win10 +Tensorflow-gpu环境搭建（cuda10.1+python3.8+tensorflow2.3.1）1、准备工作cuda安装cuDNN安装cuda+cuDNN环境配置python安装2、Tensorflow 安装Anaconda安装TensorFlow安装测试3、TensorFlow IDE(集成开发环境) 1、准备工作首先我们要确定电脑所能支持的tensorflow版
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2024-05-14 14:23:59
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安装tensorflow-gpu 2.5详细步骤1、配置python环境 安装anaconda。anaconda是用于科学计算、机器学习的专用软件包，包含python环境及sklearn等一系列机器学习相关库包。 安装完成后可以打开anaconda prompt 查看python版本，以笔者为例，版本为python 3.8.82、安装CUDA ToolKit 我们从tensorflow官方文档可知
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2023-12-15 18:49:41
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一、下载安装1. 下载地址: https://git-scm.com/download/win; 2. 点击安装, 然后下一步, 直到下面这个页面:建议: 按照上面所示方式选中复选框 ;3 点击下一步, 直到出现这个页面:建议: 这个页面是选择git使用的命令行, 建议使用第一个git自带的;4. 点击下一步, 直到出现下面这个页面:建议: 这个是选择行结束符,
TensorFlow1学习TensorFlow学习1.简介与基础1.1 构建计算图(Graph)1.1.1默认图1.1.2创建新图1.1.3Tensor张量/数据(1). 0阶张量(2). 1阶张量(3). 2阶张量(4). 关于张量的一些操作1.tf.reshape(x,shape)2.Tensor中的常量(constant)3.Tensor中的随机数(random)4.Tensor中的初始化(
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2024-08-19 10:40:28
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Win10环境下安装Tensorflow GPU版【Tensorflow1.11.0+CUDA9.0+CUDNN7.1】废话不多说，直接上干货（1）tensorflow版本和cuda/cudnn版本的对应关系弄清楚tensorflow版本和cuda/cudnn版本的对应关系，防止不兼容问题的发生 目前tensorflow的最高版本为1.14.0。由于与其对应的CUDA和CUDNN版本未知，所以不建
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2024-03-26 12:55:03
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此文主要内容来自这篇文章，本文翻译只求能理解，不求逐句翻译。正文：我们将在本文中介绍如何在C++/C中使用SSE指令。我的目的不是用SSE写尽可能快的程序，而是试图讲明白它的使用方法。 什么是SSE？ SSE的全称是 Sreaming SIMD Extensions， 它是一组CPU指令，用于像信号处理、科学计算或者3D图形计算一样的应用。 SIMD 也是几个单词的首
TensorFlow GPU 支持需要各种驱动程序和库。为了简化安装并避免库冲突，建议您使用支持 GPU 的 TensorFlow Docker 映像（仅限 Linux）。此设置仅需要 NVIDIA® GPU 驱动程序。这些安装说明适用于最新版 TensorFlow。要了解可用于旧版 TensorFlow 的 CUDA 和 cuDNN 版本，请参阅经过测试的编译配置。pip 软件包要了解
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2024-05-16 07:01:19
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# Python ADB 指令长：让你的移动设备与Python联动
在移动开发和自动化测试领域，Android Debug Bridge（ADB）是一个非常有用的工具。它允许我们通过命令行与Android设备进行通信，从而完成各种任务，如安装应用程序、执行 shell 命令等等。而通过 Python，我们可以更灵活地处理这些指令，甚至在脚本中自动化这些过程。本文将介绍如何使用 Python 执行
原创
2024-08-17 05:49:53
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本指南说明了如何在 Windows 系统上安装 TensorFlow。选择准备安装的 TensorFlow 类型从以下选项中选择您需要安装的 TensorFlow 类型：仅支持 CPU 的 TensorFlow。 如果系统无 NVIDIA® GPU，则必须安装该版本。需要说明的是，该版本的 TensorFlow 相比另一版本更容易安装（通常 5 到 10 分钟即可完成安装），因此即使系统包含 NV
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2024-05-27 22:48:42
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距离Tensorflow的1.2.1版本发布才过去一个月，但新发布的1.3版本已经包含了诸多更新。开发者可以在Tensorflow Github页找到完整的发布报告。本文则会概述开发者在升级到1.3版本之前和之后应知晓的最重要变化。从cuDNN 5.1到cuDNN 6开发者要从1.2.1升级到1.3，还需要升级系统中的cuDNN版本。1.3的编译版本是用NVIDIA的cuDNN 6编译的，而1.2
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2024-02-23 23:26:55
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首先声明几点：安装tensorflow是基于Python的，并且需要从Anaconda仓库中下载。所以我们的步骤是：先下载Anaconda，再在Anaconda中安装一个Python，(你的电脑里可能本来已经装了一个Python环境，但是Anaconda中的Python是必须再装的)，然后再下载安装tensorflow。因为anaconda支持的python版本与TensorFlow支持的pyth
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2024-01-19 22:39:51
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一、说在前面TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究。二、
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2024-03-04 02:22:00
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Anaconda是一个集成python及包管理的软件，记得最早使用时在2014年，那时候网上还没有什么资料，需要同时使用py2和py3的时候，当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3，修改里面的文件，例如将conda命令的exe文件，重命名为conda3，这个做法能用但是有很多问题；这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connect
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2024-08-04 13:49:06
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2007年11月，英特尔将会发布一系列新处理器产品，其中将会包括用于双路服务器的xeon系列处理器和用于高端pc的处理器，它们均采用了目前最先进的采用了45nm制程技术，戈登?摩尔先生给予了这项技术极高的评价：“采用高-k栅介质和金属栅极材料，是自上世纪60年代晚期推出多晶硅栅极金属氧化物半导体（mos）晶体管以来，晶体管技术领域里最重大的突破！”我
文章目录tensorflow配置环境0tensorflow简介0.0：什么是tensorflow0.1：tensorflow可以用来干嘛0.2：tensorflow基础1、tensorflow配置环境基础1.1tensorflow配置环境需要的软件、硬件环境。1.2注意：几个关系2、tensorflow配置环境2.0 在anaconda中创建虚拟环境2.1安装GPU环境下的跑tensorflow
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2024-07-21 10:40:31
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tensorflow各个版本参考文章1.x各版本下载地址 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow/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的对应关系版本Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.0.0-a
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2024-04-24 11:25:56
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安装环境： win10系统（64位） NVIDIA GeForce GTX 1050 显卡本次安装的版本型号： Anaconda 5.3.1 (python 3.7 -> python 3.6) CUDA 9.0 CUDNN 7.1 tensorflow-gpu 1.9.01. Anaconda的安装Anaconda官网： Anaconda官方下载地址 选择Windows，下载64-Bit的
运行环境：tf1代码： # -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
'''(1)为每个角色添加IP地址和端口，创建server'''
strjob_name = 'ps' # 定义角色
numpy_input_fn 以及队列性质该函数的作用是从numpy的输入数据中，产生读取的featrues和labels数据。这样当我们在使用numpy的数据作为输入的时候就很方便。对于所有的input来说，都是要建立队列来进行读入，所以对于队列的处理就会比较麻烦，而numpy_input的数据将这些对队列的输入封装在一起方便了我们使用.import tensorflow as tf
impor
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2024-07-23 15:12:27
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新手小白安装过程中遇到种种问题，大概花了两天的时间去安装tensorflow-gpu,其他相关概念在这里就不多提了，直接就是进入安装的需要。这里安装的tensorflow-gup==1.9.0版本，对应的python是3.6。一、确定自己的显卡支持CUDA1、查看自己的显卡：设备管理器-显示适配器 2、找到对应的显卡：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、
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2024-05-16 11:13:02
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