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~。
之前用的和学习的都是pytorch框架,现在要运行一个keras的代码,得安装tensorflow和keras,按一个教程,直接在pycharm里setting,点那个+很快就装好了tensorflow和keras,运行了几次发现运行特别慢,用nvidia-smi查看,发现根本没有用pgu跑,一番查找,最后发现安装的tensorflow本身是按CPU跑的,要用GPU跑,得安装tensorflow-gpu。 以下主要参考了https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692进行操作,成功安装了tensorflow-gpu版本的。 记录以下安装过程。 重点: CUDA的版本要与tensorflow-gpu的一定要对应,否则会出错。 注意点: 安装好tensorflow-gpu后,安装对应版本的keras版本。 https://blog.csdn.net/weixin_40109345/article/details/106730050
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。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi,数据处理速度赶上 GPU? Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章: 如何设置 Lin
前言 从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概四个月了。Mxnet最吸引我的地方就是它提供了 很多语言的接口,其中有Scala(my favorite),这是我从Caffe转过来的原因之一。 Mxnet是我第一个参与的开源项目,可以说这四个月来我学到了很多东西。 本文的其中目的在于介绍一下如何用 Mxnet Scala 包来开发自己的 deep learning 的应用,有 哪些坑需要注意的,最后就是安利一下Mxnet 这个框架了。 然后,还有就是Mxnet Scala Pack
声明:此文章仅供研究学习和技术交流,请勿用于破解他人 WIFI 密码!如果你有这些时间和精力,完全可以新买一坨无线路由器,何必蹭别人家的无线网!!!! 前言 网上类似的教程不少,但是大部分都是没讲完整,或者搭建一个足够简单的环境,使用类似123456这样的简单密码,导致的结果是,看教程感觉很容易很顺利,可实际操作起来才发现困难重重。 经常听说,WIFI 密码要设置复杂一些,可是复杂的密码使用时很不方便,最重要的是,复杂密码就能保证自己的 WIFI 绝对安全吗?为了消除这些疑虑,我决定亲自尝试一下。 我对无线
从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概两年了。MXNet最吸引我的地方就是它提供了
docker相当于一个容器,其可以根据你所需要的运行环境构建相应的运行环境,此时各个环境之间彼此隔离,就不会存在在需要跑一个新的代码的时候破坏原来跑的代码所需要的环境,各个环境之间彼此隔离开,好像一个个容器将其隔离开一样
这一章会向你介绍Kali的定制,便于你更好地利用它。我们会涉及到ATI和英伟达GPU技术的安装和配置,以及后面章节所需的额外工具。基于ATI和英伟达GPU的显卡允许我们使用它们的图像处理单元(GPU)来执行与CPU截然不同的操作。我们会以ProxyChains的安装和数字信息的加密来结束这一章。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/79402781
偶尔会听到有嵌入式 Linux 玩家抱怨自己的开发板:图形界面不够流畅,拖动窗口有卡顿感。
如今开源生态甚好,享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼,每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题,通常都跟版本有关,软硬件的都有,今天有三来随便聊聊怎么应对,仅仅只是个人习惯。
python这些年在编程语言排行榜上名次一直在上升,这个并不是偶然。python发展了几十年,中间好长一段时间无人问津,现在已经发展很成熟了,像新的语言go很多需要的包都没有,而python上各种包很多,用户开发不可能自己慢慢写包,直接调用包,快得多,有立杆见影的效果。
5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的,也就是几条命令的时,但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤,以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。 整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别,这里先做一个简单的梳理,后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法: 安装基本的Python环境,需要什么再继续安装。 安装Anaconda,
AIGC浪潮继续狂飙,上次写了怎么在 linux 系统一键部署 chilloutmix,很多小伙伴看完表示:“很好,但我还是用 windows,下一个”。那今天就给大家重磅带来怎么用云端快速部署一个带 GPU 的 Windows 环境,快速部署秋叶大佬的整合包,让 0 基础的小白朋友们也能快速用起来。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/47363385
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机! AI大牛沐神来装机了,还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时,就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了,足见大家还是很期待的。 这不,沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型? 而就在最近,币圈也在一直降温,同时GPU也明显降价了不少,就比如英伟达3090TI现
在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
注意这一步中安装的 cuda toolkit 和 cudnn 版本必须要与上面安装的显卡驱动版本一致。
这篇文章要讨论的是目前一个非常热门的话题:渗透无线网络以及如何防止无线网络被入侵。WiFi通常都是网络环境中的一个薄弱环节,因为WiFi信号可以在范围内的任何一个地方被任何一个人捕捉到,而且只要有正确的工具以及合适的软件(例如Kali Linux),很多无线路由器中存在的安全漏洞都是可以被攻击者轻松利用的。 接下来,我们将会给大家介绍目前最热门的十大WiFi入侵工具,这些工具可以帮助我们测试无线网络环境中存在的潜在安全问题。 1. Aircrack-ng 官方网站:【传送门见原文处】 使用教程:【传送
我们都知道,在学习计算机的过程中,总会出现各种各样的问题,这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受;更别说在学习深度学习的过程中了。
项目地址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection
但开心的同时也别忘了把模型训起来哦,通常一训就要好几天,不如花个几分钟先运行起来,周末结束不就能直接收菜了嘛!
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史,我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象,即不同用户对模型的理解深度不同,导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况,虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点,让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看,绝大多数公司使用的是英伟达(NVIDIA)的公司的计算卡,所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术,该技术的介绍是 NVIDIA
今天开始,Lady向各位介绍一个朋友阿星(Ashing)以及他的机器学习读书笔记! 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友!接下来,Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者:李沐,亚马逊首席科学家,来源:新智元 【导读】AI大牛李沐带你来装机! AI大牛沐神来装机了,还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时,就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了,足见大家还是很期待的。 这不,沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型? 而就在最近,币圈也在一直降温,同时GPU也明显降价了不少,就比
本文是《人人都能学人工智能-TensorFlow系列》文章的第一篇,这个系列会对TensorFlow的基础使用,SoftMax,交叉熵,Dropout,CNN,LSTM和NLP等内容进行系列介绍,尽量使用通俗的语言,让更多的人都能了解人工智能,了解TensorFlow。 TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统。为什么叫这个名字呢?Tensor的意思是张量,代表N维数组;Flow的意思是流,代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处
还记得 CVPR 2015 开完会回来,感觉大家都在讨论 deep learning,convolutional neural network,当时觉得应该试试。我就用网上开源的 LetNet 在笔记本上训练了一下我们当时自己采集的数据集,结果完爆我们费尽心思手动设计的传统方法。我当时就鼓动我老板,让她给实验室买个带 GPU 的机器。结果她语重心长地说: "你看实验室这些旧电脑,我之前给每一个 PhD 学生都配一台电脑,结果没过多长时间,大家都不用了,只用自己的笔记本,所以不要把钱花在硬件上"。我竟无言以对。。。
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后,终于可以应用到具体场景,但是,突然发现不知道怎么调用自己的模型,更不清楚怎么去部署模型!
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
最近人工智能等多门课需要复现论文,近两年的论文很多都是Pytorch环境,所以,这里总结一下Pytorch的安装教程,做好最快、最简单、最好地完成安装。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/336429888
GPU机器有2种,一种是GPU云服务器,一种是裸金属GPU,裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
机器之心报道 机器之心编辑部 从此,大模型可以在任何设备上编译运行。 「我把大语言模型下到我的 iPhone 上,它神奇地跑起来了!」 五一假期还没过半,大模型领域的技术就已经发展到了这种程度。 对于陈天奇等人开源的新技术,大家一致的评论是「Amazing」。 最近人们都在研究 ChatGPT,大语言模型(LLM)彻底改变了科技领域的格局,但对于 AI 开发者来说,并不是人人都有上万块 A100 的。为了跑得起大模型,就要寻找各种优化方法。 在让大模型变小这条路上,人们做了很多尝试,先是 Meta 开源了
现在,Papers with Code (那个以论文搜代码的神器) 团队,推出了自动跑分服务,名叫sotabench,以跑遍所有开源模型为己任。
GPU的运算能力一直影响着大模型的表现,无论是硬件提供者还是使用者都希望能算得更快些。
它来自Asahi Linux,就是那个专注于将Linux引入苹果芯片系统的开源项目。
1.低级版的病毒,crontab -l 可以看到病毒程序的定时任务,crontab -e编辑删除 2.高级点的病毒,crontab -l查看不到病毒程序的定时任务,因此cat /etc/crontab去找到定时任务,编辑删除
目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习,因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
今天谷歌用TPU、TPU Pods、TensorFlow Lite轰炸了媒体圈,可你知道谷歌宣称的TPU 180TFLOP并没有那么厉害吗?TPU Pods所对比的GPU也并非最新的版本。TensorFlow Lite在参数上并不一定竞争的过Facebook。 这篇文章从另一个角度带你理解谷歌这些技术背后的故事。 就在今早,多位从事人工智能机器训练的一线技术大拿在接受AI100采访时,均表示,昨晚睡得很好,并没有半夜爬起来守着看谷歌的I/O大会。 而就在上周,就在英伟达掌门人老黄做keynote的当晚
本篇文章,我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境,以及快速运行 SDXL 1.0 正式版,可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。
清华大学的chatGLM2-6B可以说是目前亚洲唯一能打的对中文支持不错的LLM大模型,网上已经有很多介绍如何在本机搭建环境的文章,就不再重复了,这里记录下最近踩的一些坑:
从拿到Z423的那一刻起,我一直在想,怎么才能榨干它的全部性能呢?仅仅是用来跑一些docker项目嘛?这或许未免有点太屈才了。思来想去想到一个最极致的方式,那便是AI绘画了。恰好近两年又是AI绘图的元年,而Z423的AMD 5825U恰好又是一颗8核16线程的cpu,如果用来画图会是什么效果呢?
Geekbench 6是一款强大的系统性能检测工具!最新版Geekbench 6不仅增加了对最新硬件的支持,连基准测试的负载也因此做了全面的改进,以便更好地反应最新的硬件及应用体验。另外,该版本的一大重点改进就是大幅弱化CPU单核跑分的重要性!
从官网https://www.anaconda.com/download/(但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有)下载Anaconda的安装程序,在该页面选择你电脑所对应的系统(Windows、macOS or Linux)以及操作系统位数(64位 or 32位)。至于是Python的版本是3.6还是2.7,这里推荐你使用Python 3.6 version,因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例,下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云