[前言] 1. 最近因为上课需要安装Anaconda和Tensorflow-GPU,Anaconda安装很容易,但Tensorflow-GPU版本的安装较为复杂,因为需要考虑版本匹配的一些问题,很容易出现问题.我花了两天多的时间终于安装成功,属实不易,下面分享一下我的安装过程 2. 安装环境 操作系统:64位Win10 GPU:MX130 IDE:VS Code 其他:CUDA10.0.cuDNN7.6.5 [安装过程] 1.安装Anaconda 版本:2019.03 百度网盘下载链接 提取码:

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)

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

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.

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

一.TensorFlow 设备分配 1.设备分配规则 If a TensorFlow operation has both CPU and GPU implementations, the GPU devices will be given priority when the operation is assigned to a device. 2.手动指定设备分配 如果你不想让系统自动为 operation 分配设备, 而是自己手动指定, 可以用 with tf.device 创建一个设备环境

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

实验室原来有一台装Ubuntu Server系统的服务器,安装有tensorflow,在使用过程中经常出现断网.死机.自动关机等毛病,忍无可忍,决定重装系统 配置如下:Dell工作站,Xeon-E5 2代 8线程处理器 x2,共32个逻辑核,quadro k4000 显卡 x1, 16 GB 内存,1TB 硬盘,双网卡. 打算安装 CentOS 7.4 1708 x64 一. CentOS的安装 教育网用户可从各个高校的镜像站下载CentOS 7,如清华大学开源软件镜像站 公网用户可选择阿里云镜

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

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

pading :SAME,VALID 区别  http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor

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

Jupyter notebook 每次运行完tensorflow的程序,占着显存不释放.而又因为tensorflow是默认申请可使用的全部显存,就会使得后续程序难以运行.暂时还没有找到在jupyter notebook里面自动释放显存的方法,但是我们可以做的是通过指定config为使用的显存按需自动增长,这样可以避免大多数的问题.代码如下: gpu_no = '0' # or '1' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_no # 定义Ten

前言 感悟:cuda 8.0+cudnn 6.0+TensorFlow 1.3  cuda 9.0+cudnn 7.0+TensorFlow 1.7 python3.6.2+cuda 9.0+cudnn7.5+Tensorflow 1.10.0+Anaconda4.6.11 最近在新的工作站上重新装TensorFlow的GPU版本,刚开始由于省事,直接更新到最新版本1.13,然后输入hello TensorFlow程序.但是却报错“ImportError: DLL load failed: 找不

可能的报错信息 TensorFlow 下,导入这份配置的时候 python 停止运行 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 或 ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow' 或 Failed to load the native TensorFlow runtime. importlib.import_module(mname) 等等类似的 我的出错配置 tensorflow_gpu-1.2.1 cud

尝试了太多的python多进程的服务,在tensorflow 的线上GPU服务中总是不理想.tensorlfow serving docker服务这些也有些不便. 今天抽空给大家分享一个成功的经验.失败的坑就太多了,不扯了.包括mutiprocess 和gevent,都不太理想. 1.使用gunicorn.怎么使用的自己查一下. 2.gunicorn --bind 0.0.0.0:10010 -w 3  app_×××:app 3.在docker里这样启动后,虽然是多进程,但是速度并没有加快.怎

经检测速度大幅度上升,不枉费我折腾了这么久,最坑的就是网上教程.书都没有写将cuda的bin加入全局变量,还是根据报错信息推出来的. 1.cuda9.0下载安装 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 注意点:将C:\Program Files\NVIDIA GPU

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