1 安装msys2msys2是一个在Windows上的Linux虚拟环境，在Linux上写的程序，可以使用msys2编译为Windows上的exe或者dll。 在msys2官网上下载msys2程序：下载链接。 下载完成后进行安装，安装成功后将安装目录C:\msys64和安装目录下的usr/bin目录C:\msys64\usr\bin添加到系统环境变量path中 以管理权限打开cmd，依次安装msy
Tensorflow：
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，主要是深度神经网络模型。
也是一时兴起开始学习这玩意，走到哪，博客写到哪里，全当记录。
主要参考资料一方面是0.8.0版极客学院翻译版资料，另一方面是油管上周莫烦的视频资料（附上地址：https://www.youtube.com/user/MorvanZhou/
转载
2024-10-23 22:23:24
14阅读
因为最近老师希望我们学习一下神经网络，所以需要安装tensorflow以及keras。我在网络上搜索发现安装方法非常零碎，所以我者花费两个多小时按照网上零碎的安装过程终于安装成功。下面就分享一下我的安装过程。我采用的是正规的安装方法即利用python3.7的pip下载安装而非网上流传甚广利用Anaconda3制造虚拟机来安装，我个人是不太喜欢虚拟机这种东西，总觉得不太靠谱（仅代表个人观点）。除了p
文章目录版本参考设置下载源利用conda创建python3.5的环境安装CUDA10安装tensorflow_gpu1.15.0下载Cudnn7.4在pycharm中调用py35_tensorflow环境更改CUDA文件夹中的文件名安装keras2.3.1测试参考 版本参考CUDA, TensorFlow, Cudnn之间是有版本的对应关系，如下:https://www.tensorflow.o
上一篇文章给大家讲了Tensorflow是什么，从哪里来，是做什么的，这节课呢给大家讲解一下cudnn安装的问题，为什么要讲这个呢，我们知道有这么一句话，工欲善其事必先利其器，安装了cudnn之后呢，在配合tensorflow-Gpu能够使你的程序运算速度增加很多倍。cuda是什么？cudnn是什么？CUDA(Compute Unified Device Architecture)， 是显卡
本文大多借鉴此博客，请阅读下边的说明后参考本博客安装：安装CUDA9.0及对应版本的tensorflow-gpu详细过程（Windows server 2012R2版本也可以）下面是对上述教程的补充：查看自己电脑NV显卡驱动的版本，找到对应的CUDA版本方法参考链接 版本对照表：比如我的电脑NV显卡驱动版本是385.54，那么我就去下载CUDA9.0（如果显卡版本太低，可以下载一个驱动精灵更新一下
在使用了一段时间的cpu版本的tensorflow之后，出于对GPU版本的好奇和实际中想用GPU加速训练的探索。本人看了好多博客也配置了好多次，趟过的浑水可以说是极多了，对产生过启发的博客作者再次表示感谢。（结尾有彩蛋，需要下载CUDA各版本和cnDNN7.0的朋友们有福了） 第一步，我是在windows10系统上
CUDA9.0是目前最新的Cuda版本，VS2017也是目前最新的Visual Studio版本，当前（2017/09）网上很少有CUDA9.0+VS2017的配置。 为什么非要用CUDA9.0呢？因为CUDA8.0是与VS2017不兼容的，就是说如果想用CUDA8.0，必须使用VS2015以下的VS版本。好消息是CUDA9.0开始兼容VS2017，以后CUDA9.0+VS2017将会成为一种趋
一、TensorFlow使用简单，部署快捷 TensorFlow使用数据流图（计算图）来规划计算流程，可以将计算映射到不同的硬件和操作平台。凭借着统一的架构，TensorFlow可以方便的部署到各种平台，大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度。 使用TensorFlow，我们不需要给大规模的模型训练和小规模的应用部署开发两套系统，节约时间，TensorFlow给训练和预测的共同部分提供了一
转载
2024-10-21 22:05:22
31阅读
安装过程安装虚拟环境安装virtualenv安装满足要求的python版本使用virtualenv创建指定python版本的虚拟环境安装tensorflow安装tensorflow-docs直接下载使用wheel下载在VSCode编辑器中使用虚拟环境下的python解释器，并使用tensorflow常见错误 注意： tensorflow 2.10.0是最后一个支持GPU的版本 如果您担心下载
前言：安装这个东西，折腾了大半天,查阅了很多资料。但最终还是安装成功了，并记录下来。希望给大家一些借鉴，顺利完成安装。整个安装过程需要很强的版本控制。显卡驱动==>CUDA<==>cuDAA<==>tensorflow_gpu==>keras 1、我安装的版本为（自测可用）：python:3.6.6tensorflow_gpu:2.1.0CUDA:10.1cuD
转载
2024-03-29 15:13:18
97阅读
1.物体识别效果演示 图片选自 Andrew Carter 的博客 Annotating Large Datasets with the TensorFlow Object Detection API2.物体识别概述关于 Object Dection 理论说起来太复杂了，可以自行参考 CS231n 的教程，或者通过这篇文章 A Brief History of CNNs in Image Segm
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 |
安装TensorFlow-gpu版时，关于驱动问题遇到了很大的坑，这里记录一下。 TensorFlow-gpu版需要cuda和cudnn的支持，而cuda又需要NVIDIA驱动的支持，三者存在版本匹配的关系。 最新版的cuda是10.2，除了刚发布的TensorFlow2.0以外
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系 概述，需要注意以下几个问题：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只
转载
2024-05-11 09:53:59
1952阅读
Tensorflow2.5.0-GPU前言一、背景二、安装1.确定要安装的tensorflow、cnda及cudnn版本2.下载安装cuda3.下载cudnn4.创建conda中tensorflow的虚拟环境5.激活环境6.安装tensorflow三、测试总结 前言开始学习Deep Learning，课上使用的是Colab，国内使用略有不便，恰好多年的老本还有个Gtx950m，刚好适合入门。一、
转载
2024-10-23 14:58:06
47阅读
记录一下，其实如上版本 GPU版本Tensorflow2.0+CUDA10+CUDNN+WIN10+Python3.7也安装成功了。但是用tensorflow2.0学习的时候，发现好多代码不能用了。tensorflow2.0和tensorflow1.0差别蛮大的。所以我重新安装了tensorflow1.15。时间是2020年4月20号左右安装的步骤如下： 1.装anacon
转载
2023-07-31 23:39:37
298阅读
Python支持 NVIDIA CUDA: GPU加速！2013年03月20日 12:40作者：厂商投稿编辑：张涵分享泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世
转载
2023-10-29 19:26:25
71阅读
因为学习CUDA编程，需要搭建CUDA编程环境，需要用到TensorRT，所以连TensorRT一块安装了，安装之前最重要的一步就是确认自己的显卡是不是支持CUDA编程，支持cuda的显卡只有NVidia的显卡，NVidia的显卡有GTX Geforce, Quadra 和 Tesla三个大系列，根据自己的显卡型号去以下网站查询对应的CUDA版
转载
2024-05-16 11:24:26
360阅读
ATP好蠢啊
写在前面？ATP曾经，曾经，曾经，拥有过一台装好了tensorflow-gpu的电脑。当初的ATP使用的还是tensorflow1.7.1，还在煞笔兮兮地用tf.matmul手写卷积神经网络。后来，ATP运行某代码时出了问题，告诉ATP它用的tensorflow版本太低了。那么ATP显然需要升级一下。据说升级tensorflow需要同时升级
