GPU安装

1.GPU 安装需要从官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cuda 9.0不过官网下载很容易断，我用了百度云来下载，遇到第一个坑。安装过程就是很傻瓜的。（特别注意现在tensorflow不支持9.0,所以我下载用的是8.0），需要VS2015对此路径下的C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDASamples\v8.0来进行编译，在命令行中测试如下表示安装成功

2.cudd6.0中bin,lib，include来使用，替代C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0。

3.然后修改路径，在自动生成的路径后面加上bin和lib\x64

4.安装tensorflow-GPU

时间： 2024-10-14 11:19:54

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1.方法很简单:在安装好anaconda的前提下,直接用命令conda install tensorflow-gpu==1.4.1即可,其中1.4.1是版本号,可修改. 2.conda安装包如果没有指定设定的虚拟环境是直接安装在root下的,环境管理:conda env list, conda env remove -n env_name --all,conda env create -n env_name.如果不是每个环境下都用到的包,尝试安装在对应的环境中. 3.jupyter kernel

cpu、gpu 安装框架pytorch，cntk,theano及测试

一,cpu 下安装 tensorflow conda env list source activate tensorflow 直接安装相应版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0 keras 直接安装 conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__vers

tensorflow gpu安装配置（windows,linux）

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centos7下安装部署tensorflow GPU 版本

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

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我想写一系列深度学习的简单实战教程,用mxnet做实现平台的实例代码简单讲解深度学习常用的一些技术方向和实战样例.这一系列的主要内容偏向于讲解实际的例子,从样例和代码里中学习解决实际问题.我会默认读者有一定神经网络和深度学习的基础知识,读者在这里不会看到大段推导和理论阐述.基础理论知识十分重要,如果读者对理论知识有兴趣,可以参看已有的深度学习教程补充和巩固理论基础,这里http://deeplearning.net/reading-list/tutorials/有一些不错的理论教程,相关的理论知

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tensorflow是一个深度学习的框架,有两个安装版本可以选择: Tensorflow with CPU support only 建议安装这个版本,因为容易安装而且很快(安装只要5-10分钟). Tensorflow with GPU support 如果你有NVIDIA GPU就可以装这个版本.这个版本速度会快很多.不过也需要为了GPU安装一个library. 没有特别需求,故安装CPU版本. 安装方式有五种,选择官方推荐的virtualenv. 1. virtualenv就是一个pyth

Tensorflow-gpu在windows10上的安装（anaconda)

文档来源转载: http://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159 http://blog.nitishmutha.com/tensorflow/2017/01/22/TensorFlow-with-gpu-for-windows.html 安装前准备 TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本.GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要.如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持