TensorFlow-CPU与GPU的安装教程TensorFlow-CPU1.下载Anaconda2. 下载Vsual C++3. 安装TensorFlow-CPUTensorFlow-GPU1.检测当前GPU驱动版本是否满足大于410版本2.下载Vsual C++3.下载Anaconda或Miniconda4.替代.condarc配置文件4.安装Tensorflow-GPU 写在前面：CPU和
新手小白安装过程中遇到种种问题，大概花了两天的时间去安装tensorflow-gpu,其他相关概念在这里就不多提了，直接就是进入安装的需要。这里安装的tensorflow-gup==1.9.0版本，对应的python是3.6。一、确定自己的显卡支持CUDA1、查看自己的显卡：设备管理器-显示适配器 2、找到对应的显卡：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、
tensorflow-gpu(cpu)安装教程 由于换过电脑，所以配过多次tensorflow环境，以前同样的步骤，但是或多或少都遇到抗.看过许多网上的关于cpu/gpu版本的教程，主要是gpu版本安装，因为涉及tensorflow-gpu版本号和cuda号和cudnn版本，以及自己电脑显卡能支持的cuda,***总结***网上大部分的gpu环境教程，主要分以下几步： （1）根据自己电脑显卡的支持
官方网址： https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu?hl=zh-Cn#manual_device_placement使用 GPU目录支持的设备记录设备分配方式手动分配设备允许增加 GPU 内存在多 GPU 系统中使用单一 GPU使用多个 GPU支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们
import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:0'): sion
原创
2022-02-19 14:33:42
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import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0],
原创
2021-04-22 22:24:34
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GPU资源对神经网络模型的训练很重要，应充分利用电脑的显卡资源，加快模型的训练速度。这里是本人安装tensorflow-gpu的过程，记录了安装的步骤以及在每个步骤中参考的资料以及所遇到的坑。大体步骤： 1. 使用pip安装tensorflow-gpu。 2. 安装CUDA。 3. 下载CUDNN并把copy其中相应的文件到CUDA所在目录的相应目录下。 4. 检查系统环境变量。一开始可能
两天炸掉了135分csp-s模拟测试54期望得分：100+72+45实际得分：100+21+31 T2有重边，关于邻接矩阵，它死了TAT，挂了记忆化搜索-39。 然后判c=0想到了1点没度，然而我判的mp[1][x]==1，-12T3单调点，可增可减，然而我只判了增，挂了。 说出题人毒瘤，不如说自己太naive。 A. x有相同质因子的一定不能分开，质因数分解，并查
安装说明版本：GPU版本、CPU版本。如果硬件支持，推荐安装GPU版本。安装方式：pip方式、Anaconda方式。本文教程采用Anaconda方式。Tips:1.查找需要安装的TensorFlow版本支持的python版本，目前在Windows上支持python3.6x。2.如果安装GPU版本，需要安装对应版本的CUDA和CUDNN。安装环境1.Anaconda下载安装下载地址：https://
一共需要4个组件TensorFlowNvidia驱动CUDAcuDNNTensorFlow-gpu版安装贴上官网作为参考。# 更新pip工具，如果是python3就用pip3
pip install --upgrade pip
# 默认安装当前最新的稳定版，python3同上
pip install tensorflow-gpu此时可能会碰到下载缓慢的问题，可以更换pip源，亲测有效，修改 ~/
作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的
GPU环境的配置 在深度学习中，模型往往很复杂，数据量很大，此时使用GPU运行会快很多。而使用GPU就需要安装CUDA和CuDNN。本文是为了使用tensorflow的gpu版本而使用的GPU。 （1）GPU的配置 首先，要使用TensorFlow的GPU，需要达到的硬件前提：显卡类型是NVIDIA，显卡的计算能力要至少达到3.0。 可以在下面的网站查看： https://developer.nv
WIN10 + python3.5 + Aaaconda3-5.1.0 + CUDA10.0 + cuDNN7.6.5.32 + tensorflow-gpu-1.13.1 安装步骤1、查找python与tensorflow版本对应2、安装python3.53、Anaconda安装4、CUDA与cudnn安装5、tensorflow安装报错问题解决 1、查找python与tensorflow版本
自己这几天更换电脑，再加上前次旧电脑学习，安装了好几次TensorFlow，每次都遇到了一些问题，经常缺一些文件，在网上下载文件还很慢，走了不少弯路，特将完整的安装方法记录如下，以便后续使用，也供同行参考。TensorFlow的学习需要有专门的Nvida的GPU显卡的电脑，GPU的显存最好在4G以上，我以前那台电脑只有1G显示只能学习一些非常初级模型，稍微复杂的模型就无法运行。对于没有GPU独显的
参考https://tensorflow.google.cn/install/install_linuxhttp://nvidia.com/cudahttp://developer.nvidia.com/cudnn说明前提是机器上必须有Nvidia显卡，不太老就好（古董也没必要玩这个了吧，费电），在Nvidia官网可以查到显卡支持情况 https://developer.nvidia.com/cu
tensorflow,pytorch,paddle 测试GPU是否可用
原创
2022-06-07 16:59:54
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准备工作： 在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cu
如果你使用类似C++这样的语言在单核CPU上编写你的软件，为使其能够在多个GPU上并行运行，你可能需要从头开始重写你的软件。但是在TensorFlow中并非如此。由于其符号性质，tensorflow可以隐藏所有这些复杂的过程，使你无需在多个CPU和GPU上扩展程序。让我们从在CPU上添加两个向量开始：import tensorflow as tf
with tf.device(tf.Device
目录一、Ubuntu18.04 LTS系统的安装1. 安装文件下载2. 制作U盘安装镜像文件3. 开始安装二、设置软件源的国内镜像1. 设置方法2.关于ubuntu镜像的小知识三、Nvidia显卡驱动的安装1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动2. 安装nvidia-390版本驱动3. 重启系统，可以查看安装是否成功四、CUDA9.0的安装1. CUDA版本选择2. 安装CUDA9.03. 设置
这是19年初学faster rcnn时记下的一些笔记。 这几天主要的任务是用tensorflow配置并运行Faster-RCNN，配置好笔记本的环境，下载好各个需要用到的库。虽然说下几个软件说起来是很轻松的事，但这学期一直在不断的尝试配置tensorflow的GPU版本，但每次都因为一些解决不了的原因失败了，网上的教程太多了，自己也分不清该按照哪个版本来。 这次经过几天的不断尝试，终于成功地运行了
