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业界 | 谷歌正式发布TensorFlow 1.5：终于支持CUDA 9和cuDNN 7

支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍，原文请见文中链接。...1.5.0 正式版 重大更新 预构建的二进制文件现在是针对 CUDA 9 和 cuDNN 7 构建的。...TensorFlow Lite：dev 预览版现在可用。 支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 加速线性代数（XLA）： 添加 complex64 支持到 XLA 编译器。...警告：在以非空 import_scope 变量应用 import_meta_graph 之后，这可能会破坏带已保存分区变量图的加载中的检查点。 修复离线 debugger 中阻止查看事件的 bug。...确保你的主服务器和辅助服务器在相同版本的 TensorFlow 上运行，以避免兼容性问题。 修复 BlockLSTM cell 的 peephole 实现中的 bug。

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想提高棋艺？试试这款围棋AI

我等初级选手，经常会碰到那种不按套路的对手，有时明明觉得对方下了无理手，但就是不知道如何反击。再就是棋盘太空旷，不知如何选点。这些虽然在书上可以学到一些基本技巧，但一到实战，往往不知如何下手。...不过也不要小瞧PhoenixGo，他在2018年4月以“凤凰围棋”身份参赛，并以全胜战绩获取冠军，对付专业棋手还是绰绰有余。...[Leave empty to default to cuDNN 7]: Please specify the location where cuDNN 7 library is installed....运行PhoenixGo 可以运行如下命令做一个简单的测试： $ scripts/start.sh 如果没有什么错误提示，就万事大吉，当然这个命令也没有任何用户界面，也无法对其进行操作。...(-1000 vs. 0) EvalRoutine: model init failed, ret -1000 这是因为PhoenixGo的配置文件中模型路径中使用了相对路径，现在是从GoReviewPartner

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TensorFlow正式发布1.5.0，支持CUDA 9和cuDNN 7，双倍提速

来源：Github 编译：费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本，支持CUDA 9和cuDNN 7，进一步提速。...刚刚，TensorFlow发布了1.5.0正式版，很多人都期待已久，最重大的改动是支持CUDA 9和cuDNN 7，这承诺将使Volta GPUs/FP16上的训练速度翻倍。...TensorFlow Lite dev预览现在可用。 提供CUDA 9和cuDNN 7支持。 加速线性代数（XLA）： 将complex64支持添加到XLA编译器。...修复import_meta_graph在处理分区变量时的错误。警告：这可能会破坏使用带有非空的import_scope参数的import_meta_graph后保存的分区变量的图形加载检查点。...确保主服务器和工作服务器运行相同版本的TensorFlow，以避免兼容性问题。 修复BlockLSTM单元的窥视孔peephole实现中的bug。

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This is probably because cuDNN

This is probably because cuDNN"表明在运行深度学习模型时，cuDNN无法获取卷积算法，导致执行失败。...你可以查阅相应文档或支持网站，以了解所使用的版本是否与其他组件兼容。如果版本不兼容，可以尝试降级或升级cuDNN库，以满足兼容性要求。检查cuDNN安装确保cuDNN库正确安装，并且路径设置正确。...在编译过程中，确保正确配置cuDNN库的路径和版本。以下是一个示例代码，结合实际应用场景演示如何解决"Unknown: Failed to get convolution algorithm....通过设置tf.config.experimental.set_memory_growth()方法，我们启用动态内存增长，以避免cuDNN的内存错误。...同时，根据你所使用的深度学习框架的具体要求，可能还需要进行更多的配置和设置以解决cuDNN错误。请确保查阅相关框架的文档和支持网站以获取更多细节和指导。

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Timestamps are unset in a packet for stream 0. This is deprecated and will stop

流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用，并将在未来停止工作发布于2022年4月10日 最近，在处理多媒体应用程序或视频处理库时，您可能会遇到一个警告信息，提示“流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用...理解警告信息警告信息“流0的数据包中未设置时间戳，这已不推荐使用，并将在未来停止工作”通常出现在处理多媒体数据（如视频或音频流）时。它表示特定流（在本例中为流0）的时间戳未正确设置或根本没有提供。...这个警告被弃用的原因是因为它违反了适当的多媒体流处理原则。在处理多媒体数据时，为每个数据包设置时间戳是非常重要的，以确保同步和正确的基于时间的操作。...为了强制执行正确的流处理实践，决定废弃未设置时间戳的用法，要求显式处理时间戳。如何解决弃用警告为了解决弃用警告，您应确保为多媒体数据中的每个数据包正确设置时间戳。...我们讨论了废弃未设置时间戳的原因，并提供了解决警告的一般步骤。通过正确设置时间戳和同步流，您可以确保正确处理多媒体流，避免应用程序中的同步问题。

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在Window10下安装Anaconda3和tensorflow-gpu

由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本，甚至CUDNN版本都有着对应关系，导致在安装TensorFlow- GPU入了很多坑，最后还是通过看错误信息，才顺利安装上的，因此分享这篇文章，避免小伙伴们入坑...-9.0-windows10-x64-v7 （其实是V7.0，官网下载下来是这个，需要注册帐号） 二、安装过程 1、安装python-3.5，默认安装即可，记得勾选环境变量设置。...5、CUDNN的安装 解压CUDNN-9.0-windows10-x64-v7.zip，压缩包里面cuda文件下有三个文件夹（bin,include,lib）和一个txt文件，把这三个文件夹复制到你...6、环境变量的设置 ★★★★★★ 接下来便是核心的核心了，网上教程大部分都是没有这部分，从而导致无法调用GPU。...【总结】 经过两天的不断尝试，最后总算安装完毕并成功在window10下用GPU运行程序，下图是测试效果，总的来说，环境变量一定要严格设置才能避免各种错误。 测试前： ? 测试中： ?

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MXNet称霸CNN、RNN和情感分析，TensorFlow仅擅长推断特征提取

深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。...，以确保我们正在比较的是相同的模型架构。...遵循Keras框架的处理方法，其中起始字符被设置为1，词汇外（使用3万大小的词汇库）被表示为2，因此词索引从3开始。通过零填充/截断的方式，把每条评论都固定到150个字。...但是对于MXNet，我无法找到这样的RNN函数，而是使用稍慢的Fused RNN函数。 Keras最近刚得到了cudnn的支持，但是只有Tensorflow后端可以使用（而不是CNTK后端）。...通常，[NHWC]是大多数框架的默认设置（如Tensorflow），[NCHW]是在NVIDIA GPU上使用cuDNN训练时可以使用的最佳顺序。

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Ubuntu16.04使用Anaconda5搭建TensorFlow使用环境 图文详细教程

GPU版本和CPU版本各有优劣，CPU版本IO处理高效，GPU版本矩阵运算高效，处理在线数据建议使用CPU版，处理下载好的数据建议使用GPU版。....bashrc 然后按o，把终端给出的Export语句粘贴进去 然后按i，输入:wq 保存退出 完成安装后，重启terminal，输入： source ~/.bashrc #不重启电脑的情况下激活设置..._0, py35h98b1d99_0, py36hbb25e9c_0, py35h0e1fd4a_0, py36h7c6d2df_0, py35h6181586_0, py36h1ee23b2_0, py36hffc986b..._0, py35h85b20a5_0, py35h93bdf65_0, py36h4568b58_0, py36h5698cb7_0, py35h985ceb1_0, py35h83d8c28_0, py36hf2576c0...:~$ 可以通过在终端中输入export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2解决 warnning，博主觉得这样只是改了记录方法而已，问题依然存在，警告提示的只是tensorflow没有编译成

1.6K50

配置深度学习主机与环境（TensorFlow+1080Ti） | 第三章 CUDA与CUDNN安装

cuDNN Accelerated Frameworks 02 安装显卡驱动 在安装CUDA和cuDNN之前，需要确保显卡驱动已经安装好，其安装情况可以在 设置-软件更新-附加驱动 中查看： ?...设置-软件更新-附加驱动 更多关于显卡（文中使用1080Ti）安装的步骤，可以参考系列文章的第二篇： 配置深度学习主机与环境（TensorFlow+1080Ti）：（二）Win10&Ubuntu双系统与显卡驱动安装...2、莫名其妙在我的笔记本上无法登录...在主机的Ubuntu中可以顺利登录...此条纯属吐槽，封IP真是够了... ?...：深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow（http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%...E4%B9%A0%E4%B8%BB%E6%9C%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE-ubuntu16-04-geforce-gtx1080-tensorflow

1.6K70

经验 | PyTorch开发部署时5个常见错误

你使用的每个变量都链接到前一个变量，以构建反向传播的关系。 下面是它在实际中的样子： 在大多数情况下，你希望在模型训练完成后优化所有的计算。...错误 #2 — 没有使能cudnn优化算法 你可以在nn.Module中设置很多布尔标志，有一个是你必须知道的。使用cudnn.benchmark = True来对cudnn进行优化。...通过设置cudnn.enabled = True，可以确保cudnn确实在寻找最优算法。NVIDIA在优化方面为你提供了很多神奇的功能，你可以从中受益。...错误 #5 — 处理向量而不是矩阵 cudnn - check no_grad - check GPU with correct version of CUDA - check JIT-compilation...这是一个显而易见的解决方案，但是很少有人真正使用它，因为大多数时候对象都是一个一个地处理的，而且在流程上设置这样的流可能有点困难。别担心，你会成功的！

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从GPU的内存访问视角对比NHWC和NCHW

它们决定了多维数据，如图像、点云或特征图如何存储在内存中。 NHWC(样本数，高度，宽度，通道):这种格式存储数据通道在最后，是TensorFlow的默认格式。...由SMs(流多处理器)组成的GPU主要用于执行并行计算。在上面的隐式GEMM中，每个矩阵乘法可以分成更小的矩阵乘法或块。然后每个块都由SMs同时处理，以加快过程。...有了上面的计算过程，还需要存储张量，下面我们看看张量是如何在GPU中存储的。 张量通常以跨行格式存储在GPU中，其中元素在内存布局中以非连续的方式存储。...GPU上的内存吞吐量 GPU是高度并行的处理器，当数据访问以合并方式完成时，它们工作得最好，这意味着它们喜欢以连续的、有组织的方式读取数据。...以下是NVIDIA A100-SXM4-80GB, CUDA 11.2, cuDNN 8.1下NCHW和NHCW的TFLOPS的性能条款。我们看到NHWC在两种设置下的TFLOPS方面表现更好。

1.2K50

如何在CDSW中使用GPU运行深度学习

Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器，对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显...5.本文后面描述的内容需要CDSW的外网访问，如果你的环境无法访问外网，你需要提前先下载需要的文件。 6.CDSW服务器重启以后，NVIDIA模块不会自动加载，即CDSW不会检测到GPU。...nvidia-docker包参考： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker （可左右滑动） 以下示例步骤演示了如何使用nvidia-docker为驱动程序设置目录结构...NVIDIA_GPU_ENABLE 将此属性设置为true以启用对CDSW上工作负载的GPU支持。在有GPU的服务器上启用该属性时，GPU将可供CDSW使用。...例如，Tensorflow使用CUDA 8.0并且需要cuDNN 6.0。 以下Dockerfile示例使用NVIDIA的官方Dockerfiles用于CUDA and cuDNN images。

1.8K20

win10下安装GPU版本的TensorFlow（cuda + cudnn）

安装成功后，那种快乐是无法言语的~~~~~所以在此我必须的记录一下我的艰辛历程~~~~ 一、 明确自己电脑的适配版本的cuda 在此之前你需要在电脑上安装有VS,在这里直接给出百度云连接： 链接：https...://pan.baidu.com/s/1M94HKU6O47G7SGq8xYS6Pg 提取码：9ofd ?...如何确定自己的电脑型号： 右键我的电脑——>点击属性——>系统——>进入设备管理器——>找到显示适配器： 如下图方框内的就是我的nvidia型号 ?...（前提是你的电脑有n卡） 利用驱动精灵看一下是否有NVIDIA驱动(驱动精灵安装包链接：https://pan.baidu.com/s/12AjwmiTpT50k6wNGj4CcbQ 提取码：wka0...利用驱动精灵检查一下自己的NVIDIA驱动是否为最新的，最好升级一下 是最新的就打开NVIDIA控制面板——>设置physx配置——>组件，可以看到NVIDIA.DLL， 后面的就是你应该安装的版本 ?

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