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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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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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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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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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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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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相关文章：【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学【三】tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题【四】超级快速pytorch安装trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 1.
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
的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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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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在进行大规模数据处理和科学计算时，通常需要利用GPU的并行计算能力来加速运算过程。Python是一种流行的编程语言，而NumPy库则是Python的一个重要数值运算库。那么，如何在Python中利用GPU来加速NumPy的计算呢？答案就是使用PyCUDA和CuPy库。
PyCUDA是一个Python绑定库，它允许Python与NVIDIA的CUDA并行计算平台交互。而CuPy则是一个基于Nump
原创
2024-06-21 07:02:01
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1 目的：在win10上安装python环境在GPU上运行tensorflow程序，先读我写的文章来理解这套东西的原理，然后可以按照“参考网址”中带图片解释的方法进行安装。2 概要:（所有要安装的东西）1 python环境 2 显卡GPU驱动 3 cuda 4 cudnn 5 python库 tensorflow-gpu 6 注意：以上5个东西都是有自己的版本的，必须保证把安装的版本是相互匹配的，
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2024-05-07 16:55:41
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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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这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans，这是聚类中非常简单的一个算法，它的算法思想与监督学习算法KNN（K近邻算法）的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量，不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类，而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类。接下来主要是我对《机器学习实战》算法示例的代码实现和理解。 首先叙述下算法项目《对地图上的俱乐部进行聚类
内容：Matlab simulink 给数学建模和解非线性方程提供了莫大的便利，但是对于大型仿真程序，smulink仿真速度使人叫苦不迭。总体来说，影响simulink仿真速度有以下几个因素，同时将解决方法奉上：（1）参数设置问题，变步长还是定步长，定步长的大小，求解方法（a）变步长可以大大加快仿真速度，但同时也可能带来结果不准确的问题。（b）定步长的不长越大仿真时间与少，仿真时间的长短大致与仿真
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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