keras和tensorflow的版本对应关系,可参考: Framework Env name (--env parameter) Description Docker Image Packages and Nvidia Settings TensorFlow 1.14 tensorflow-1.14 TensorFlow 1.14.0 + Keras 2.2.5 on Python 3.6. floydhub/tensorflow TensorFlow-1.14 TensorFlow 1.13

由于清华镜像源迟迟没有更新tensorflow1.13.1导致python3.7不能使用tensorflow 这里有一个解决方法 管理员模式打开(一定要管理员模式 不然会导致权限不足) 输入 pip install tensorflow== -i https://pypi.doubanio.com/simple/ 卸载目前的numpy(版本需要更新) conda remove numpy 然后重新安装 pip install numpy -i https://pypi.doubanio.com/

报错出现 Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR tensorflow-1.13.1和1.14windows版本目前不支持CUDA10.0,我加了个CUDA9.0以及9.0对应的CUDA就解决了问题了,且CUDA9.0对应的cudnn不要选7.0,7.0会报错,我用的是7.6 for 9.0

安装Python3.7.1 此处不再赘述安装过程,作为记录 安装Anaconda3.5.3 Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe 方案1. 可以直接从官网https://www.anaconda.com/distribution/,默认下载最新版本,19年3月27日为python3.7.1版本方案2. 清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/,速度快很多,找到对应版本即可 具体安装步骤参考

sudo pip install --upgrade tensorflow-gpu $ sudo pip install --upgrade tensorflow-gpu[sudo] password for camera:The directory '/home/camera/.cache/pip/http' or its parent directory is not owned by the current user and the cache has been disabled. Ple

tf.split(input, num_split, dimension): dimension指输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割:num_split就是切割的数量,如果是2就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(A, 3, 1) with tf.Session() as sess: c = sess.

tf1.13.1 及 tf2.0.0  相关依赖及版本 硬件说明:显卡NVIDIA-GEFORCE-GTX-1060 1.驱动版本检查,并且更新显卡驱动[这一步很重要,你的驱动版本低了,cuda及cudnn就可能出错] 错误:DLL load failed: 找不到指定的模块. cmd中输入:nvidia-smi 显卡驱动已经是最新的了.如果不是最新的显卡驱动,需要手动更新一下. 补充:驱动version对应 cuda 和 cudnn的版本 我们安装的cuda 是10.0.130   所以:wi

一.确认tensorflow的版本: 接上一条tensorflow的安装,注意版本不匹配会出现很多问题!:[吴恩达课程使用]anaconda (python 3.7) win10安装 tensorflow 1.8 源网址:https://docs.floydhub.com/guides/environments/ Below is the list of Deep Learning environments supported by FloydHub. Any of these can be s

硬件环境:ASUS Z370 + i7 8700K + 16G + GTX1660 软件环境:win10 x64    anaconda 3.5    python 3.6   pycharm 2018.3 步骤: 1 系统补丁升级至1803 2 安装 nvidia 驱动 419.35-desktop-win10-64bit-international-whql-rp.exe 3 安装cuda 10.0 [注意:10.1安装完不支持tensorflow1.13.1会提示dll not loade

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

这里面有很多坑,最大的坑是发现各方面都装好了结果报错  Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1,这是由于最新的tensorflow1.13需要用 Cudnn7.4.1编译.这个问题,StackOverflow上有人问到,但是目前依然未有人给出解决办法,下文会详述. 1. 去nvida官网下载显卡对应的驱动 2.下载安装Anaconda3,安装时勾选加入环境变量 3. 进入Anaconda Pr

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/zhenlingcn/article/details/88647288问题描述 问题环境TensorFlow1.13 Python3.7 Cuda10.1 解决方案TensorFlow1.13对应的CUDA版本应该为CUDA10.0(注意不是CUDA10.1),更换为CUDA10.0后问题即可解决.--------------------- 作者:zhenlingcn 来源:CSDN 原文:http

module ‘tensorflow’ has no attribute ‘get_default_graph’当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候,python3.7报了这个错误,这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容 解决办法,降级.改为python3.6.5,TensorFlow1.12.0和keras 2.2.4 对应关系如下 python,tensorflow和keras的版本对应关系. https://docs.

estimator同keras是tensorflow的高级API.在tensorflow1.13以上,estimator已经作为一个单独的package从tensorflow分离出来了.estimator抽象了tensorflow底层的api, 同keras一样,他分离了model和data, 不同于keras这个不得不认养的儿子,estimator作为tensorflow的亲儿子,天生具有分布式的基因,更容易在生产环境里面使用 tensorflow官方文档提供了比较详细的estimator程序

合理占用服务器GPU资源[狗头] 场景:当你想进行模型训练时,发现GPU全被占用,怎么办? 解决方案1: 在终端输入如下命令:watch -n 设定刷新时间(s) nvidia-smi 然后记起来了回来看看有空下来的没? 解决方案2: 首先说明一下我的环境: ubuntu 16.04 anaconda3 python3.6 tensorflow1.13 再说明一下对应的脚本与占用GPU程序路径 - 用户目录 - UseGPU - cifar-demo.py # 占用GPU程序 - mnist.n

1 - MLCC 通过机器学习,可以有效地解读数据的潜在含义,甚至可以改变思考问题的方式,使用统计信息而非逻辑推理来处理问题. Google的机器学习速成课程(MLCC,machine-learning crash-course):https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 支持多语言,共25节课程,包含40多项练习,有对算法实际运用的互动直观展示,可以更容易地学习和实践机器学习概念. 官方预估时间大约15小时(实际花

MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN). 公众号MachineLN,邀请您扫码关注: MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP train_cnn_v0: 实现基础cnn训练,数据读取方式慢. train_cnn_v1: 优化数据读取的

1.Ubuntu安装Python3.6: 首先拉取远程仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 更新源 sudo apt-get update 在线安装 sudo apt-get install python3.6 补充,其实安装python3用一句:sudo apt-get install python3-dev 即可.查看版本:python3 --version 更改默认值,python默认为Python2,现在修改为Python

网上有许多在线安装TensorFlow框架的,我试了好多,结果安装时间长先不说,还总是出现一些问题,然后我就想着离线安装,成功了,与大家分享! (1)首先,需要下载离线安装的TensorFlow包,可以从阿里云镜像站下载对应的版本. (2)打开anaconda prompt (安装anaconda以后会自动生成的,类似于windows下dos窗口),界面如下: (3)输入如下命令: pip install E:\\packages\\tensorflow-1.13.1-cp37-cp37m-wi

基于ubuntu14.04 干净的系统一步步遇到的坑记录下来: 怀着平静学习的心情,问题总的能解决的! 1. 首先看了下当前python版本 python --version Python 2.7.6 2. 安装pip 先更新源 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装pip sudo apt-get install python-pip 查看pip 版本 pip -V pip 1.5.4 from /usr/lib/python2.7/dist-p