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...环境 Mac OSX 10.12 Python:3.6.2 CUDA Toolkit 8.0 cuDNN 5.1 二. tensorflow 的安装 参考官方教程，https://www.tensorflow.org.../8.0/Prod/local_installers/cuda_8.0 .55_mac-dmg 3.配置CUDA环境，这一步出了很多问题，基本上都会遇到ImportError: dlopen和Segmentation...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...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。
前言： 对于深度学习来说，各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一，如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架，那么各种莫名的冲突...安装tensorflow: 5.1 查询conda下的tensorflow可以利用的镜像： anaconda search -t conda tensorflow 大概会出现这些信息...5.3 检测是否安装成功： 在控制端输入： python -> 进入python编辑环境 import tensorflow as tf 如果没有报错，则说明幸运的安装成功了....8.0的软连接为.7.5 我们先到/usr/lib/cuda/lib64 下： ln -s libcusolver.so.8.0 libcusolver.so.7.5 然后在.bashrc.../cuda 然后在测试： gxjun@gxjun:~$ python Python 2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17
你也可以选择其他版本，包括GPU的) 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，也提供了tensorflow...你在其他博客上看到的安装教程可能要比本篇繁琐的多，由于使用了Anaconda，并在虚拟环境中安装，要简便很多。 （欢迎点击浏览器的星星按钮收藏本博客，也欢迎关注博主微博@从流域到海域，私信必回。）...看到原来的python2.7被替换成python3.6.3 | Anaconda，证明安装成功。...创建一个tensorflow 虚拟环境： conda create -n tensorflow python=3.6 激活tensorflow虚拟环境(之后的使用每次也都要先激活虚拟环境才可用)： source...XX指令，但在你的机器上这些加速CPU运行的指令依然是可用的。
安装网之后你试着在 Python 中import tensorflow 会告诉你没有找到 CUDA 和 cuDNN，所以下一步就是安装这两个东西。...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...： 然后发现 GitHub 上果然有人提交了一个一样的 issue，大家可以在这里看下，然后是这么解决这个问题的：将下面这些文件复制到相应位置， C:\cuda\bin\cudnn64_5.dll —...终于可以在Windows上和TensorFlow愉快的玩耍了~~~ ---- 安装可能出现的问题 Cannot remove entries from nonexistent file 如果在安装 TensorFlow...的错误，那么可以参考Cannot remove entries from nonexistent #622 和 osx 10.11 installation issues #135，里面说了好多种解决办法
CUDA® 工具包 – TensorFlow 支持 CUDA 9.0。 CUDA 工具包附带的 CUPTI。...除此之外就没有更多的信息了，在官方的pip安装说明页面中可以看到windows版本的其实对于python是有要求的，官方支持的版本如下： 需要 Python 3.4、3.5 或 3.6 所以要安装...tensorflow首先要找对python版本，建议用python 3.6 通过pip安装。....mht文件图片解析工具 Python加载的文件哪里去了？...（2） ncm2mp3 m3u8 下载工具 V20.6.01 [OSX] 基于ffmpeg的m3u8下载[调整key替换逻辑，更新解析逻辑] 批处理 激活virtualenv 并且运行Python
的python-GPU算法生态 ︱ RAPIDS 0.10 nvidia-rapids︱cuML机器学习加速库 nvidia-rapids︱cuGraph(NetworkX-like)关系图模型 -...每个版本都加入了令人兴奋的新功能、优化和错误修复。0.10版本也不例外。...此外，apply UDF函数API经过了优化，并且加入了通过.iloc访问器的收集和散播方法。 除了提供所有上述出色的功能、优化和错误修复之外，cuDF 0.10版本还花费大量的精力构建未来。...0.10还用Cython取代了CFFI Python绑定，从而使C ++异常可以传播到Python异常，使更多可调整的错误被传递给应用程序。下一个版本将继续提高RMM中的异常支持。...CUDA 10.0 conda install -c rapidsai -c nvidia -c numba -c conda-forge \ cudf=0.10 python=3.6 cudatoolkit
、Linux 和 Mac 上安装。...使用 conda 社区维护的 conda 包可从 conda-forge 上获取。...参数来阻止 easy_install 的错误。...镜像会在第一次启动的时候 自动下载。 参考安装Docker中相关的指令来在你的机器上安装Docker。.../cuda/extras/CUPTI/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 从命令行运行TensorFlow 如果发生错误请参考常见问题。
安装tensor flow真的好坑 本人Mac，但是不是nividna的显卡，所以装不了g pu版本的，虽然自己电脑也带g pu。...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$...上面import tensorflow的时候有时候会报错： 如no module named six: ? conda安装时又显示已经安装过了，说明是系统没有引到某个路径： ?...另外我们在安装一些包的时候遇到的问题： (tensorflow) appledeMBP-5:~ apple$ pip3 install tplotlib Looking in indexes: https...pkgs/main/osx-64::pip-20.0.2-py36_3 python pkgs/main/osx-64::python-3.6.10-hf48f09d_2
本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。...另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。...本文将指导你安装 操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras...pip（v9.0.1）——Python 安装包。「Pip 安装包」。 TensorFlow（v1.3）——谷歌开发的深度学习框架。...安装 Theano 0.10 Theano 需要的系统环境： sudo apt-get install libopenblas-dev cmake git 此外还要遵循 Python 的系统需求。
本文向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。...另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。...本文将指导你安装 操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras...pip（v9.0.1）——Python 安装包。「Pip 安装包」。 TensorFlow（v1.3）——谷歌开发的深度学习框架。...安装 Theano 0.10 Theano 需要的系统环境： sudo apt-get install libopenblas-dev cmake git 此外还要遵循 Python 的系统需求。
tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具 支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...内置有自定义的Trainer，像pytorch一样使用tensorflow1.14，具体使用下边会介绍。 目前内置 文本分类、文本多标签分类、命名实体识别例子。...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的 import tensorflow.compat.v1...： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2 python run.py 详情查看代码样例 XLA和混合精度训练训练速度测试 使用哈工大的rbt3权重进行实验对比，数据为example中的文本分类数据集...开启xla和混合精度后刚开始训练需要等待一段时间优化，所以第一轮会比较慢， 等开启后训练速度会加快很多。
另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。本文试图提供一个详尽的软件环境安装指南。...操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch...cuDNN（v6.0.21）——基于 CUDA 的深度学习基元库。「CUDA 深度学习库」。 pip（v9.0.1）——Python 安装包。「Pip 安装包」。...三、5 种 Python 深度学习库 1、安装 Tensorflow 1.3.0 pip install tensorflow-gpu 验证：启动$ python，确认是否以下脚本能够打印出 Hello...2、 安装 Theano 0.10 Theano 需要的系统环境： sudo apt-get install libopenblas-dev cmake git 此外还要遵循 Python 的系统需求
另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。...本文将指导你安装 操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras...pip（v9.0.1）——Python 安装包。「Pip 安装包」。 TensorFlow（v1.3）——谷歌开发的深度学习框架。...安装 Tensorflow 1.3.0 pip install tensorflow-gpu 验证：启动$ python，确认是否以下脚本能够打印出 Hello, Tensorflow!...安装 Theano 0.10 Theano 需要的系统环境： sudo apt-get install libopenblas-dev cmake git 此外还要遵循 Python 的系统需求。
./ 回到主目录，修改Makefile.config(该文件的配置跟环境有关系，我这里的配置为NVIDIA 3090, CUDA 12.0, CUDNN为cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50...compiler, uncomment and set the following. # N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX...CUDA_DIR := /usr/local/cuda # On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via # "sudo apt-get install...Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171 # DEBUG := 1 # The ID of the GPU...= @ 有关Anaconda和Cuda以及Cudnn的设置，请参考乌班图安装Pytorch、Tensorflow Cuda环境 执行 sudo make all -j16
自带的算子不可导，需要自己定义反向传播的梯度，例如argmax。 自带的算子太慢了，严重影响了你发paper的速度。 ?...---- 这时候你就会想，要是能自己实现一个速度又快、又能满足需求的算子就好了。 你想到了CUDA，自己写一个CUDA算子不就完事了嘛！ 然后问题又来了，写是写完了，怎么用python代码调用它呢？...目前为止，它可以让你学到下面这些东西： 最简单的CUDA算子的写法。 最简洁的PyTorch和TensorFlow封装CUDA算子的方法。 几种编译CUDA算子的方法。...python调用CUDA算子的几种方式。 python中统计CUDA算子运行时间的正确方法。 PyTorch和TensorFlow自定义算子梯度的方法。 ?...最大特点就是脾气好、有耐心，有任何问题都可以随时咨询我，不管是技术上的还是生活上的。
该指南基于（有些部分是复制来的）： 在Ubuntu上安装Caffe 运行深度学习的梦想机器 目录 基础知识 Nvidia驱动 CUDA cuDNN Tensorflow OpenBLAS 常用工具 Caffe...当你执行import命令的时候，应该不会有警告/错误。...注意，这都需要一段时间。...当执行import命令的时候应该不会有警告/错误。...python>>> import theano>>> exit() Keras Keras是围绕Theano和Tensorflow设计的一个有用的封装。默认情况下，它使用Theano作为后端。
6.5cpu r3.large ec2 3个半小时 上 31cpu c4.2xlarge ec2 1小时 下 ? ?...，比如这个镜像ami-97ba3a80，anaconda tensorflow cuda 全部安装好，其他依赖可以根据提示直接pip安装即可。...activate tensorflow 安装 gpu版本tensorflow ref：https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/os_setup.html...# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 # Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5..../linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Python 2 $ sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
2）管理包 Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。...比如你在A项目中用了 Python 2，而新的项目B老大要求使用Python 3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误。...方式二：修改配置文件 目前，在windows系统上使用python安装包安装时，都会自带安装pip软件，此时可以通过下述方式修改pip的配置文件。...因此，对于显卡支持gpu版本，而又只想用cpu版本练手的小伙伴来说，就不要用第一条命令进行安装，要不然在导包的时候就会有一大堆错误，缺这个少那个，基本是由显卡驱动程序版本、CUDA版本、CUDDN版本等问题引起的...这里的安装步骤是我copy前辈的文章，我之前直接用的这条安装命令 pip install tensorflow，但是最后使用时，它提示我没有CUDA之类的东西，我查看安装的包时，发现tensorflow-cpu
以最常用的windows环境为例。 这里以**windows7+TensorFlow-gpu1.5+cuda8+cudnn6+anaconda5+python3.6**为例。...github的地址是因为tensorflow团队在github上每天12：34都有一次build，并且github不受“种种”网络因素的影响。...# 测试tensorflow环境 # 1. 点击anaconda下我们创建的环境`tensorflow-gpu`启动**Open With Python** 2....这个错误通常是cuda或者cudnn与tensorflow的版本对应错误。推荐下载cuda8+cudnn6。 当然，随着时间推移这些版本会被淘汰，但本教程依然适用。...在github上找到tensorflow项目，在项目内搜索`TF_CUDA_VERSION`和`TF_CUDNN_VERSION`会看到当前tensorflow对应的是哪个cuda和cudnn版本。
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