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计算机视觉

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为tensorflow指定GPU

tensorflow python linux

为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的

2018-07-27

1.4K0

failed to allocate **M (** bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY，错误原因及解决方案

config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7) config.gpu_options.allow_growth = True

2018-07-27

3.4K0

TensorFlow 报错 CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

tensorflow anaconda

这个错误出现时，首先检查自己安装的tensorflow版本是否是Gpu版本的，如果是使用的Anaconda或者miniConda的话，可以使用 conda list查看安装了哪些包 image.

2018-07-04

9180

linux-Anaconda+conda创建python-tensorflow虚拟环境

linux anaconda python tensorflow

Anaconda 安装包可以到清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载可选择之前的版本。或者https://www.anaconda.com/download/#linux官网下载地址，最新版本。不添加镜像，或者添加清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/好处是下载快（其实我感觉差不多速度）自行选择。清华镜像添加是执行下面几句 conda config --

2018-06-13

1.3K0

记录要跑的text to image，一步步不要太精细

tensorflow python git https

首先，我们需要准备下载text to image 资源,我打算跑的代码地址。 📷 要求的版本然后查看自己的服务器cudn,tensorflow，NLTK，如图 1.tensorflow版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 如果不报错并显示版本，则安装正确，否则按照安装教程这个链接自行安装。 tf.__path__ 路径 📷 直接输入上面的命令，得到这个结果 2.tensorlayer版本

2018-04-10

1.2K0

tensorboard 出现6006端口绑定的情况

tensorflow shell bind port tensorboard

tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow_logs 这句话执行时出现了下面错误 TensorBoard attempted to bind to port 6006, but it was already in use tensorboard --logdir=logs --port=8008 哎嘿，这个port是什么捏，端口号，我修改了端口号然后出现了那个网址，假设是1.0.0.1:8080 好的，那么就直接访问就好了如果是服务器的名字，那么就直接输入服务器的地址

2018-04-10

1.8K0

为stackGan一个工程创建一个虚拟环境,python 2.7 tensorflow0.12-tensorflow 1.01

python tensorflow https linux bash

安装conda 下载地址：https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行： bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址：xlz/Miniconda 刷新一下配置文件：source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼创建实验环境：conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环

2018-04-10

1K0

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