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用GPU加速深度学习: Windows安装CUDA+TensorFlow教程

不知道自己显卡版本的可以通过“设备管理器”查看，或者使用第三方软件GPU-Z查看。请注意，AMD的显卡不可以使用英伟达开发的CUDA......4.CUDA版本：TensorFlow的支持的CUDA版本截止到今天（2017年10月1日）还是 CUDA 8.0。千万要注意英伟达官网上的默认版本是CUDA 9.0，请不要下载安装这个版本。...，右下的红框是你的显卡型号请确认型号正确。...Tesla K80只是我的这台机器型号，这个每个人可能都不一样。 ? 运行我们刚才编译出来的bandwidthTest.exe，方法一样，也是关注是否result = PASS。 ?..., 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape

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    用GPU加速深度学习: Windows安装CUDA+TensorFlow教程

    不知道自己显卡版本的可以通过“设备管理器”查看，或者使用第三方软件GPU-Z查看。请注意，AMD的显卡不可以使用英伟达开发的CUDA......CUDA版本：TensorFlow的支持的CUDA版本截止到今天（2017年10月1日）还是 CUDA 8.0。千万要注意英伟达官网上的默认版本是CUDA 9.0，请不要下载安装这个版本。...，右下的红框是你的显卡型号请确认型号正确。...Tesla K80只是我的这台机器型号，这个每个人可能都不一样。 ? 运行我们刚才编译出来的bandwidthTest.exe，方法一样，也是关注是否result = PASS。 ?..., 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape

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    业界 | TensorFlow 2.0 Alpha 版来了！吴恩达配套课程同步上线

    、TensorFlow js 1.0 和 Swift for TensorFlow 0.2 ，端到端的机器学习平台 TensorFlow Extended (TFX) 以及两款面向隐私问题的 TensorFlow...TensorFlow：从基础知识到掌握专业化》系列课程。...的《TensorFlow：从入门到精通》（「TensorFlow: From Basics to Mastery Specialization」）和优达学城的《TensorFlow 深度学习简介》（「...作为一个面向移动和嵌入式设备打造的轻量级、跨平台解决方案，TensorFlow Lite 主要解决的问题是：机器学习在手机、汽车、可穿戴设备等终端设备上面临着有限的计算力、内存以及电池容量等诸多限制。...自 2017 年 5 月的谷歌 I/O 开发者大会被首次提出以来，TensorFlow Lite 目前已部署到超 20 亿移动设备中，并已应用到谷歌搜索、谷歌助手、Pixel Visual Core 等诸多原生谷歌应用和服务

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    百折不挠，终于装好「TensorFlow」

    就让我来为大家讲一下我的入坑历史吧。 「Tensorflow-gpu+gtx1060+python3.7」 1确认GPU型号 划重点：查看电脑的GPU型号，小编的电脑的GPU型号，查看方法一： ?...点击左侧边栏的“设备管理器”菜单项找到“显卡适配器”菜单项；点击前面的展开按钮，就可以看到电脑中安装的显卡驱动程序了；右键查看的显卡驱动程序，选择“属性”菜单项；点击详细信息”标签” 进入主题：咳咳咳，...敲黑板了，划重点啦 2 方法一：pip安装 安装CUDA Toolkit + cuDNN 注意：需要和你自己电脑的GPU的型号匹配（ https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive...由于小编的是GTX 1060型号的，所以根据官网上的提示对应找到合适的CUDA 和cuDNN分别是Toolkit 是cuda 9版本以及cudnn 7版本。...这一步检测你的显卡是否支持CUDA ? ? 按照提示一步步通过即可安装成功 ? 将这三个文件拷贝到CUDA安装的根目录下替换掉原始的文件 。 ?

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    一文带你众览Google IO 2019上的人工智能主题演讲

    TensorFlow 2.0入门 TensorFlow 2.0是一个重大里程版本，目前仍处在紧张的开发中，已经发布了alpha版本，预期今年年底推出正式版本。...但是TensorFlow 2.0和1.0并不兼容。...在本次演讲中，Google工程师分享了一些面向初学者和资深开发者的TensorFlow 2.0例子，展示了TensorFlow 2.0的一些优点，并介绍了TensorFlow 1.0和2.0之间的一些差异...适用于移动和物联网设备的AI：TensorFlow Lite 在前面的演讲终端设备上进行机器学习中有谈到TensorFlow Lite，这个演讲则专门围绕TensorFlow Lite而展开，从中你可以了解到...工程师演示了其ML加速功能，并给出了三种部署模型到Coral终端设备的方式。

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    FS312bl和FS312bh丝印支持PD3.1与QC2.0快充充电器诱骗取电芯片

    随着智能手机的普及，快速充电技术也日益受到人们的关注。在这个领域中，FS312bl和FS312bh丝印支持PD3.1与QC2.0快充充电器的诱骗取电芯片无疑是最受欢迎的产品之一。...其中，PD3.1是一种采用Type-C接口的充电协议，而QC2.0则是高通公司推出的快充技术。这两种芯片都能够实现对这两种快充技术的支持，从而为手机等设备提供更快的充电速度。...最后，FS312bl和FS312bh丝印支持PD3.1与QC2.0快充充电器诱骗取电芯片在应用方面也具有广泛性。除了可以应用于智能手机等移动设备外，还可以应用于平板电脑、笔记本电脑等其他设备。... Power Range，简称EPR），最大功率由100W扩展到240W（28V、36V、48V）。...超过100W的功率输出，不仅需要使用EPR（扩展功率）的5A线缆，而且还必须在Source，Sink和Cable之间通过EPR特定信息握手才能由SPR进入到EPR。

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    Core ML 2有什么新功能

    型号尺寸 模型的表现 自定义模型 让我们探讨这三点！ 型号尺寸 Core ML的一个巨大优势是一切都在设备上完成。这样，用户的隐私始终是安全的，并且可以从任何地方计算计算。...机器学习模型有3个主要部分： 型号数量 重量的数量 重量的大小 当我们量化模型时，我们正在减小重量的大小！在iOS 11中，Core ML模型存储在32位模型中。...这是我们将在本教程中看到的内容！ 如果你不熟悉什么是重量，这里有一个非常好的类比。说你要从你家到超市。第一次，你可能走一条路。...image 我们也收到100％的输出，因此两种型号都兼容！我鼓励你玩量化不同的模型。在上面的例子中，我们将Inceptionv3模型量化为16位模型。...定制 当你打开神经网络的引擎盖时，你会发现它们由许多层组成。但是，当您尝试将神经网络从Tensorflow转换为Core ML时，可能会出现一些情况。或者也许是从Keras到Core ML的管道。

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    TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

    TFLite 旨在通过硬件加速以及预融合的激活和偏差进行高效和优化。 TFLite 的基本开发工作流程是选择模型，转换模型，将其部署到所需的设备并优化模型。...该设备有一个简单的… 总结 TFLite 是 TF2.0 的一项功能，它采用 TF 模型并对其进行压缩和优化，以在嵌入式 Linux 设备或低功耗和低二进制设备上运行。...另一种方法是，考虑到对库所做的核心更改，将 TF 1.x 代码转换为惯用的 TF2.0 代码。...我们还将展示从 TF 1.x 到 TF 2.0 的语法和语义迁移的几个示例，我们将通过它们提供参考和将来的信息。...TensorFlow.js 和用于 TensorFlow 的 Swift 都将看到速度和性能方面的改进，并且很快将包含一组丰富的示例和带有端到端教程的入门指南。

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    谷歌千元级TPU芯片发布，TensorFlow更换Logo推出2.0最新版

    当然还有照例升级的TensorFlow 2.0 Alpha版，版本号提升的同时，Logo也变成时下流行的扁平化设计。 ?...在移动设备运行AI模型越来越主流的今天，用于部署在边缘设备上的TensorFlow Lite终于迎来了1.0版。 下面就让我们一起来回顾这场发布会的亮点吧。...快速上手 如果想要丝滑入门TF 2.0的Alpha版，可前往TensorFlow新鲜设计的友好网站，那里有教程和指南： https://www.tensorflow.org/alpha ?...TensorFlow Lite是一个为移动和嵌入式设备提供的跨平台解决方案。谷歌希望让TensorFlow能够运行在更多设备上。...TensorFlow Lite就是为此而诞生，它于2017年5月在谷歌I/O开发者大会上首次推出，目前它已经部署到超过20亿台设备中，主要是通过以下一些软件，包括谷歌官方应用和两家来自中国的应用——爱奇艺

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    王霸之路：从0.1到2.0，一文看尽TensorFlow“奋斗史”

    同时，这个计算图可以被切成不同的子图，并分配到不同的Device上，包括CPU、GPU和其他的计算设备，这样天然地对分布式友好。...此外，TensorFlow从一开始就被设计成运行在多个平台上，如inference可以运行在iOS和Android设备上，训练则可以运行在不同的硬件设备上。...随着谷歌增加了TensorFlow对iOS的支持，应用程序将能够在更聪明的功能集成到它们的应用程序，最终使它们更聪明和能干。 ?...这个选择会关乎到以后TensorFlow数年的发展和与PyTorch竞争的成败。笔者相信，Google 并不会做选择，小孩才会做选择，大人全都要。...4 终章 TensorFlow从最开始 0.1 版本诞生时受到广泛关注，到 1.0 版本的全面爆发，再到今年 2.0 版本正式发布，它已趋于完美。

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    王霸之路：从0.1到2.0，一文看尽TensorFlow“奋斗史”

    同时，这个计算图可以被切成不同的子图，并分配到不同的Device上，包括CPU、GPU和其他的计算设备，这样天然地对分布式友好。...此外，TensorFlow从一开始就被设计成运行在多个平台上，如inference可以运行在iOS和Android设备上，训练则可以运行在不同的硬件设备上。...随着谷歌增加了TensorFlow对iOS的支持，应用程序将能够在更聪明的功能集成到它们的应用程序，最终使它们更聪明和能干。 ?...这个选择会关乎到以后TensorFlow数年的发展和与PyTorch竞争的成败。笔者相信，Google 并不会做选择，小孩才会做选择，大人全都要。...4 终章 TensorFlow从最开始 0.1 版本诞生时受到广泛关注，到 1.0 版本的全面爆发，再到今年 2.0 版本正式发布，它已趋于完美。

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    使用GPU

    支持的设备 在典型的系统中，有多个计算设备。在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。..."/gpu:1"你的机器的第二个GPU等 如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现，则在将操作分配给设备时，GPU设备将被赋予优先级。例如， matmul具有CPU和GPU内核。...记录设备布局 要找出您的操作和张量被分配给哪些设备，请创建log_device_placement配置选项设置为的会话True。 # Creates a graph....手动装置放置 如果您希望特定的操作在您选择的设备上运行，而不是自动选择with tf.device 的设备，则可以使用创建设备上下文，使该上下文中的所有操作具有相同的设备分配。...允许GPU内存增长 默认情况下，TensorFlow将几乎所有GPU的GPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。

    1.9K50

    重磅发布2.0 Alpha版，TensorFlow新定位：端到端开源机器学习平台

    但今天，TensorFlow 已经成熟为一个完全端到端的生态系统，所以今天发布的 TensorFlow 2.0 标志着一个新时代的开始。 ?...通过扩展到 exaflops 级别，TensorFlow2.0 变得更加强大，在同样的稳健性与性能下效率会更高。...最后保存的模型还能通过不同的模块部署到云、移动端和网页等等。 ? 基于这些整体设计，TF 2.0 也在快速成长。...Coral 是一个构建智能设备的平台，它提供完全本地的 AI 工具箱，包括硬件组件、软件工具，以及帮助你创造、训练、运行神经网络的模块。...Coral 的首个硬件组件就是之前谷歌发布的 ASIC——Edge TPU，它能为低功率设备提供极高的机器学习推理性能。

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    TensorFlow换logo发布2.0版，携手吴恩达等推两门训练课程

    4、继《AI for everyone》之后，吴恩达牵头为TensorFlow最新版本定制新课，题为《Tensorflow：从入门到精通》 另外一个值得注意的变化是，从2.0开始，TensorFlow的...发布TensorFlow 2.0 Alpha版本 TensorFlow 2.0新架构简化概念图 TensorFlow 2.0的alpha版本进行了重大升级。...它能为低功率设备提供机器学习推理性能，并提供完全本地的 AI 工具箱，包括硬件组件、软件工具，以及帮助开发者创造、训练、运行神经网络的模块。...吴恩达牵头研发新课程：TensorFlow，从入门到精通 除了硬件革新，本次开发者大会上还有内容推出：Sebastian Thrun的Udacity和Andrew Ng的deeplearning.ai都推出了相关培训课程...，来帮助有兴趣学习如何使用TensorFlow 2.0的初学者入门。

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    TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？

    但是我觉得 Keras 包应该是自己独立的呀？ 我在训练自己的网络时，会纠结于该使用哪个「Keras」。 其次，有必要升级到 TensorFlow 2.0 吗？...作为一个 Keras 用户，TensorFlow 2.0 有哪些值得关注的特性？ 从 TensorFlow 1.x 到 TensorFlow 2.0 的过渡或多或少都会有点困难，至少在开始阶段是这样。...分布式训练支持 TensorFlow 2.0 包含了一个完整的生态系统，包括 TensorFlow Lite（用于移动和嵌入式设备）和用于开发生产机器学习流水线的 TensorFlow Extended...我们可以使用 TensorFlow Lite (TF Lite) 来训练、优化和量化那些专门为资源受限的设备（如智能手机和 Raspberry Pi, Google Coral 等其他嵌入式设备）设计的模型...或者，如果你需要将模型部署到生产环境中，可以使用 TensorFlow Extended (TFX)，这是一个用于模型部署的端到端平台。

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    TensorFlow 2.0 的新功能

    由于 TensorFlow 提供了对 CPU、GPU 和 TPU 等一系列硬件加速器的支持，因此可以将训练工作负载分布到单节点 / 多加速器以及多节点 / 多加速器配置，包括 TPU Pods。...无论是在服务器、边缘设备或者 web上，无论您使用哪种语言或平台，TensorFlow 都可以让您轻松地训练和部署模型。.../ 协议缓冲区提供服务 TensorFlow Lite：TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案提供了在 Android、iOS 和 Raspberry Pi 和 Edge tpu...为研究提供强大的实验工具 TensorFlow 使从概念到代码、从模型到发布的新思想变得容易。...但是，我们也认识到迁过渡当前的线程需要时间，我们非常关心社区目前对学习和使用 TensorFlow 的投资。

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    TensorFlow 2.0 新功能 | 官方详解

    由于 TensorFlow 提供了对 CPU、GPU 和 TPU 等一系列硬件加速器的支持，因此可以将训练工作负载分布到单节点 / 多加速器以及多节点 / 多加速器配置，包括 TPU Pods。...无论是在服务器、边缘设备或者 web上，无论您使用哪种语言或平台，TensorFlow 都可以让您轻松地训练和部署模型。.../ 协议缓冲区提供服务 TensorFlow Lite：TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案提供了在 Android、iOS 和 Raspberry Pi 和 Edge tpu...为研究提供强大的实验工具 TensorFlow 使从概念到代码、从模型到发布的新思想变得容易。...但是，我们也认识到迁过渡当前的线程需要时间，我们非常关心社区目前对学习和使用 TensorFlow 的投资。

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    树莓派4b 镜像_用树莓派4b构建深度学习应用（一）硬件篇「建议收藏」

    比如选择构建OpenCV 4.4，pyTorch 1.6和1.7，Tensorflow 2.1，然后在上面跑yolo v5应用，用intel NCS2加速等等… 这篇我们先来选用一些必要的硬件设备，...其中标明必备的，则是运行系统所要求的，型号规格尽量保持一致，可选的部分可根据实际AI应用选择即可。...树莓派4b(必备，4gb或8gb) 如果是开发折腾用推荐8gb版本，无论是tensorflow还是pytorch，甚至想在树莓派上开个chrome查下文档，都占相当大的内存。...推荐64g的是因为这是当下国产卡比较成熟廉价的型号，20块左右，白菜价值得入手。 读卡器(必备) 烧写镜像或是读写配置文件都需要用到，SD卡套或usb读卡器都行，笔记本的话用卡套方便些。...读卡器可以考虑usb 3.0，不过大多数情况2.0的480Mbps匹配MircoSDXC的速度也够用了。

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