pycharm+annaconda3+python3.5.2 + 安装tensorflow-gpu版本 [gtx 940mx + Cuda7.0+cudnn v4.0 ]

转自:https://www.cnblogs.com/hutao722/p/9342577.html tensorflow目前已经升级至r1.9版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU

<Python 3.6 + Tensorflow GPU 1.4.0 + CUDA 8.0 + cuDNN 6.0> 没有Pycharm的先安装Pycharm. 1.Python下载地址:https://www.python.org/downloads/release/python-364/ 拉到最底下,选择Windows x86-64 executable installer下载. 注意把Add Python 3.6 to PATH勾选上,再选择Install Now. 2.Tensorfl

系统环境:centos7 1. 安装 Python 2.7 # yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc gcc-c++ make # download and extract Python 2.7 su hdfs cd  ~/Downloads curl -O https://www.python.org/ftp/pytho

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326 原文地址:https://www.cnblogs.com/lishikai/p/12345395.html

本文来源地址:http://www.52nlp.cn/tag/cuda-9-0 一年前,我配置了一套"深度学习服务器",并且写过两篇关于深度学习服务器环境配置的文章:<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0> 和 <深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow> , 获得了很多关注和引用. 这一年来,深度学习的大潮继续,特别是前段时间,吴恩达(And

笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境 PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很 首先显卡一定要支持 没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持 (还好我买的是GTX 1050) (并没有暗示需要一块TESLA) 点这里查看CUDA支持列表 其次需要对好版本号,不同的TensorFlow版本

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_672f698e0102wavp.html 1.首先安装nvidia显卡驱动: 系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动(361)->应用更改 ?2.下载CUDA8.0 地址https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download(需要登陆) 3.安装cuda sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-

原文引用https://www.dazhuanlan.com/2019/08/26/5d63016142d97/ 国际惯例,看官方文档.官方推荐使用pip安装,安装 TensorFlow 之前需要安装 CUDA 10.1 cuDNN 7.6 Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 然后执行 pip install tensorflow-gpu 进行安装. 测试一下安装是否成功: import tensorflow as tf 报错,提