mac tensorflow 开启gpu

Mac下CUDA开启及Tensorflow-gpu安装

本文由@ray 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://www.cnblogs.com/wolfray/p/8040694.html 在之前的文章中,笔者介绍了在Mac下安装Tensorflow及开发环境搭建.但是感觉用CPU跑机器学习还是太慢了,所以便研究研究如何使用GPU来跑. 1.运行环境软件环境: macOS Sierra 10.12.6 Xcode 8.2.1 Python 2.7 Homebrew GPU Driver: WebDriver-378.05.05.25f03

Setup Tensorflow with GPU on Mac OSX 10.11

Setup Tensorflow with GPU on OSX 10.11 环境描述电脑:MacBook Pro 15.6 CPU: 2.7GHz 显卡: GT 650m 系统:OSX 10.11 Python版本:2.7 Using Anaconda and pip to install tensorflow 安装Tensorflow依赖项安装brew /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Hom

Google TensorFlow for GPU安装、配置大坑

Google TensorFlow for GPU安装.配置大坑从本周一开始(12.05),共4天半的时间,终于折腾好Google TensorFlow for GPU版本,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣,不能饭也:后,凭借自己多年积累得还算扎实的基本功,终于从无数个坑中爬出,百转千回,成功安装了TensorFLow,如下图: 题外话,图中a+b的输出结果为42是有意为之,因为<银河系漫游指南>中关于生命.宇宙及一切问题的终极答案就是42 先小小庆祝一下,然后再把其中几个

Win10 TensorFlow（gpu）安装详解

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 1.问题描述在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP

(转)Win10 TensorFlow（gpu）安装详解

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

Mac tensorflow mnist实例

Mac tensorflow mnist实例前期主要需要安装好tensorflow的环境,Mac 如果只涉及到CPU的版本,推荐使用pip3,傻瓜式安装,一行命令!代码使用python3. 在此附上个人git完整代码地址:https://github.com/Liuyubao/Tensorflow_mnist sudo pip3 install tensorflow 开堂测试下面是一些会涉及到的概念,可以参考谷歌机器学习术语表. 训练集测试集特征损失函数激活函数准确率偏差梯度下

开启gpu加速的高性能移动端相框组件！

通过设置新的css3新属性translateX来代替传统的绝对定位改变left值的动画原理,新属性translateX会开启浏览器自带的gpu硬件加速动画性能,提高流畅度从而提高用户体验, 代码有很详细的注释,先上代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" />  <meta name="viewport"

ubuntu 15 安装cuda，开启GPU加速

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

渲染优化之fixed与返回顶部以及开启GPU Hack

fixed元素,常见网站右侧出现一个返回顶部的按钮,滚动的时候,会发现返回顶部这个区域在不停的进行重绘,而返回顶部是position:fixed定位的.这也解释了为什么fixed定位是最耗性能的属性之一如何查看元素在不停的重绘呢?Chrome渲染分析工具 Rendering: 如上图,按F12调出开发者工具,然后按“ESC”(按2次) 调出Rendering界面. 1.Show paint rectangles 显示绘制矩形 2.Show composited layer borders 显

linux 安装tensorflow（gpu版本）

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

使用css3实现动画来开启GPU加速

参考文章: https://www.w3cplus.com/css3/introduction-to-hardware-acceleration-css-animations.html http://blog.csdn.net/hsany330/article/details/50925260 用CSS3动画替代JS模拟动画的好处: 不占用JS主线程: 可以利用硬件加速: 浏览器可对动画做优化(元素不可见时不动画减少对FPS影响) 下面让我们来看一个动画效果,在该动画中包含了几个堆叠在一起的球并

Tensorflow检验GPU是否安装成功及使用GPU训练注意事项

1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam

mac 蓝牙开启调试模式

mac 蓝牙开启调试模式按住shift+option+鼠标右键点右上角的蓝牙图标

Ubuntu16.04下安装tensorflow（GPU加速）【转】

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 本文主要是通过tensorflow官网的教程来实现安装,如果无法安装的话也可以试着用源码去安装(源码安装相对比较复杂不推荐). 1.前期的环境查询准备 1.1查看tensorflow的对于系统的基本

tensorflow 安装GPU版本，个人总结，步骤比较详细【转】

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

tensorflow with gpu 环境配置

1.准备工作 1.1 确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息,测试机已经安装GPU驱动

谈谈TensorFlow with CPU support or TensorFlow with GPU support（图文详解）

不多说,直接上干货! You must choose one of the following types of TensorFlow to install: TensorFlow with CPU support only. If your system does not have a NVIDIA® GPU, you must install this version. Note that this version of TensorFlow is typically much easier

Windows下搭建TensorFlow的GPU版本

1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本) 2.使用下面的地址下载tensorflow的GPU版本 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本 4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图) 安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功! 5.下载与c

【python基础】python开启GPU加速

前言训练时使用GPU可以加速程序运行,本文介绍如何使用GPU加速. 前提条件 1. 机子有GPU显卡,并安装GPU显卡驱动: 2. 安装GPU的使用环境,CUDA等: 3. 打开nvidia-smi中的PM属性: 4. 程序中指定使用的GPU设备: 本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU进行加速. 操作过程方法一: 看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIB

【tensorflow基础】TensorFlow查看GPU信息

re 1. TensorFlow查看GPU信息; end

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