展开

关键词

【Tensorflow 2.x】检验MKL

Tensorflow 2.x 关于 MKL 验证的方法移到了其他 Module 下,所以原来检验的方法换掉了。 按照 Intel 官网的提示 Tensorflow 1.x 的检验语法是 python -cimport tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled (base) #python -cimport tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())Traceback (most last): File , line 1, in AttributeError: module tensorflow has no attribute pywrap_tensorflow(base) #python conda install -c anaconda tensorflow-mkl安装的过程,和最后检验 IsMklEnabled() 的结果如下。

37640

tensorflow的安装

packages in environment Usersappleanaconda3envstensorflow-gpu:全部删完后建一个tensor flow的环境,装CPU的,注意这里最好指定python 的版本,要不可能老出错,tensorflow2支持的python版本有限,最好先查一下(base) appledeMBP-5:~ apple$ conda create -n tensorflow python hb402a30_0 libffi-3.3-h0a44026_1 ncurses-6.2-h0a44026_1 openssl-1.1.1g-h1de35cc_0 pip-20.0.2-py36_3 python pkgsmainosx-64::python-3.6.10-hf48f09d_2 readline pkgsmainosx-64::readline-8.0-h1de35cc_0 setuptools anacondapkgsmainosx-64::mkl-2019.4-233 mkl-service anacondapkgsmainosx-64::mkl-service-2.3.0-py36hfbe908c

28820
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年50元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    OpenCV环境搭建(一)

    ,有需要的朋友,点击查看:python环境安装二、安装numpy模块根据上文提示,现在我们已经正确安装了python和pip(安装和管理python包的工具),在正式安装OpenCV之前,首先我们要安装 本文安装python模块使用的是.whl文件安装的。whl文件是什么?whl是一个python的压缩包,其中包含了py文件以及经过编译的pyd文件。 第2步,启动命令窗体运行 pip install d:numpy‑1.14.2+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 命令窗体显示:Processing d:numpy-1.14.2 +mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whlInstalling collected packages: numpySuccessfully installed numpy-1.14.2+ mkl说明已经安装成功。

    1.3K91

    OpenCV环境搭建(一)

    ,有需要的朋友,点击查看:python环境安装二、安装numpy模块根据上文提示,现在我们已经正确安装了python和pip(安装和管理python包的工具),在正式安装OpenCV之前,首先我们要安装 首先去网站下载对应的numpy版本,下载地址:https:www.lfd.uci.edu~gohlkepythonlibs#numpy 本人是64为系统python3.6所以对应的最新版本是:numpy‑1.14.2+mkl‑cp36 第2步,启动命令窗体运行 pip install d:numpy‑1.14.2+mkl‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 命令窗体显示:Processing d:numpy-1.14.2 +mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whlInstalling collected packages: numpySuccessfully installed numpy-1.14.2+ mkl说明已经安装成功。

    46720

    资源 | 如何利用VGG-16等模型在CPU上测评各深度学习框架

    # git clone https:github.compeisukedl_samples.git# cd dl_samples{FRAMEWORK}vgg16# python3 (or python) 以下分别展示了 20 次迭代(有点少)的平均运行时间和标准差,其中每种模型是否使用了 MKL 等 CPU 加速库也展示在结果中。 以下展示了不使用 MKL 等 CPU 加速库和使用时的速度区别,我们看到使用 MKL 加速库的各深度学习框架在平均迭代时间上有明显的降低。? tqdmimport osimport shutilimport timeimport caffe2.python.predictor.predictor_exporter as pefrom caffe2.python 和 TensorFlow 相比,PyTorch 由于不需要定义计算图,非常接近 Python 的使用体验,其函数的定义过程和模型运算要简洁得多,代码格式也更加清晰明了。 ?

    1.3K80

    Github 项目推荐 | 英特尔的深度学习扩展包 —— iDeep

    iDeep 使用英特尔 MKL-DNN 作为加速引擎。 Cmake3GCC 5.3+ required if you want to build test casesC++ compiler with C++11 standard supportMKL-DNN 0.1+Python include ideep.hpp将单独的头文件固定到项目的一个 Cpp 文件中来实例化 iDeep@@ main.cc#include ideep_pin_singletons.hpp安装 iDeep python 包:如果你使用的是老的 setuptools,请更新:pip install -U setuptools从源代码安装 iDeep python 软件包(ideep4py):git submodule update --init && mkdir build && cd build && cmake ..cd ..pythonpython setup.py install 更多信息MKL-DNN github

    45220

    Ubuntu14.04下安装Caffe

    (4)安装BLASBLAS选择的是MKL,你也可以选ATLAS或者OpenBLAS,MKL下载地址,需要先申请再下载,一定要保留住安装序列号,后面要用到的$ tar zxvf parallel_studio_xe 环境设置新建MKL配置文件:$ sudo gedit etcld.so.conf.dintel_mkl.conf写入下面两句:optintellibintel64optintelmkllibintel64 python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython$ sudo apt-get install -y protobuf-c-compiler usrlibx86_64-linux-gnuhdf5serial.启用Intel Parallel Studio XE 2015 Professional Edition for C++ LinuxBLAS := mkl

    31340

    华量杯-股票预测, keras+LSTM

    如pip-9.0.1.tar.gz (md5, pgp)然后解压,进入到pip-9.0.1这个目录中,运行下面的代码安装python setup.py install 重启,使环境变量生效(2)安装numpy 采用下面的方法:下载numpy‑1.11.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl,(由于我的python版本是2.7.9,是windows 64位)下载的地址为:http:www.lfd.uci.edu ~gohlkepythonlibs#numpy 下载好之后,进入到numpy‑1.11.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl所在目录,运行下面的命令安装:pip install numpy‑1.11.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl (3)安装scipy注意,不能用pip install scipy的方式安装,会报下面的错:? 正确的做法是,采用下面的方法进行安装:首先,下载scipy‑0.19.0‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl,(由于我的python版本是2.7.9,是windows 64位)下载的地址为

    28320

    Windows下安装Scikit-Learn

    引言自从机器学习大火起来以后,做机器学习最热门的语言应该说是非Python莫属,原因大致有以下几个方面:1. Python语言简单易学,语法简单灵活;2. Python的科学计算库非常丰富,减少了机器学习库构建过程中的重复开发;3. Python社区的活跃以及Google等互联网巨头对python的支持等等。 安装Python 首先,我们需要安装python环境。本人选择的是64位版本的Python 3.5。去Python官网https:www.python.org选择相应的版本并下载。如下如所示:? 安装必要的依赖包 去网址:http:www.lfd.uci.edu~gohlkepythonlibs 中去下载你所需要的如下两种包:numpy-1.12.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64 并依次执行如下操作安装这两个包:>> pip install numpy-1.12.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl>> pip install scipy-0.19.0-cp35

    69260

    如何在 i5 上实现 20 倍的 Python 运行速度?

    █ 随时加速 Python我此前写过一篇文章,讨论“Python 加速”( “accelerated Python” )使其更适用于大数据和 HPC 应用。 (Intel MKL) 的更先进算法。 这些优化的核心是对 NumPy 的改变,使得 primitives (在 ndarray 数据上进行运算)能选择性地使用英特尔 MKL Short Vector Math Library (SVML) 和 MKL Vector Math Library (VML) 的能力。 优化 NumPy 和 SciPy 的 FFT这些优化的核心是英特尔 MKL,一系列 NumPy、SciPy 函数都能用到它对 FFT 的原生优化。

    793130

    开发 | 如何在 i5 上实现 20 倍的 Python 运行速度?

    值得注意的是, “accelerated Python” 只是使用更快的 Python 算法库,不需要对代码做任何改动。当然,我们的 Python 代码必须使用了某些加速的东西,才能从中获益。 MKL) 的更先进算法。 这些优化的核心是对 NumPy 的改变,使得 primitives (在 ndarray 数据上进行运算)能选择性地使用英特尔 MKL Short Vector Math Library (SVML) 和 MKL Vector Math Library (VML) 的能力。 优化 NumPy 和 SciPy 的 FFT这些优化的核心是英特尔 MKL,一系列 NumPy、SciPy 函数都能用到它对 FFT 的原生优化。

    60960

    解密conda channels

    packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- blas-1.0 | mkl Total: 7.2 MB The following NEW packages will be INSTALLED: blas anacondapkgsfreelinux-64::blas-1.0-mkl certifi anacondapkgsfreelinux-64::certifi-2016.2.28-py36_0 mkl anacondapkgsfreelinux-64::mkl-2017.0.3 0 openssl anacondapkgsfreelinux-64::openssl-1.0.2l-0 pip anacondapkgsfreelinux-64::pip-9.0.1-py36_1 python anacondapkgsfreelinux-64::python-3.6.2-0 readline anacondapkgsfreelinux-64::readline-6.2-2 setuptools

    29720

    Github 项目推荐 | Windows 10上的 GPU 加速深度学习工具

    Python 3.6 (Anaconda3-5.2.0) or Python 2.7 (Anaconda2-5.2.0) with MKL 2018.0.3一个 Python 发行版,它为我们提供了 NumPy,SciPy 和其他科学库MKL 用于线性代数运算的 CPU 优化实现CUDA 9.0.176 (64-bit)用于 GPU 数学库、驱动、CUDA 编译器cuDNN v7.0.4 (Nov

    55720

    离线安装支持Intel MKL的R-3.6

    在线安装十分简单,本文主要介绍离线安装,且让R使用Intel编译器编译、调用Intel MKL库,以期提高计算速度。 笔者测试安装和使用R时,所用Linux系统为CentOS 7,R版本为R-3.6.1,Intel编译器(含MKL)2018和2019都用过(分别在两台机器上)。1. 的安装需要一些系统库及其头文件(如libicudata.so, liblzma.so, zlib.h, bzlib.h等),为避免系统上缺失某些库头文件,亦或去手动一个个检查、安装,笔者采取一劳永逸的办法:安装Anaconda Python 然后依次执行以下四步即可MKL=-L${MKLROOT}libintel64 -lmkl_intel_lp64 -lmkl_intel_thread -lmkl_core -liomp5 -lpthread Referencehttps:software.intel.comen-usarticlesusing-intel-mkl-with-r

    64310

    torch.cuda.is_available

    $LIBRARY_PATH:usrlocalcudalib64 source ~.bashrc # 确保路径被加载 # 编译并安装 pytorchconda install numpy pyyaml mkl =2019.3 mkl-include setuptools cmake cffi typingconda install -c pytorch magma-cuda100 # optional step clean is needed in my caseexport CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-$(dirname $(which conda))..}sudo python

    6.4K20

    知乎热议:中国重新开发MATLAB要多久?网友:至少十年

    如果只是实现一些基础功能,MATLAB完全可以由Octave,高仿版Scilab,或是Python和走在学术前沿的Julia,就足以满足至少80%人的需求。 2、MATLAB线性代数库基于MKL,而即使开源项目也绕不开MKLMATLAB的线形代数库基于Intel的MKL,而MKL是针对Intel的CPU专门优化过的,目前也没有合适的国产CPU可以替代Intel 现在用Python做科研和MATLAB做科研已经分成了两大派,MATLAB派处于劣势。而且目前Python在科研中的活跃度相比之下要高很多。MATLAB上月流行度则不足0.90%。 有观点对上述提到「绕不开MKL」进行了反驳,指出MATLAB线性代数库基于的MKL虽然不是开源的,但可选用国产良心openBLAS作为替代,在同样使用simd和多核并行的前提下这两者的性能最差也应该保持在一个数量级之内 他禁用了我明天就可以用Python。而且我的学生基本都用的是Python,开源的。没有大家想象的那么难,只是因为他先做了,培养了用户习惯,所以一直没有后来者。」

    34020

    Python非官方的Windows二进制的扩展包

    这个页面提供了许多科学开源扩展包的32位和64位Windows二进制文件,用于Python编程语言的官方CPython发行版。 这类大多数二进制文件都依赖于numpy+mkl和当前Microsoft Visual c++ Redistributable for Visual Studio 2015、2017和2019 for Python 因此在安装之前,需要先安装numpy+mkl。 cx_Freeze 是一组脚本和模块用来将 Python 脚本封装成可执行程序,类似 py2exe 和 py2app 。 不同的是,cx_Freeze 是跨平台的,要求 Python 2.3 或更新版本。Kivy是一个开源工具包能够让使用相同源代码创建的程序能跨平台运行。

    19220

    基于opencv模块更换证件照的背景色

    其实用Python就可以实现。 环境要求Python3 numpy函数库 opencv库安装下载适应版本的numpy函数库,我电脑是WIN10 64位,安装的函数库是numpy-1.13.1+mkl-cp36-cp36m-win_amd64 3.3.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl安装以上两个库,WIN+R->CMD->CD到当前两个库所在的文件夹,输入以下命令逐步安装pip install numpy-1.13.1+mkl-cp36

    1.3K10

    Ubuntu 16.04+CUDA8.0+MKL+OpenCV3.2+Matlab R2016b+Caffe安装

    这里也可以选择(ATLAS,MKL或者OpenBLAS),依赖文件安装时已经安装了ATLAS,我这里安装MKL,首先下载并安装英特尔®数学内核库 Linux*版MKL(Intel(R) Parallel sudo cp homegenerallc下载matlabR2016bbinglnxa64libcufft.so.7.5.18 homegenerallcMATLABR2016bbinglnxa64 8、Python $PATH  export LD_LIBRARY_PATH=homejesonanaconda2lib:$LD_LIBRARY_PATH  (3)重启电脑之后,在命令行输入:ipython,就可以看到python c)配置路径,实现caffe对Python和Matlab接口的支持 PYTHON_LIB := usrlocallib MATLAB_DIR := usrlocalMATLABR2016b d)若使用的 opencv版本是3的,则将 #OPENCV_VERSION := 3  修改为:  OPENCV_VERSION := 3 e)若要使用python来编写layer,则将 #WITH_PYTHON_LAYER

    10020

    Win10系统编译Tensorflow Lite 2.3为动态链接库tensorflowlite_c.dll

    1.3 安装python编译过程中,需要用python运行一些脚本,去python官网下载最新版python安装即可,这里不介绍python安装。 这里我本机已经安装了Anaconda,使用的python版本为3.6.3:E:>python --versionPython 3.6.3 :: Anaconda 4.4.0 (64-bit)理论上python E:tensorflow-2.3.1>python configure.pyYou have bazel 3.1.0 installed.Please specify the location of python --config=mkl # Build with MKL support. 2.2 编译直接执行bazel进行编译即可:bazel build -c opt --config=mkl tensorflowlitec:tensorflowlite_c.dll稍等片刻,等待自动下载相关库

    1.2K40

    相关产品

    • Serverless HTTP 服务

      Serverless HTTP 服务

      Serverless HTTP 基于腾讯云 API 网关平台,为互联网业务提供 0 配置、高可用、弹性扩展的对外 RESTful API 能力,支持 swagger/ openAPI 等协议。便于客户快速上线业务逻辑,通过规范的 API 支持内外系统的集成和连接。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券