http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving

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

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

17. 新浪云部署 上一章节我们介绍了如何在本地windows服务器部署python django的网站,本章我们简要说明一下如何把python django工程部署到云服务上. 本章章节我们描述如何在新浪云上部署python django 项目.首先,我们需要注册新浪云用户账号,新浪云用户现在需要实名认证,通过实名认证的账号创建的应用才能正常运行. 17.1. 创建应用 注册成功后登录SAE,进入我的首页,点击创建新应用,创建一个新的应用myseasite,开发语言选择Python. 17.2

出到这节,我在百度搜索了一下"阿里云部署Docker",突然发现怎么会有人跟我写的一样呢?哦,原来是其它博客系统的爬虫来抓取,然后也不会写转载自什么什么的.所以,我最终明确为什么那些大咖的文章总会在文章的开头写明,转载请注明原创来自xxx的.恩.get it,从这篇開始,我也要这样了. 本文欢迎转载,但要尊重本人劳动成果,转载注明转自"http://blog.csdn.net/minimicall/" http://blog.csdn.net/minimicall/

摘要:OpenStack与Hadoop被誉为继Linux之后最有可能获得巨大成功的开源项目.这二者如何结合成为更猛的新方案?业内给出两种答案:Hadoop跑在OpenStack上或OpenStack部署到Hadoop上.Steve Markey教授重点介绍了后者. 这两种答案都有企业在实践.“Hadoop跑在OpenStack上”可以参考<Project Savanna:让Hadoop运行在OpenStack之上>,“OpenStack部署到Hadoop上”则重点可查阅本文. 随着企业开始同时

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.背景 假设有一个系统的最大并发量有2000TPS左右.同时该系统有闲时和忙时,希望可以随时进行拓展和削减服务能力,以节省服务器费用开销. 该系统能提供站内消息.短信.app消息.邮箱的一个消息系统,并可实现通用化. 二.需求分析 1.该系统最大并发有2000TPS左右. 处理这么大并发,可以通过负载均衡.水平拓展机器数来暴力解决.但我们可以找寻一种可在业务层面进行水平扩展或缩容的架构. 2. 同时该系统有闲时和忙时,希望可以随时进行水平拓展和削减服务能力. 这个需求可以解读为需要对业务服务器

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.

API 开发平台,参考SAWAGGER,国外厂家,本地与云部署:参考  http://swagger.io/commercial-tools/ 1.dreamfactory 梦工厂公司  https://www.dreamfactory.com 开源  https://github.com/dreamfactorysoftware/dreamfactory 2.mulesoft    https://www.mulesoft.com/platform/studio 3.cuba-platform

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

写在前面 Hexo 博客搭好了有差不多两周时间了,这期间走了很多弯路,跳了很多坑.一些坑自己 bing 到了答案,找到了解决方法,一些坑则是自己摸索出来的解决方法.现在准备写几篇关于搭建流程.搭建过程中遇到的问题和解决方法.俗话说得好,好记性不如烂键盘嘛. 暂时准备写三篇关于 Hexo 博客搭建的博文,博客园只放了其中第一篇部署过程,后面两篇在简书和石匠屋可以找到: 关于 Hexo 博客 腾讯云部署过程 关于 Hexo 博客 NexT 主题的美化插件设置 点击这里 关于 Hexo 博客 添加域名

本博的主要目的是对阿里云部署django实现公网访问进行一次简单的记录,方便日后查询. 内容目录: (1)申请阿里云服务器及安全组配置 (2)实现ssh远程控制 (3)实现ftp文件传输 (4)安装python3,在centos下同时使用python2和python3 (5)安装并部署django 1. 申请阿里云服务器及安全组配置 关于阿里云服务器ESC的声请和实例创建大家可以百度查看,过程很简单,我这里选择的是免费试用版1vCPU 1GB(I/O优化)ecs.t5-lc1m1.smal 1M

阿里云部署自己的web服务器 [外链图片转存失败(img-GIKNTPPx-1564287221547)(https://upload-images.jianshu.io/upload_images/11158618-46cd7775bdaa4ad6.png?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/2/w/1240)] Linux基本得命令和软件基础 登录阿里云并购买服务器 进入阿里云官网 https://www.aliyun.com 购买服务器 [外链图

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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

阿里云部署JeecgBoot 首先贴出官网教程:http://jeecg-boot.mydoc.io/?t=345682 自己在部署的时候遇到了各种各样的问题,其实一步一步的按照官网给出的步骤来是没问题的,有个别采坑的地方在此记录一下. 部署采用jar的方式部署,我不喜欢用war,主要是不会,哈哈哈. 首先部署的时候得保证阿里云安装了nginx.redis.mysql5.7.java. nginx.redis.mysql5.7在之前的博客上有写怎样安装,在这里就不在累述了,但是提醒各位一句,安装