综合上述两个帖子: https://www.cnblogs.com/huadongw/p/6161145.html https://blog.csdn.net/u011587516/article/details/78995186 先把之前安装的xgboost都卸载干净: pip uninstall xgboost 确保电脑里安装了cuda. 然后按照下面的步骤来安装GPU版本的xgboost: $git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgb

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

(2017.4.13)tensorflow支持python3.5版本 1.打开anaconda依次输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 这里是利用了清华的一个镜像来更新你的anaconda,输入两次,第二次是为了把这个url置顶. conda config --set show_channel_urls yes url配置结束,这里开始配置python3.5

Anaconda安装 在清华大学 TUNA 镜像源选择对应的操作系统与所需的Python版本下载Anaconda安装包.Ubuntu环境下在终端执行 $ bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 2.7版本 或 $ bash Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh #Python 3.5 版本 在安装的过程中,会询问安装路径,按回车即可.之后会询问是否将Anaconda安装路径加入到环境变量(.bashrc)中,输入yes,

折腾了一周多,踩了好多坑,终于搞定了.步骤如下:安装NIVIDIA的GPU web驱动程序cuda不推荐使用苹果的系统自带驱动,所以安装NIVIDIA出的GPU型号(GeForce GT 650M)对应的WebDriver-387.10.10.10.40.118.下载地址 https://www.nvidia.com/download/driverResults.aspx/142160/en-us安装NIVIDIA的CudaDriver从这里下载 https://www.nvidia.com/o

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

Caffe安装过程记录(CentOS,无独立显卡,无GPU) 原文地址:http://www.aiuxian.com/article/p-2410195.html 参考资料: http://www.tuicool.com/articles/uiuA3e Caffe 安装配置(CentOS + 无GPU) http://blog.sina.com.cn/s/blog_990865340102vewt.html caffe 安装配置(CentOS 6.5 + 无GPU) http://www.cnb

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

题目]如何将安装Anaconda之前已经安装的python版本(中已安装的库)移动到 Anaconda中 一.概述 之前安装tensorflow的安装了anaconda并用它进行安装,anaconda安装后里面也带有一个python的版本,之后我发现在cmd中运行时使用的的原来的python版本,并且此版本的python与anaconda中的是相互隔离的,我在原有的python下安装的库,激活tensorflow后是没有的. 所以就想将两个python版本进行合并. 在网上查找了好久,保留原有p