记录一下第一次尝试运行Faster R-CNN！ 运行环境：win10+pycharm+tensorflow1.13.1+python 3.7+CPU版本一、下载源码将源码添加到自己创建的文档里（注意各级文档都用英文命名！！！这里我卡了很久，一直报错AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘astype’，原因是我的第一级文件名用了中文
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2024-07-19 19:59:39
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摘要：1.以动态图形式计算一个简单的加法2.cpu和gpu计算力比较（包括如何指定cpu和gpu）3.关于gpu版本的tensorflow安装问题，可以参考另一篇博文：正文：1.在tensorflow中计算3.+4.##1.创建输入张量
a = tf.constant(2.)
b = tf.constant(4.)
##2.计算结果
print('a+b=',a+b)输出：a+b= tf.Tens
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2023-10-26 09:22:05
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最近在整理模型加速的问题，使用到了GPU，但是有时候发现GPU的速度尽然比CPU还低，后来查找一些相关的资料后发现可能是由于两方面原因造成的：1. GPU的计算能力不行（毕竟对于笔记本自带的GPU而言其性能并不一定比CPU强）；2. GPU和CPU之间存在通讯问题，即数据的读取要在CPU中进行，读取后的数据再送入GPU中进行处理。针对第2个问题，考虑以队列的方式来解决，具体原因为：当数据在队列中传
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2024-02-21 14:16:13
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Python/Anaconda-tensorflow-优秀安装教程及问题总结【超详细】一.Tensorflow -GPU安装-优秀帖子总结二.Tensorflow -CPU安装-优秀帖子总结三.安装常见问题汇总3.1 镜像相关问题解决方案3.2 安装了TF-GPU为啥还在CPU里训练 一.Tensorflow -GPU安装-优秀帖子总结首先简单的介绍一下-GPU版本：基本情况：tensorflo
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2024-05-05 09:40:33
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引言
基于Anaconda的tensorflow安装
1 下载linux版本的Anaconda安装包2 安装Anaconda利用anaconda安装tensorflow 1 建立一个 conda 计算环境2 激活环境使用 conda 安装 TensorFlow3 安装tensorflow4 如何在jupyter中使用tensorflow总结 利用Doc
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2024-05-23 14:01:47
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之前看了一波深度学习的理论知识。总感觉哪里不对，昨天发现，一直看错书了，应该从tensorflow这类书实践书看起。今天在windows10上搭建了一个简单的深度学习环境。跑一些小程序练练手。正文：深度学习环境：pythonanacondatensorflowkeras其实之前也打算装过tensorflow。但是没有成功。感觉这几个环境最难装的是tensorflow。如果不用GPU加速的话，不用安
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2024-06-12 05:48:50
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安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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事先选择好要安装的版本，可参考小编的另一篇博文深度学习环境搭建，你的GPU够用了吗？_探索者_SHU的博客-博客深度学习环境搭建，你的GPU够用了吗？小编的选择为：版本Python 版本cuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.6.03.6-3.98.111.2第一步：卸载已安装的CUDA版本1.打开控制面板-程序与功能，找到需要卸载的软件进行卸载。2.利用腾讯电脑管家清理无效注
Linux下anaconda3配置安装软件包下载：Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh通过xftp 把安装包上传到服务器文件夹下在安装包所在路径下，输入命令：bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
安装过程中，不断按回车或者yes默认，然后出现下面界面： 默认安装到XXX目录下，安装好后你可以在该文件夹下看到安装文件，用默认的路径直接点击
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2024-09-23 10:29:01
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写在前面：当时装这个tensorflow可没少花时间，试了很多都是失败，命令窗口一片红，印象最深的就是什么动态链库加载失败什么的。当然最终换了台笔记本装好了，自己笔记本装的低版本的（只能装低版本的)。第一步：先装anaconda，去官网下载安装，直接下一步下一步的点，但后面有个选择，两个都勾上就行（适应环境变量），安装完成。第二步：不着急安装tensorflow.先去安装一下或更新自己电脑的Vis
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2024-05-08 22:58:10
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前言：从去年年底开始接触深度学习，就一直用的由谷歌开发的tensorflow框架。tensorflow框架主要包含张量和数据流图，简单来说就是张量从图的一端到另一端的计算。tensorflow完全开源，支持单cpu/gpu和多gpu的计算，并且支持windows和linux等操作系统。由于我的电脑无法再虚拟机上提供足够大的内存，所以我在window环境下装的。tensorflow分cpu和gpu版
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2024-03-19 12:44:01
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0、系统环境：ubuntu 16.04 + tensorflow 1.14.0 + python 3.51、安装tensorflow很慢（换源）直接用以下代码安装# For CPU
pip3 install tensorflow
# For GPU
pip3 install tensorflow-gpu因为谷歌在国外的关系，下载很慢，需要换源，直接在用户名根目录创建.pip文件夹并创建pip.co
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2024-04-17 08:59:53
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一、安装Anaconda3(1) 下载Anaconda安装文件(2) 注意安装Anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中。要没有勾选，安装完后还有手动加入。而且注意3.4版本是默认不加入Anaconda的文件路径到环境变量的。(3) 安装完成后，运行开始菜单—>Anaconda3—>Anaconda Prompt输入如下命令查看已安装的库conda list二、安装Te
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2024-05-06 22:16:27
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有一种论点认为GPU比CPU的速度更快。 如果电脑是NVIDIA显卡并且计算能力>=3.5，则使用GPU。（根据TensorFlow官网会变）查看自己显卡型号（右键：NVIDIA控制面板——>系统信息）查询对应的计算能力到TensorFlow官网查询发布的GPU支持，查看硬件要求和软件要求：https://www.tensorflow.org/install/gpu 驱动程序一般电脑上
前言最近学习深度学习有一段时间了，遇到Google的tensorflow深度学习框架，实在是广大深度学习爱好者的福音啊，然而，在安装tensorflow框架的时候，我是踩坑无数，终于花了一天时间成功安装了Google的最新版1.6版本的tensorflow的框架啊一.必备软硬件的下载1.1 系统安装：Ubuntu16.04版（64位）注意：切记一定要是64位，不然安装过程中会报异常系统安装详情请自
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2024-09-26 16:18:07
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在计算机领域中，Linux操作系统一直以其高度的稳定性和安全性而闻名。而在人工智能领域，TensorFlow框架则是非常热门且广泛使用的深度学习工具。然而，为了在Linux系统上充分利用TensorFlow的强大功能，需要考虑到CPU的性能因素。
在Linux系统中进行深度学习任务时，CPU的性能至关重要。尤其是对于一些中小型的深度学习模型或者在资源有限的情况下，使用CPU来运行TensorFl
原创
2024-04-03 10:11:20
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本文介绍Tensorlfow 针对 CPU SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 的编译优化，以提升Tensorflow在CPU上的计算速度，实测可以提升两倍以上的速度。1、问题在用 pip 安装tensorflow的CPU版本后，在运行的时候通常会出现如下提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow bin
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2024-09-26 13:59:19
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Installing TensorFlow on Windows的官网 https://www.tensorflow.org/install/install_windows 在tensorflow 0.12.0开始支持Windows下安装了。tensorflow 0.12.0之前是只支持Mac和Linux系统。
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2024-04-23 13:30:45
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总结我下的版本！用anaconda下载超级棒！安装tensorflow2.X （cpu环境）pip install tensorflow==2.X -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 先别安装2.0版本，因为对于2.0的tensorflow ，再想继续安装tensorflow-&nbs
记录一下自己的学习过程遇到的问题。参考链接该目标检测API已经更新到tensorflow2.0时代，但是我没有成功实现，所以这里是旧版本实现过程。1、环境配置及相关安装操作系统：Windows10 64位GPU：Nvidia RTX2080Ti内存：128GTensorFlow：1.14.0 GPU版本python环境：Anaconda3.7cuda:10.0.130这里记录一下三种安装各种库的方
