类似于上一篇文章 Anaconda3.6    python3.6.5   cuda9.0+   cudnn7.0 安装MXNet 1.设置清华源 conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 2.安装MXNet pip install --pre mxnet-cu80 -i https://pypi.douban.com/simple 3.测试 测试地址:http

      背景:我的机器上tensorflow 1.14 & 2.0,这俩版本都有,之前都是用1.14版本,今天试一下2.0尝尝鲜, 结果就掉坑去了 把CUDA10.1 和 cudnn 安装好了 随便写了一段测试代码,用 tf-gpu 跑一下,结果就出现问题了 Bug 如下: Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found 这尼玛啥情况,难道是CUDA 和cudnn 版

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

win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)  用vs 2015打开 编译Release和Debug版本 看网上那个例子里面 工程里面有是三个文件夹 include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录) lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib,把用vs编译好的放过去) python(包含一个mxnet,setup.py, 以及buil

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

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

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_44170512/article/details/103990592 (本文中部分内容引自参考博客,请大家支持原作者!) 感谢大佬的教程,真的非常的通俗易懂! 这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版,也就是GPU版本,要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文! 安装步骤 注意:1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间(实际上不需要这么多,为了保险起见尽量多留一些空间) 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cud

由于项目需要,所以在自己本子上配置了一下windows下GPU版本的caffe; 硬件:  win10    ;      gtx1070独显(计算能力6.1): 安装软件:     cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1  :  cuda_8.0.61_win10  :  NugetPackages.zip  :  caffe-master: 可以自己官网下载(我也提供了百度云:链接:https://pan.baidu.com/s/1miDu1qo 密码:w7ja) 参考链接

今天搭建了Keras深度学习的环境 详细记录一下 安装Anaconda3 Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. Anaconda3官网下载:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 选适合的版本安装即可 安装的时候记得勾选add anaconda to my PATH environment variable 安装好之后检查一下: 没有问题. 在A

文章目录 CPU和GPU 什么是CUDA 什么是cuDNN WIN10安装CUDA10 WIN10安装cuDNN CPU和GPU CPU和GPU是不一样的计算机设备,CPU作为计算机心脏一直被人们所认知,但是GPU直到最近才被人们重视起来,因为其优异的图片运算性能,或者说矩阵运算性能. CPU和GPU的关系和差别: 从上图可以看出GPU(图像处理器,Graphics Processing Unit)和CPU(中央处理器,Central Processing Unit)在设计上的主要差异在于GPU

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

window 10 安装paddlepaddle 1.7 GPU版本 1)更新显卡驱动 2)安装cuda 10 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 3)安装对应cuda 10 的cudnn包(需要注册) https://developer.nvidia.co

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

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

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

pre { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } pre.western { font-family: "Liberation Mono", "Courier New", monospace } pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", "Courier New", monospace } pre.ctl { font-family: "Li

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

下载TensorFlow https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v1.1.0 .Tags选择版本,下载解压. pip安装.pip,Python包管理工具,PyPI(Python Packet Index) https://pypi.python.org/pypi . Mac环境.安装virtualenv.virtualenv,Python沙箱工具,创建独立Python环境.pip install virtralenv --upgrade 安装

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