目录（一）引言（二）更新驱动1下载驱动更新2安装3进行驱动更新（三）安装anaconda3-5.2.0（四）安装tensorflow-gpu1安装tensorflow-gpu环境2安装jupyter3安装tensorflow-gpu4安装pytorch（五）在pycharm中使用tensoflow-gpu1配置新的pycharm环境2创建IDLE快捷方式 资源下载，提取码:vv50 （一）引言最
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2024-05-05 08:32:30
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这里写目录标题前言本人安装环境查看需要安装Cudnn和Cuda的版本CUDA安装配置CUDA环境检测是否安装完成Cudnn安装将Cudnn相应文件放到CUDA文件去安装tensorflow-gpu找到对应的tensorflow-gpu版本创建tensorflow-gpu环境下载tensorflow-gpu安装过程中出现的错误测试tensorflow是否安装成功 前言在这次装tensorflow-
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2024-07-01 21:04:59
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# FAISS GPU Python安装教程
## 简介
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它特别适合处理大规模数据集，并提供CPU和GPU版本，以充分利用计算资源。本教程将指导您如何在Python环境中安装FAISS的GPU版本，并提供相关代码示例。
## 环境准备
在安装FAISS之前，确保您的系统上满足
科研需要，今天进行了虚拟机的安装，开始很顺利，后面遇到的问题一大堆。在此记录一下，方便有需要的伙伴。窗口显示较小问题描述 安装版本：Ubuntu 22.04，VMware15.5pro
GPU版本比CPU版本复杂太多了 安装要耐得住性子啊 1 先安装个显卡驱动 打开看看 显卡驱动支持的cuda版本是多少 2 如果是10.1 那就去下个10.1 https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os ...
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2021-09-29 09:06:00
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Transformers2.0让你三行代码调用语言模型，兼容TF2.0和PyTorch能够灵活地调用各种语言模型，一直是 NLP 研究者的期待。近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库，用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用，且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch 两大框架，非常方便快捷。最近，专注于自然语言
前言： 之前安装的 CPU 版本的 tensorflow 一直出问题，索性就直接安装 GPU 版本的 tensorflow 了（有了GPU 就不能浪费）。安装过程：1）看自己有无 GPU，找到对应 GPU 的版本：任务管理器 => 性能 => GPU然后在 Anaconda Prompt 里面输入 nvidia-smi 来检查是否含有英伟达驱动，若没有则需要在 英伟达官网 安装驱动：
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2023-11-02 09:04:22
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首先需要进行Anaconda和Pycharm的安装：Anaconda安装教程Pycharm安装教程然后开始Pytorch安装（CPU版）进入官网https://pytorch.org/选择Get Started滚动到下面：按照需求安装：(查看python版本，直接在命令行中打 "python"即可)conda和pip的区别一个是全局安装（conda），一个是局部安装(...
原创
2021-08-02 14:21:56
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相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TF Boy（TensorFlow Boy）。我也是这个想法，于是我踏上了安装TensorFlow的不归路，期间遇到很多错误，最终都没装成功，因为想装好它需要装太多东西，显卡驱动啊，CUDA啊，cuDNN等，而且版本还要匹配。就在我想要放弃的时候，我看到这个视频：https://www.bi
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2024-02-19 16:43:55
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目录1.安装anaconda1.1更换conda镜像源1.2安装一个tensorflow环境2.安装tensorflow-gpu2.1查看安装什么版本的tensorflow-gpu3.安装cuda和cudnn3.1下载cuda3.2安装cuda3.3下载cudnn3.4将对应的cudnn文件放入cuda中3.5添加环境变量4.pycharm导入刚刚安装的tensorflow环境 1.安装anac
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2023-12-12 15:55:36
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本文讲的是win10环境下gpu版本的tensorflow安装配置方法，先讲好我想配置的环境：名称版本系统版本win10 x64CUDA Toolkit10.0CUDNN7.5.1.10python版本py 3.7.3（64位！！！）NVIDIA驱动版本430.39TensorFlow-gpu1.13.1查看自己的gpu(显卡)如果不知道的可以用gpu-z下载查看下，我的是GTX 96
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2024-05-28 14:16:27
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TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 Summary: DeepLab需要1.10以上版本。 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次，4次安装tf，这两次是gpu版。 第一次是安装cpu版，第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf，但不能运行。第三次安装成功，但电脑
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2019-07-24 19:41:00
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这篇文章主要依据两篇文章： 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow 不过在实际运行的过程中，有一定的不同之处，随着时间的推移，一些组件已经可以更方便的安装，不再需要自己编译了。一些流程也有所更改。因此我在这里把自己在ubuntu16.04
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2024-05-20 08:29:56
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自己的小本本，之前预装有的pycharm+win10+anaconda3+python3的环境 2019/3/24重新安装发现：目前CUDA10.1安装不了tensorflow1.13，把CUDA改为10.0即可（记得对应的cudann呀） 如果刚入坑，建议先用tensorflw学会先跑几个demo，等什么时候接受不了cpu这乌龟般的速度之时，就要开始尝试让gpu来跑了。 cpu跑tensorfl
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2024-04-19 12:45:21
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caffe安装教程本文所使用的底层环境配置：cuda8、cudnn6、OpenCV2.4.5、anaconda2（Python2.7）。如使用其他版本的环境，如cuda，可安装自己的版本，但须在相应部分作出修改。查看cuda版本`cat /usr/local/cuda/version.txt`查看cudnn版本`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep
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2024-08-31 23:12:44
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深度学习服务器折腾记由于工作需要，单位给买了一台思腾合力的深度学习服务器，4块RTX2080Ti显卡，本文主要记录折腾过程，以防以后挂了还能重头来一遍（_）安装操作系统首选安装16.04 x86_64 desktop操作系统，安装方法不表，有些厂商出厂会给安装好。操作系统安装完毕后需要安装常用的开发必备组件，如build-essential, cmake, cmake-qt-gui, python
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2024-09-14 08:50:53
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AutoGluon GPU 版本 安装配置教程
原创
2022-12-28 17:47:08
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目录docker和nvidia-docker的区别docker安装docker-nvidia安装使用docker安装gpu版本的pytorch安装JupyterLab （可以选择不安装）命令解读 docker和nvidia-docker的区别nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-pl
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2024-03-19 20:11:25
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CUDACUDA(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。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序
文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
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2024-05-22 19:26:03
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