选自exafunction 机器之心编译 编辑：赵阳 对于并行运算，GPU 的应用效率是最高的。 在云服务中使用 GPU 是获得低延迟深度学习推理服务最经济的方式。使用 GPU 的主要瓶颈之一是通过 PCIe 总线在 CPU 和 GPU 内存之间复制数据的速度。对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说，简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟，特别是当非推理任务，如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。 在这篇博文中，研究者们将展示如何在 TensorFlow 中直接通过 GPU 内存传
今天遇到一个奇怪的现象，使用tensorflow-gpu的时候，出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了，关键我就写了一个y=W*x…显示如下图所示：
ImportError: cannot import name ‘build_info’
Ubuntu 16.04, Python 2.7 安装 TensorFlow CPU ---- 安装 Virtualenv $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # for Python 2.7 创建 Virtualenv 环境 $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # for Python 2.7 激活 Virtualenv $ source ~/tensor
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
今天发现一个怪现象，在训练keras时，发现不使用GPU进行计算，而是采用CPU进行计算，导致计算速度很慢。
用户在TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu. 下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlow在TKE中是否可以使用GPU
在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
https://tensorflow.google.cn/install/docker#gpu_support （docker gpu support）
最近导师安排了一个论文模型复现的工作，奈何硬件条件不够，只能到处搜罗免费的GPU资源，过上了白嫖百家GPU资源的日子，这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动，可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白，现将自己使用GPU云服务器（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境的过程记录下来，方便大家参考。
一、Ubunutu20.4系统设置root登录及密钥登录 1、进入服务器主界面，将系统更换为Ubuntu20.4 https://console.cloud.tencent.com/cvm/insta
之前用的和学习的都是pytorch框架，现在要运行一个keras的代码，得安装tensorflow和keras，按一个教程，直接在pycharm里setting，点那个+很快就装好了tensorflow和keras，运行了几次发现运行特别慢，用nvidia-smi查看，发现根本没有用pgu跑，一番查找，最后发现安装的tensorflow本身是按CPU跑的，要用GPU跑，得安装tensorflow-gpu。 以下主要参考了https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692进行操作，成功安装了tensorflow-gpu版本的。 记录以下安装过程。 重点： CUDA的版本要与tensorflow-gpu的一定要对应，否则会出错。 注意点： 安装好tensorflow-gpu后，安装对应版本的keras版本。 https://blog.csdn.net/weixin_40109345/article/details/106730050
摘要: 利用Anaconda安装python环境，并安装TensorFlow 网上有很多之类的文章，但是还是会很难安装成功,根据网上的及自己的经验，其间跳坑无数，摔得遍体鳞伤，曾一度怀疑自己廉颇老矣。最终吐血总结出来这篇博文，希望对大家有帮助！ 先说下我的电脑是win7,64位系统，支持（tensorflow在windows下只支持python 3.5以上、amd64） 大致步骤 先安装Anaconda（利用Anaconda创建python35的环境） 安装CUDA,CUDNN（GPU运行要用到）
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
区别于其他入门教程的“手把手式”，本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是“WTF”。我想说的是，这些你都不要管，所谓车到山前必有路。 # 所需安装包 # 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术，并且尽量抛弃新的（边缘）技术的介入，如果因为一些其他因素来导致学习树的不断扩大，会变得很低效，所以我们直击核心。以最常用的windows环境为例。
准备尝试升级TensorFlow 1.14 到2.2，需要同时升级本地和服务器的环境，本文记录主要过程。 环境需求 当前TensorFlow最高版本 2.2.+ ，需要CUDA 10.1，cudnn 7.6 官网下载 ：https://developer.nvidia.com/ 显卡驱动需要满足CUDA版本要求 CUDA与显卡驱动：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html TensorFlow-GPU
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。
在机器学习的领域中，张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之，张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后，它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一（根据它的 GitHub 项目数量来判断）。 TensorFlow 的起源
本文翻译自：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
由于历史原因，python长期存在两个版本，python 2和python 3，而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力，普遍转向Python 3，但Python 2仍然像打不死的小强，顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本，python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃，各种python库也在不停的向前发展，不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬，比如发布了一个项目到github，会有读者过来问，为什么代码在我这儿出错？
如果在系统中安装使用GPU运行的TensorFlow，需要确保下面介绍的NVIDIA软件已经安装到系统中。
【磐创AI导读】：本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识，包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇：一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三。在文末作者给出了答疑群的二维码，有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
配置环境，研究了一整天，踩了很多坑，在网上找了很多资料，发现基本上都没非常明确的教程，所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验，希望能让各位朋友少走些弯路。（PS：一切的前提，你需要有一张Nvidia显卡。我的显卡是 GT940MX）
安装TensorFlow GPU版本 !pip install tensorflow-gpu Collecting tensorflow-gpu [?25l Downloading https://
作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成T
要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一
问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。
网上有很多教程，特别是简写上的写的都还算比较详细。但我自己还是遇到了几个坑，希望对深度学习有兴趣的同学遇到跟我一样的坑，希望这份记录能帮助到你。
Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集，它是集建模工具、推理算法、一些有用的模型和一般统计计算于一身的开发工具集合。利用 TensorFlow，Probability 可以将概率方法和深度网络、通过自动差分的基于梯度的推论、大数据集、通过硬件（比如 GPU）加速的模型和分布式计算结合起来。 该软件的主要内容包括以下几个部分： 采样算法，例如，tfp.metropolis_hastings，tfp.hmc，tfp.monte_carlo。 示例模型（tfp.examples）：使用
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本文介绍了如何在 Ubuntu 14.04 下安装 TensorFlow，包括使用 Anaconda、使用 pip 以及在 Mac 系统中安装的方法。通过这些方法，你可以创建一个具有 TensorFlow 的环境并快速运行一个手写数字识别的示例。
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在
原文链接：The Good, Bad, & Ugly of TensorFlow 作者：Dan Kuster 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 自从TensorFlow半年前发布以来，我们一直使用它来进行日常研究和工程。在此过程中我们也学习到了很多知识。是时候写一些新体会了！ 因为TensorFlow上没有很多主观的文章和有用的文档，我必须尽可能地使用我能找到的样例、教程、文档和代码片段。 善 社区参与是最重要的。 当涉及到机器学习时，很容易把注意力集中于技术
本系列将分为 8 篇 。今天是第一篇 ，工欲善其事必先利其器 ，先简单讲讲当前的主流深度学习框架 TensorFlow 及其安装方法 。
日前，谷歌和英伟达宣布将 NVIDIA TensorRT 集成到 TensorFlow 1.7 中。在谷歌开发者博客中，他们介绍了此次合作的详细信息以及整合之后的性能，AI 研习社编译整理如下： TensorRT 是一个可以用于优化深度学习模型，以进行推理，并为生产环境中的 GPU 创建运行环境的库。它能优化 TensorFlow 中的 FP16 浮点数和 INT8 整型数，并能自动选择针对特定平台的内核，以最大化吞吐量，并最大限度的降低 GPU 推理期间的延迟。全新的集成工作流程简化了在 TensorFl
本文介绍在Anaconda环境中，下载并配置Python中机器学习、深度学习常用的新版tensorflow库的方法。
Kubernetes 支持对节点上的 AMD 和 NVIDIA GPU （图形处理单元）进行管理，目前处于实验状态。
不过从我对文档的理解来看，感觉更像是添加的一种硬件后端（代理我想应该只是调用调用层面，不是底层实现，另外在Hexagon DSP的委托代理部分，文档坦言说Hexagon DSP的代理就是为了补充NNAPI，特别是针对那些NNAPI不可用DSP加速的、老旧驱动的设备，毕竟这些老旧设备也没有NNAPI这个东西，但有DSP硬件），交给模型的子图来去执行。比方原始模型的CPU执行Graph如上图。交给GPU的委托代理后，原Graph变为下面这样：
深度学习环境部署的方法有很多种，其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章，这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验(Ubuntu16.04)。
笔者需要tensorflow仅运行在一个GPU上（机器本身有多GPU），而且需要依据系统参数动态调节，故无法简单使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow，包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点，并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后，作者通过Anaconda环境配置了Python环境，并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本，成功进行了TensorFlow的测试。
之前我已经安装了anaconda，现在检查它的版本以及环境。发现有tensorflow环境，但我需要tensorflow-gpu的环境，所以输入conda uninstall tensorflow卸载了，
作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成Ten
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题：深度学习笔记15：ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的，总有些奇奇怪怪的问题让人头疼，所以，在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
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本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了，但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
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