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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
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2024-03-28 13:27:08
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win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
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2024-04-03 08:53:05
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折腾4天终于装好 tensorflow-gpu 版，此教程一是按照实际操作给自己做个记录，二是给各位一个参考尽量节省安装时间。 硬件：CPU: i5-7400,GPU: GeForce GTX1050Ti系统：Ubuntu 16.04, cuda 8.0, cudnn v5 1 安装前准备工作1.1 检查自己的 GPU 是否满足安装条件 打开终端输入以下指令： lspci
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2024-08-21 11:12:00
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小白学TensorFlow（一）tensorflow安装在安装之前，您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装：TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的TensorFlow通常会更容易安装（通常在5或10分钟内），因此即使您有NVIDIA GPU，建议先安装此版本。TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序
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2024-05-26 17:40:50
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测试faster-rcnn时，cpu计算速度较慢，调整代码改为gpu加速运算 将 with tf.Session() as sess: 替换为1 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.9)
2 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_option
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2024-03-05 12:10:43
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1、tensorflow-gpu+anaconda环境配置（1）下载anaconda并安装https://anaconda.en.softonic.com/ 选择合适的版本下载（2）根据当前环境下的cuda和cudnn版本来确定tensorflow-gpu的版本目前环境下以安装好cuda和cudnn ①查看cuda版本cat /usr/local/cuda/version.txt②查看cudnn
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2024-02-26 17:18:03
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tensorflow使用多个gpu训练 关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料，比较官方的只有：tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py但代码比较简单，只是针对cifar做了数据并行的多gpu训练，利用到的layer、activation类型不多，针对更复杂网络的情况，并没有给出指导。
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2024-02-26 22:47:22
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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
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2024-08-06 08:29:53
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tf.layers.Dense是一个十分钟要的神经网络接口，在此详细介绍一下该接口的使用，以便刚入门的小伙伴参考，也为自己以后学习作为记录。tf.layers.Dense：可以理解一个全连接层 相当于添加一个全连接网络层。tensorflow2的API接口地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/De
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2024-06-15 22:05:06
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本文主要讲如何使用ubuntu16.04系统源代码编译tensor flow-GPU。 电脑配置； CPU：i5-5700 GPU：GT-730 内存：16G 我参考了网上很多教程，总结出了自己的一套tensorflow源代码编译的方法。 1. 如果你想要安装tensorflow-GPU版本首先得确定你电脑的显卡是否支持CUDA，一般来说必须是6系含以上级别的显卡才支持。然后再到NVI
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2024-03-28 12:01:48
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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
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2024-05-18 23:13:28
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如何基于Anaconda安装tensorflow-gpu报告实验环境：Windows 10 64位操作系统NVIDIA驱动程序版本419.72目录如何基于Anaconda安装tensorflow-gpu报告实验环境：一、 为什么要使用tensorflow二、 安装流程1. 安装前的明确2. 详细步骤1）CUDA安装配置2）CuDNN安装配置3）Tensorflow安装Tensorflow环境
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2024-06-19 18:01:19
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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。它们均用 strings 表示。例如：
"/cpu:0"：机器的 CPU。
"/device:GPU:0"：机器的 GPU（如果有一个）。
"/device:GPU:1"：机器的第二个 GPU（以此类推）。如果 TensorFlow
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2024-08-30 14:52:34
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TensorFlow 计算加速内容摘自《TensorFlow实战Google深度学习框架》 第二版1. TensorFlow使用GPUTensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备，这个设备可是是本地的GPU或CPU，也可以是一台远程的服务器。在默认情况下，就算及其有多个CPU，TensorFlow也不会区分他们，所有的CPU都使用/cpu:0为名称。一台
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2024-03-29 11:22:21
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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
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2024-03-24 15:12:52
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Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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1 OpenCV 环境的准备这个项目中需要用到 opencv 进行图片的读取与处理操作，因此我们需要先配置一下 opencv 在 java 中运行的配置。首先前往 opencv 官网下载 opencv-4.6 ：点此下载；下载好后仅选择路径后即可完成安装。此时将 opencv\build\java\x64 路径下的 opencv_java460.dll 复制到 C:\Windows\System3
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2023-09-22 12:45:56
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Ubuntu16下配置Anaconda虚拟环境下的TensorFlow(GPU加速版本)写在前面综合了几位同学的建议之后决定针对深度学习只了解算法结构和熟悉常用框架，会跑包即可有空的话对于机器学习的经典算法（SVM，BP神经网络，K-means）还需仔细阅读推导，并阅读Caffe源码tensorflow的社区资源丰富，且机器人相关环境大多基于Linux所以深度学习框架配置的博客目前只打算写一篇，即
