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

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d

安装mxnet GPUsudo pip install mxnet-cu80==1.1.0 推荐pip安装mxnet,土豪gpu版本: pip install mxnet-cu90==1.0.0 豪华至尊gpu+mkl版本 pip install mxnet-cu90mkl==1.0.0 (1)使用系统python验证,命令行中输入:python 1,cpu: from mxnet import ndx = nd.array([1,2,3])x.contextcpu(0) 2,GPU from

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详

安装支持GPU的tensorflow前提是正确安装好了 CUDA 和 cuDNN. CUDA 和 cuDNN的安装见 Nvidia 官网和各种安装教程,应该很容易,重点是要选准了支持自己GPU的 CUDA 版本,再选准支持 该 CUDA 版本的 cuDNN版本. 关于CUDA: tensorflow-gpu 1.5 及以上版本要求 CUDA 版本为9.0; 如果本机装的 CUDA版本是8,安装了 tensorflow-gpu 1.5及以上版本,会报错: ImportError: libcubla

 MACbook安装WIN7后亮度调节的办法:1.按WIN+X打开移动中心,第一个就是亮度调节.或者右击托盘区的电池,选择移动中心也可以.2.右击托盘区域的电池,选择电源管理,在界面中调节亮度. 3.有些MACbook笔记本显卡驱动不匹配的时候,热键F1 F2功能键不一定管用.

anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326

安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试: $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess= tf.Session() print(sess.run(hello)) # 未报错即安装正确 安装Keras # 直接在虚拟环境中安装 pip

博主折腾了一星期这东西,到现在都还有些坑没解决(最后面会讲).不过最起码系统装上了,可以用了,看到这桌面惊艳了,再点下左上角表示人间值得. 其实我是装了windos 10.macos 和kali三系统废话不多说开始教程: 一.准备工作 特别注意: 先把macbook上的数据用timemachine备份好(需要一个外接的存储).这样你会放心去搞 硬件:16G+ 的U盘 .type-c转USB至少3口的转接硬件.有保障的电源.外接有线键盘一个.鼠标一个 软件: kali linux install

分区 ---------- 启动电脑,放入mac os安装盘,按alt选择光盘启动. 1. 在工具菜单里选择磁盘工具对整个硬盘进行分区: ----------- 第一个是  exFAT.Msdos 格式 (Windows系统 D盘) 第二个是  exFAT.Msdos 格式 (Windows系统 E盘) 第三个是  exFAT.Msdos格式 (Windows系统安装盘也就是 C盘) 第四个是  Mac OS扩展(日志式) 用来装Mac系统的 --------- ***  Windows系统要装

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis

通常大家都喜欢购买苹果电脑,因为配置高,速度快,但是却不喜欢使用ios系统,这时候需要在macbook上安装windows系统 全新的macbook进行windows的安装,基本大家都会,使用bootcamp很容易解决 值得一提的是,正常情况下,一般配置的macbook硬盘都比较小,正常情况下,都是128g,大家都知道,128g对于开发人员来说,太小了.windows系统预留80G,软件安装的预留30G,基本就没有了,很痛苦,所以很多开发人员,都选择在安装完成windows系统之后,都删除ios

首先要说,官网上的指南是最好的指南. https://www.tensorflow.org/install/install_windows 需要FQ看. 想要安装gpu版本的TensorFlow.我们需要安装 Cuda 和Cudnn 需要注意的是,他们的版本极其重要 cuda必须是8.0的,不能是最新版的9.0 cudnn必须是v6.0,不能使v5.1或v7.0 TensorFlow需要是1.3版本的 cuda可以从官网下载 https://developer.nvidia.com/cuda-d

// 这是一篇导入进来的旧博客,可能有时效性问题. (一)  确认你的机型 以下机型支持: ü  安装64 位版本Win10 ü  不使用U盘安装Windows l  MacBook(Retina 显示屏,12英寸,2016 年初) l  MacBook(Retina 显示屏,12英寸,2015 年初)等 (二)  前戏 l  硬盘中有55G以上剩余空间. l  备份整个硬盘中所有重要数据(如用DropBox/百度云). 备份所有数据并不是必要的,正常情况下不会有数据丢失,但由于我们是第一次做,

1.安装 如果是安装CPU模式的tensorflow,只要输入一下代码就可以了 pip3 install tensorflow #python3pip install tensorflow #python2 下面是gpu模式的安装过程 create a conda environment called tensorflow: # Python 2.7 $ conda create -n tensorflow python=2.7 # Python 3.4 $ conda create -n te

一.安装Anaconda Anaconda是Python发行包,包含了很多Python科学计算库.它是比直接安装Python更好的选择. 二.安装Tensorflow 如果安装了tensorflow,默认是CPU版的,要想安装GPU版的,必须先pip uninstall tensorflow卸载干净之后,再使用pip install tensorflow-gpu来安装. tensorflow CPU版比较简单,安装之后直接运行就可以. tensorflow GPU版需要依赖CUDA,具体安装见下

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 le/details/52793183 写在前面 一些废话 接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑] 所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,

不多说,直接上干货! 再写博文,回顾在Windows7上安装TensorFlow-GPU的一路坑 Windows7上安装TensorFlow的GPU版本后记 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7

不多说,直接上干货! Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 首先,要说明的是,在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了.tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统. 安装环境要求: Windows 64位 python 3.5 pip 9.0.1 tensorflow 0.12.0 cuda8.0 cudnn5

同事的一台Macbook,全盘用diskgenius格式化为MBR分区,支持BIOS启动,安装ghost版本的WIN7,开机黑屏,看了网上的帖子没有用,插入启动盘按option键选择从优盘启动,用dism++删除显卡驱动,重启,正常启动. 通过研究发现,如果是驱动的问题大可不必重新安装windows,在mac下找到c:\windows\system32\drivers\igdkmd64.sys,这个就是显卡驱动的安装文件.把这个文件删除或重命名,就可以重新进入windows系统了.不过我暂时也没

GCC 官网:http://gcc.gnu.org 1)检查 NVIDIA驱动需要GCC等C/C++开发环境,首先检测GCC是否已经安装 gcc –v# 如果系统显示没有找到GCC指令,或没有显示GCC版本信息,则需要安装C/C++环境 2)安装 # 使用yum命令安装 yum -y install gcc gcc-c++ kernel-devel //安装gcc.c++编译器以及内核文件 GPU 官网:https://www.nvidia.cn/ Blog:https://blog.csdn.