虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型,首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践,给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
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。
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的,没有调用物理GPU,所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
NVIDIA在 SC18 发表的全新多节点容器、与 Singularity 容器的兼容性及 NGC-Ready 计划,让更多人能接触到资料科学、人工智能和 HPC。
本人非专业开发者,之前也没用过云服务器,所以在实践过程会遇到一些新手才会有的困惑。简单分享一下,给同样困惑的朋友一点借鉴,大神可以略过,谢谢!
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打开anaconda3,在界面左侧点击Environments,再点击下面的Create按钮会出现如下窗口, 给要创建的Python环境命名并选择版本,选好后点击Create即可生成新的Python版本环境,如下图
2)将 BERT 的推理时间缩短到了 2.2 毫秒(10 毫秒已经是业界公认的高水平);
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始,TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络(NN)提供高性能 API。然而,借助于机器学习(ML)社区对它的兴趣以及时间上的优势,这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
导读: 自 2015 年开源以来,TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富,一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一,当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月,TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本,同 TensorFlow 1.x 版本相比,新版本带来了太多的改变,最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做? 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验,希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利!
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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?
去年,OpenAI和DeepMind联手做了当时最酷的实验,不用经典的奖励信号来训练智能体,而是根据人类反馈进行强化学习的新方法。有篇博客专门讲了这个实验 Learning from Human Preferences,原始论文是《 Deep Reinforcement Learning from Human Preferences》(根据人类偏好进行的深度增强学习)。
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别,以及软硬件环境的搭建,包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型,以及利用模型完成相关的工作。
有多少朋友做过浏览器兼容性测试?怎么做的,效率怎么样,是在不同的机器上下载不同的浏览器进行效果确认?有多少人对浏览器的兼容性测试犯过愁? 本人曾经也对浏览器的兼容性感到头痛,后来到网上找了些资料和工具,虽然未能彻底解决所遇到的问题,不过多少有些帮助,特此分享给大伙,若大伙有什么更好的工具或是经验方法还希望能拿出来晒一晒。 鄙人主要尝试过这几个工具:IETester, SuperPreview,Browsershots,Browser Sandbox。下面分别说一下。 IETester 估计工作
CoreOS官网主页使用一句话概括其理念:“A newway to think about servers”,以及紧接着的“CoreOS is Linux for massive server deployments”, 表示这是一个新思维方式思考未来服务器大规模部署的的Linux服务器操作系统。
改变操作系统对于任何人来说都是迈出的一大步,特别是当许多用户不确定操作系统究竟如何的时候,尤其如此。
前言 你是否曾经被大量的python模块压垮过?你是否曾经在为一个特定的项目挑选一个时陷入困境?在本文中,我将与您分享一些我认为每个python开发人员都应该熟悉的python模块。我将把这些模块分为
在使用TensorFlow进行深度学习任务时,你可能会在代码中遇到这样的错误消息:"No module named '_pywrap_tensorflow_internal'"。这个错误提示表明你遗漏了TensorFlow内部的一个重要模块,导致无法加载所需的功能和库。
整理 | 郑丽媛 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 近年来,开源热潮席卷全球,“得开源者得生态,得开源者得天下”逐渐成为了信息产业的一种流行趋势。为此,诸多互联网大厂争相拥抱开源,Linux 作为一款开源操作系统也愈发受开发者喜爱,他们坚信:距离“Linux 桌面元年”已越来越近。 何为“Linux 桌面元年”?开发者 Tim Wells 认为,必然是自由开源的操作系统达到“即便是普通用户,也可以在他们的 PC 上安装使用且不会遇到问题”的阶段。 那么,刚刚到来的 2022 年会是 Linux
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
一方面是4月8日即将光荣的退伍、走完13年历史使命、老东家不再供养的XP,一方面是面对安全忧心如焚、进退两难、绞尽脑汁思虑用何守护自己的企业家园的CIO们。这是时下企业IT界时常可见的一种现象。 而今国内企业CIO们可谓是:一种相思,两处闲愁;此情无计可消除,才下眉头,却上心头。 作为国资委监管的西电集团CIO赵红武大抵也有类似心境:困惑、忧虑交加,然而与多数CIO不同的是,赵主任底气却显得足些,面对XP的退役、WIN7/WIN8的上岗接班反倒有些乐观,因为他们早已未雨绸缪。 赵主任表示:“我所知道,大型制
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
链接:https://www.linuxmi.com/linux-novice.html
看到标题,可能很多人会不太可能实现,因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样,即使使用 Python 虚拟环境也是不可能把不同版本的 CUDA 做隔离,因为 CUDA 和 Python 虚拟环境没有一点关系!即使如此,我们还是可以把两个框架的 GPU 版本都装上,只不过不能安装两个框架的最新版本!
Hi,大家好!TIOBE 2024年04月份的编程语言排行榜已经公布,标题显示:PHP 是否正在失去其魔力?
仅在 2019 年上半年,ArXiv 论文中 PyTorch 的引用量增长了 194%;PyTorch 平台的贡献者数量比去年增长了 50% 以上,达到近 1200 人。
我叫 Jacob,是 Google AI Resident 项目的研究学者。我是在 2017 年夏天加入该项目的,尽管已经拥有了丰富的编程经验,并且对机器学习的理解也很深刻,但此前我从未使用过 TensorFlow。当时我觉得凭我的能力应该很快就能上手。但让我没想到的是,学习曲线相当的陡峭,甚至在加入该项目几个月后,我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。我把这篇博文当作瓶中信写给过去的自己:一篇我希望在学习之初能被给予的入门介绍。我希望这篇博文也能帮助到其他人。
如果是深度学习的重度用户,首选的操作系统是Linux,虽然操作门槛高一些(如命令行操作),但Linux的开发环境很友好,可以减少很多依赖包不兼容的问题,可以大大提高效率。Linux的发行版很多,比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
在使用Python时,有时可能遇到ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。这个错误通常是由于无法找到依赖的动态链接库(DLL)文件引起的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
AI(人工智能)为应用开发者开创了一个全新的可能性。通过利用机器学习或深度学习,您可以生成更好的用户配置文件、个性化设置和推荐,或者整合更智能的搜索、语音界面或智能助手,或者以其他数种方式改进您的应用。你甚至可以构建看得懂、听得懂,并与人类互动的应用。准备学习AI的你,知不知道选择哪种编程语言合适呢?以下列举的五种编程语言,被认为是最适合用来学习AI。大家可以参考一下。
其实很多想要学习人工智能方面的小伙伴可以顺道把TensorFlow下了,毕竟TensorFlow是目前很热门的框架了,要是做机器学习的话选择这个框架可以省去你的很多麻烦。
导读:虽然对于大多数人来说 TensorFlow 的开发语言是 Python,但它并不是一个标准的 Python 库。这个神经网络框架通过构建「计算图」来运行,对于很多新手来说,在理解其逻辑时会遇到很多困难。本文中,来自谷歌大脑的工程师 Jacob Buckman 将试图帮你解决初遇 TensorFlow 时你会遇到的麻烦。
什么是Anaconda anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。它是一个用python开发机器学习的必备工具。 什么是tensorflow 大名鼎鼎,相信不知道tensorflow的人应该不是很多,目前github上最火的项目之一。 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,TensorF
可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
众所周知Python常用的版本有2.x和3.x,常常会引起版本问题。由于我在Linux系统中已经安装有Python3.x和对应的TensorFlow,现在遇到需要跑在Python2.x下的TensorFlow工程时,就很麻烦,因此可以用Anaconda来建立一个独立的小环境来另外安装Python2.x及其对应的TensorFlow来跑这个工程。
· Eager Execution成为2.0的一个核心功能。这个命令式的编程环境,会让入门TensorFlow变得更容易。
Android P上介绍了那么多有关AI的功能,但是真正看起来,Android上AI还处于初级阶段,Android 8.0之后的源码中有一个新增目录:frameworks/ml,ml是机器学习的缩写,这个目录的级别非常高,等同于frameworks/base
配置深度学习主机与环境(TensorFlow+1080Ti): 01 概念介绍 Anaconda Anaconda(https://www.continuum.io/why-anaconda)是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的
深度学习(Deep Learning)第一坑就是机器学习平台的选取和开发环境的安装,以下是重装两次系统后的安装经验。
前几天,我们刚下发了毕业设计的题目,我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究,这将会是一个系列文章,截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上,我们一块学习,让我们嗨起来~。
Source code & Models TensorFlow组织的Github TensorFlow源码 源码永远是学习的重中之重。 TensorFlow Model Zoo - 预训练模型 该存储库包含在TensorFlow中实现的机器学习模型。因为这些型号仅仅与TensorFlow 1.0或更高版本兼容。 如果TensorFlow 是0.x版本,需要upgrade tensorflow version才能使用这些model。 Caffe models in TensorFlow Tut
我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow:
本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
作者 | 闫园园 美东时间 2022 年 8 月 14 日下午,Linus Torvalds 发布了 Linux 6.0 的第一个候选版本。Linus Torvalds 表示,在接下来的两个月内,Linux 6.0 内核将逐步稳定,并且从各种系统上的早期测试来看,Linux 6.0 内核功能和性能均表现良好。 此前 Linux 之父 Linus 表示由于小版本数字过大,计划放弃 5.x 系列,改为 Linux 6.0 版本号。据 The Register 报道,本次 Linux 6.0 版本并未对内核进行
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