在根据教程http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615安装好全部的时候,却无情的给我抛了几个错: 1.AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'device'     这貌似是我先pip了tensorflow-gpu的包,再添加cuDnn库. 2.ImportError: Could not find 'cudart64_80.dll'. TensorFl

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com Summary: DeepLab需要1.10以上版本. 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版. 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行.第三次安装成功,但电脑

tensorflow -gpu安装首先,安装Anoconda1. 官网下载点我: 2.安装 点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装. 如图,打上勾之后,一路next 3.打开终端 1)输入conda –version 查看版本 2)配置Python环境 我装的是python3.5,你们可以根据情况自己选择 conda create –n tensorflow python=3.5 3)激活python环境:activate tensorflow 你可以退

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)

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

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

一. 安装环境 Windows 10 64bit  家庭版 GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA: CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN: cuDNN v6.0 Library for Windows 10 [注意] (1)这里值得一提的是,Python,CUDA,cuDNN之间的版本要严格匹配,不匹配安装会出错. (2)后来博主的系统升级到了Windows 10 64bit  企业版,按照上面的软件配置安装,结果出错

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,

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

这里首先确认没有安装CPU版本,并默认已经安装了CUDA和Cudnn以及anaconda. 安装gpu版本的tensorflow 接下来需要安装GPU版本的tensorflow: 打开cmd并输入: conda create -n tensorflow pip python=3.5 继续cmd中输入: activate tensorflow 安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tun

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

安装驱动 最开始在英伟达官网下载了官方驱动,安装之后无法登录系统,在登录界面反复循环,用cuda里的驱动也出现了同样的问题.最后解决办法是把驱动卸载之后,通过命令行在线安装驱动. 卸载驱动: sudo nvidia-uninstall 在线安装: sudo apt-add-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-384 #具体驱动版本号可以到官网查 安装完之后,在终端输

本文转载地址:https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲"每日推荐"--形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面.深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代. 其实早在去年年底,谷歌就开源了其用来制作AlphaG

Anaconda+Tensorflow环境安装与配置 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746499.html Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Windows环境下的安装包直接执行.exe文件进行安装即可,Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或者 $ bash

AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲"每日推荐"--形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面.深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代. 其实早在去年年底,谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度学习系统Tensorflow,相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动,但虽然有关Tensorflow的教程其实

摘要: Step by Step 真正从零开始,TensorFlow详细安装入门图文教程!帮你完成那个最难的从0到1 安装遇到问题请文末留言. 悦动智能公众号:aibbtcom AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲"每日推荐"--形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面.深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代. 其实早

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明 硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti 系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 1. 前期工作 NVIDIA 419.35 驱动 Visual Studio 2017 (需要C++部分) Python 3.6.x x64 2.

1 pip install 最简单直接的方法,通过pip install安装,命令如下: pip install tensorflow-gpu //安装gpu版tensorflow pip install tensorflow //安装cpu版tensorflow 首先,需要安装本地用户本地的python,这样pip install后会安装到用户本地目录. 但是,如果系统的环境不稳定,会出现很多细节问题.如下: 1.1 安装中遇到的问题 错误1) Could not find a version