最近因为特殊的原因重新安装了python,但是引发了一个很严重的问题——TensorFlow不好使了。
无sudo权限,参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
在ubuntu上配置tensorflow 1.7+CUDA踩过的坑 tensorflow1.6+CUDA9.0+cuDNN7.0整个环境在windows下正常工作。因为需要就要把项目整到ubuntu上面跑测试,于是就调到坑里面去了,先说一下版本 ubuntu 14 64位 python3.4 tensorflow1.7 GPU 网上查了一下说tensorflow1.7支持CUDA9.0,于是就下载了CUDA9.0开始安装,但是死活装不上,不管是下载local还是network的installer,总是报错,
我知道,基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵,并且不容易获得,除非你……
本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。
实验室服务器上装载的cuda版本是最新的9.1,和从官网下载下来的TensorFlow不匹配,因为官方的是通过cuda9.0进行编译的。因此,这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程,讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题,最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0,可以在cuda-9.1-cudnn7.1.2环境下正常工作。
tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries/
Cmake是跨平台构编译大型项目的工具,配合make工具和编译器我们理论上我们可以编译任何工程。具体的介绍就不多说了,不论是OpenCV还是Pytorch都是用cmake作为构建工具,当然还有很多很多工程项目使用它,这里不进行详细的介绍。
注:cuDNN在很多工程中兼容性较差,可能需要安装特定的历史版本,只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5:
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
首先,我的服务器分配的IP是10.0.3.153,端口是9380至9389,服务器的域名为ras.sysu.edu.cn
Google Colaboratory(Colab)是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本,直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源,为公众提供免费的的在线编程服务,以及免费的 GPU 资源,虽然在使用方面有一定的规则限制,但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练,发现需要安装cuda 9.0版本才可以,因为tensorflow默认的就是cuda 9.0,为了减少对tensorflow源码进行重构的时间,将之前的cuda8.0版本进行了卸载,然后再安装cuda 9.0
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境,用户可以用它创建 Jupyter notebook,在浏览器中编写和执行 Python 代码,以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架,如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
Google Colab 给广大的 AI 爱好者和开发者提供了免费的 GPU,他们可以在上面轻松地跑 Tensorflow、PyTorch 等深度学习框架。特别地,Colab 实时 Notebooks 在数据共享方面为广大开发者提供了便利,通过链接即可与其他的开发者共享文件。
我真的喜欢后面墙上不规则的黑板白班、脱落的墙皮和不知道什么颜料的笔画上去的线条吗?
【新智元导读】Google Colab现在提供免费的T4 GPU。Colab是Google的一项免费云端机器学习服务,T4GPU耗能仅为70瓦,是面向现有数据中心基础设施而设计的,可加速AI训练和推理、机器学习、数据分析和虚拟桌面。
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
# -*- coding: utf-8 -*- """tf_GUP.ipynb Automatically generated by Colaboratory. Original file is located at https://colab.research.google.com/drive/1crfzBEkEzf5Y8oGyDepR1PGem5CITnk2 """ import tensorflow as tf device_name = tf.test.gpu_device_name(
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具,一款由 Google 出品,免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具!!
由于每次打开文件后台资源都是随机分配的,在运行代码之后一定要记得将结果保存。当然有的时候我们可以直接将所需文件上传到google drive上,由于资源随机分配,因此需要建立他们之间的关系。以下操作每次打开的时候,也需要重新执行。
0.说在前面1.google driver2.colab使用3.访问文件4.作者的话
计算机视觉无处不在-从面部识别,制造,农业到自动驾驶汽车。今天,我们将通过动手实践进入现代计算机视觉世界,学习如何使用YOLO算法检测车牌。
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时,我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
普鲁塔克的贵族希腊人和罗马人的生活,也被称为平行生活或只是普鲁塔克的生活,是一系列着名的古希腊人和罗马人的传记,从忒修斯和Lycurgus到马库斯安东尼斯。
经典的深度学习引擎,如tensorflow和pytorch,其自身版本与CUDA版本有着严格的对应关系,一点点的不符都会使得程序无法运行。
(题图 This image was marked with aCC BY-NC-SA 2.0license.)
有消息显示,Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory(Colab)服务上的深度伪造(Deepfake)项目,这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。
注:本文编译自medium,原英文链接:https://medium.com/@nickbourdakos/train-your-machine-learning-models-on-googles-
作者:刘威威 编辑:黄俊嘉 注:本文编译自medium,原英文链接:https://medium.com/@nickbourdako
福利来自一家叫做Paperspace的云计算公司,他们提供了名叫Gradient的服务:大家都可以用云端GPU,直接跑Jupyter Notebook,不需要付费。
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
选自Medium 作者:Sagar Howal 机器之心编译 参与:路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory,Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行,最重要的是Colaboratory免费,这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
小编负责的地图手表项目,和Google合作,需要尽快完成targetsdk升级的适配测试工作。
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