目前TensorFlow在Windows下只支持Python 3.x。...1.下载Python 首先安装Pythone 3.6.4 下载地址 升级pip python.exe -m pip install --upgrade pip 安装tensorflow CPU版本 pip...install --upgrade tensorflow GPU版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu 安装TensorFlow的GPU支持包 安装CUDA Toolkit...as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...>>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello)) Hello, TensorFlow!
原来的PHP 默认关闭了错误的显示。 下面讲解如何开启错误提示步骤： 1. 打开php.ini文件。...以我的ubuntu10.10为例，这个文件在： /etc/php5/apache2 目录下。 2. 搜索并修改下行，把Off值改成On display_errors = Off 3....修改Apache的 httpd.conf， 以我的 Ubuntu 为例， 这个文件在：/etc/apache2/ 目录下，这是一个空白文件。
原来的PHP 默认关闭了错误的显示。 下面讲解如何开启错误提示步骤： 1. 打开php.ini文件。 以我的ubuntu10.10为例，这个文件在： /etc/php5/apache2 目录下。...修改Apache的 httpd.conf， 以我的 Ubuntu 为例， 这个文件在：/etc/apache2/ 目录下，这是一个空白文件。
我在在用GPU跑我一个深度模型的时候，发生了以下的问题： ... 2018-06-27 18:09:11.701458: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc...1000 eviction_rate=0.0157428 and unsatisfied allocation rate=0.0173171 2018-06-27 18:09:11.701503: I tensorflow...11000 Train_loss: 0.0397 Global_step 12000 Train_loss: 0.0383 2018-06-27 18:13:59.743133: I tensorflow...1000 eviction_rate=0.0139798 and unsatisfied allocation rate=0.0143013 2018-06-27 18:13:59.743167: I tensorflow...除了常规的loss数据之外，我看到穿插在之间的warming informations ，虽然最后的结果没有任何问题，但是我抱着好奇的心态在stackoverflow找到了原因： TensorFlow
在实验室机子上利用Anaconda3创建了一个个人使用的环境： conda create --name [name] [dependent package list] conda create --name...在环境中安装包 conda install numpy=1.14.3 conda install -c conda-forge numpy conda install matplotlib=2.2.2...TensorFlow (参考：使用 Anaconda 进行安装） Python3.6 支持GPU，注意有支持CPU 和GPU 的 ，不同版本到上方参考处自行查找 pip install --ignore-installed...--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-linux_x86
1. display_errors = Off;//控制php是否输出错误;在生产环境中输出会泄露敏感信息;建议记录错误而不是将它们发送到STDOUT off :不显示任何错误;stderr :向STDERR...显示错误(仅影响CGI/CLI) ;On/stdout :向STDOUT显示错误(就是直接在屏幕打印错误) 2. log_errors = On ;//将错误记录到服务器指定的日志;STDERR ; 或者...error_log指令指定的位置 3. error_log = /var/log/php_errors.log ;//错误日志指定位置 比如php代码: ?...直接在屏幕打印出错误,如果不开启display_errors,就不会显示 ? error_log指定的错误日志中也会显示 ?...; 在错误日志中会有记录 ?
修正：Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0，cudnn7.5.1，pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100，tensorflow-gpu1.14.0...3、 检查是否安装了kernel header和 package development 在终端中输入: uname -r 可以查看自己的kernel版本信息 在终端中输入: sudo apt-get...此外，如果需要安装pytorch或者tensorflow，可登陆pytorch官网进行查看当前pytorch支持的cuda的版本，根据对应的版本下载pytorch。.../usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 注意：如果系统提示找不到cudnn.h，可复制cuda/include/cudnn.h到/usr/local/cuda/include...最后验证下GPU能否使用，输入： print(torch.cuda.is_available()) ，输出True，说明没问题。 ?
通常出现这种问题有以下三种原因： 第一：环境变量配置不正确，配置环境变量时一定要将CLASSPATH配上，（配置教程） 第二：执行方法有误，进入java文件目录下，首先执行javac xxx.java，生成一个...xxx.class文件，然后执行java xxx 第三：程序有问题，比如我之前直接在cmd下执行eclipse下的java文件，始终报“错误: 找不到或无法加载主类”这个异常，但是在eclipse下执行同一个文件却没有问题...这是在编译通过的情况下执行编译后的文件出现的问题，如果编译都没通过那就是java文件的问题，仔细检查一下文件是否有异常，比如类没有被public修饰，或者main方法没有static修饰等等。 ?
好久不用Caffe了，今天要转换个caffemodel到tensorflow，所以需要caffe的环境，原先预备pull个Docker镜像，最后发现死活下载不下来，只好自己重新装Caffe了，果然每次都有坑...，特此记录 步骤 不多说了，参考宇宙骑士欧老师的，博客在此 Caffe安装博客 不过说明下，最新的caffe和tensorflow(>=1.0)都是要CUDA8以上的，低版本的大家不要装了 问题 编译...Caffe找不到cudnn.h或者是cublas.h等错误 我是原先安装过CUDA7.5和CUDA8.0的，所以我直接跳过了CUDA安装这一步，务必保证有/usr/local/cuda sudo ln..."/usr/local/lib" > /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf' sudo ldconfig -v 这个时候在opencv3.0.0/lib/下就有了cv2.so文件...，放入到你python的PYTHONPATH下就可以使用python-opencv了 参考博客 欧新宇的博客 sinat_28593495的博客 alanzjl的博客
由于版本更新关系，从原来的tensorflow低版本到升级到tensorflow1.0以上时，发现有很多API函数变化是很正常的事情，大多碰到的如： 如其中tf.nn.rnn_cell命名空间中的很多函数都发生了命名空间的变化...但是在修改某个程序的时候，发现原来tensorflow.models.rnn.rnn_cell.linear这个函数，居然没有发生转移。...不过由于这个函数实现的简单的线性求和，因此可以手动在程序中进行修改。... 1.0版本的改动非常大，特别是经常碰到在函数中需要将传入参数对调顺序的那种。...API 的重要更改 TensorFlow/models 被移到了一个单独的 GitHub repository.
安装anaconda后查询CPU版本时打开Anaconda Prompt输入 python 然后输入 import tensorflow as tf tf....__path__ 即可查询cpu版本tensorflow目录位置，需要注意的是此处path两侧均为双下划线。...查询GPU版本时打开Anaconda Prompt(tensorflow-gpu)输入 python 然后输入 import tensorflow as tf tf....__path__ 即可 至于keras的目录 输入 from tensorflow import keras keras....将下载的文件放在models文件夹里 之前就是程序会先检测这个文件夹是否有文件 没有的话会自动下载 不过速度非常慢 以上这篇在tensorflow以及keras安装目录查询操作(windows下)就是小编分享给大家的全部内容了
先给正确的安装命令： Anacanda 下的命令：（力推，如果不知道建议先去安装，这个极为方便） pip install tensorflow-gpu==1.9 官网命令： sudo pip install...-cp27-none-linux_x86_64.whl 如果你用python3.5, 那么在tensorflow-1.0.1后面把cp27该为cp35-cp35m,下载命令就变为： sudo pip...LD_LIBRARY_PATH: 这说明找不到文件 libcudnn.so ，这个文件其实是个软链接来着，他指向另外一个软件。 注意：这里有必要解释一下cuda和cudnn这两个文件。...我们解压出来的lib64下面有3个so文件。...由于装cuda时，比如我装的是cuda8.0，那么在/usr/local/下会生成cuda-8.0文件夹，以及一个cuda文件夹，cuda是软链接到cuda-8.0的，所以这两个文件夹可以看成一个。
不知什么原因，在Ubuntu下却不能打开Windows的磁盘，之前还用的完好。...重启，进入Ubuntu下，再次试试看。我的电脑解决了这个问题。
本文中，作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。...本文组织架构： 变分自编码器（VAE） 生成对抗网络（GAN） 训练普通 GAN 的难点 训练细节 在 MNIST 上进行 VAE 和 GAN 对比实验 在无标签的情况下训练 GAN...判别器 在有标签的情况下训练 GAN 判别器 在 CIFAR 上进行 VAE 和 GAN 实验 延伸阅读 VAE 变分自编码器可用于对先验数据分布进行建模。...上述 Python 损失函数在 TensorFlow 中的实现： def VAE_loss(true_images, logits, mean, std): """ Args...GAN 在 MNIST 上的训练结果 MNIST 数据集中的样本图像： ? 上方是 VAE 生成的图像，下方的图展示了 GAN 生成图像的过程： ? ?
CA根证书错误会导致php无法验证SSL证书，从而无法正确调用腾讯云API、微信API等。
之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程，那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统，虽然可以通过其他方法安装，但是终究不是原生的，而且安装过程繁琐易错...这是我之前在 TensorFlow 官网看到的，但是现在去翻了翻找不到了。如果有同学没有安装 VS 就把 TensorFlow 安装成功了的话，请在下方评论区说明下，到时候我会将这个要求标记为删除。...比如说我的是： Path环境变量： 按照官方的安装步骤实际上这里已经完成了，但是经过我的安装发现，这样如果你 import tensorflow 的话它还是找不到cuDNN的文件，也就是说下面紫色框中那一行是失败的...---- 测试 用一个简单的矩阵乘法测试一下， import tensorflow as tf a = tf.random_normal((100, 100)) b = tf.random_normal...Cannot remove entries from nonexistent file c:\users\li\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth 的错误
验证系统是否安装了gcc 在终端中输入： $ gcc –v 4....17.10，我的是18.04，所以只能选择cuda 10.0 2.安装：runfile形式安装据说错误率更少 1) 禁用 nouveau驱动 lsmod | grep nouveau 若无内容输出，.../usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A...四、安装TensorFlow-GPU版本 查看python3对应的TensorFlow安装版本，发现cpu与gpu并存 1.尝试安装对应gpu版本 pip3 install tensorflow-gpu...==1.13.1 结果import的时候报错 查了下原因，应该是前面设置的环境变量没有生效，参考博客 （1）临时解决方法1（下次登录失效） 在终端执行前面的的export操作，发现终于能正常运行 （
再将cudnn6.0的bin路径加入环境变量，再安装tensorflow1.4，再安装pycharm (1) 安装vs2015 + cuda8.0 这一步跟安装其他vs版本一样，安装后重启下电脑...Google 于 2017 年 8 月 17 日左右发布了 TensorFlow 1.3，该版本不再支持 cuDNN 5，开始支持 cuDNN 6，并预计在 TensorFlow 1.4 支持 cuDNN...# GPU版本： pip3 install –upgrade tensorflow-gpu （可能有错误） 有的说法要加入–ignore-installed ，即正确的为：pip3 install –...在python输入模式中输入命令1： import tensorflow as tf 如果没有报错的话，说明tensorflow安装的靠谱， P.S:这里有可能会出现找不到...前提是我们已经在Windows下已经安装配置好了TensorFlow。 1.去PyCharm官网下载PyCharm。
导语 运气好按照教程一把过，运气不好遇到一堆抓狂的问题，记录下踩到的坑 如果是练习教程中的例子tensorflow cpu 版本够用了，要训练的话还是gpu版本要快很多， 本文记录了在我们配备的主流...learning/cudnn/secure/v5.1/prod_20161129/8.0/cudnn-8.0-osx-x64-v5.1-tgz 然后解压并进入该目录，执行如下操作： sudo mv include/cudnn.h...但是如果你运行例子遇到以下错误 ImportError: dlopen(/Users/valiantliu/tensorflow/lib/python3.6.1/site-packages/tensorflow...: image not found 是第3步的环境没有配置好，找不到CUDA的库，重新配置以下 如果遇到 I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108...好走到这里应该可以正常运行了，如果出现oom错误，调小程序参数。 还有每次运行之后，显卡的内存看起来并没有正常释放，导致第二次运行必现oom，需要重启电脑，如果有其他好方法，也留言造福大家。
为了将原本运行在Windows Server 2016 中IIS上的PHP环境（WordPress程序加MySql）迁移到Ubuntu Server下的Nginx上。...但是在环境的配置是，发现了一个问题，就是在Ubuntu重启后，本地站点打开php站点phpMyAdmin会出现502错误，通过多次尝试，发现主要可能是一下几个问题，也算是列举下nginx 502错误的解决方法
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