/s/1lzKSWRLl5lYMrYcLjGbVXw 提取码：2p9i 安装cuda 下载之后点击执行cuda [执行cuda安装] [安装过程] 这里可以选择安装的模式：精简也可以选择自定义...： 在cmd中输入如下的代码： echo %path% 执行结果如下： [系统环境变量配置成功] 4.配置cudnn: 在分享的安装包中有一个压缩包,将其解压会出现三个文件夹： [解压后的文件夹]...将这三个文件夹里面的文件对应的复制到cuda文件下： （注意这里是将文件下的文件复制到cuda对应的文件夹里面，而不是将文件夹直接替代cuda下的文件夹（这步特别重要）） [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk.../pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.4.0） import ctypes import imp import sys...，展示tensor的尺寸 def print\_activations(t): print(t.op.name, ' ', t.get\_shape().as\_list()) # with
/ml) $ source env/bin/activate 然后安装合适的支持 GPU 的 TensorFlow 版本： $ pip3 install --upgrade tensorflow-gpu...TensorFlow 检测到 CUDA 和 cuDNN 库，并使用 CUDA 库来检测 GPU 卡（在这种情况下是 Nvidia Grid K520 卡）。...图12-5 并行执行TensorFlow计算图 例如，在图 12-5 中，操作A，B和C是源操作，因此可以立即进行求值。...您可以通过设置intra_op_parallelism_threads选项来控制每个内部线程池的线程数。 控制依赖关系 在某些情况下，即使所有依赖的操作都已执行，推迟对操作的求值可能也是明智之举。...:1 这个例子假设参数服务器是纯 CPU 的，这通常是这种情况，因为它们只需要存储和传送参数，而不是执行密集计算。
以下是一些常见的使用场景：图像识别：TensorFlow提供了一些预训练好的模型，如Inception、ResNet等，可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。...编程模型：TensorFlow：TensorFlow使用基于声明式编程的API。用户需要显式地定义计算图，并通过会话执行计算，可以在训练和推理阶段使用不同的会话配置。...install tensorflow-gpu导入TensorFlow在Python脚本中，可以使用以下语句导入TensorFlow： import tensorflow as tf使用TensorFlow...会话负责分配资源和执行计算。...result = sess.run(pred, feed_dict={X: [5, 6, 7, 8]}) print(result)本节我们学习了Tensorflow的核心能力
目录 前言 第一步：安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步：安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu...我的显卡是 GT940MX） Tensorflow有两个版本：GPU和CPU版本，CPU的很好安装；GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，如果你是独显+集显，那么推荐你用GPU版本的，因为...GPU对矩阵运算有很好的支持，会加速程序执行！...3.安装tensorflow-gpu 安装GPU版本的tensorflow需要输入以下命令： pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu...现在（PS：此博客书写日期 2018年7月5日）最新版tensorflow支持的是 CUDA® Toolkit 9.0 + cuDNN v7.0，一定注意，安装的版本一定一定要正确，不要看NVIDIA官网推出
然后漫长的等待，对Release编译一次，然后切换到Debug下，编译一次。图中发现我的编译在某些库上报错了，其原因我也不知道，但是对后面的运行暂时没发现错误。...说明下如何检查自己电脑时候支持GPU的情况： 调试—开始执行（不调试），会有弹窗，文字中有说明。...刚好为3.0，满足GPU计算的最低要求，热泪盈眶啊，这可是我们实验室最好电脑啊！...版本号：cudnn-8.0-windows-x64-v5.1，这里可以直接用的，百度云链接：链接：http://pan.baidu.com/s/1gf9ior5 密码：so8m 我是将cudnn中的文件直接放在目录...: python 2.7 和 3.5 tensorflow-gpu: python 3.5 本地安装 在juypter下测试: 打开juypter下测试MNIST 数据集
用户可使用其编码语法，错误高亮，智能检测以及一键式代码快速补全建议，使得编码更优化。所以我一般推荐使用Pycharm进行python代码编辑。...，直接在cmd窗口pip install tensorflow-gpu也可以，但是这里还是比较建议新创建一个虚拟环境，免得安装好的 tensorflow-gpu 跟原环境中的某些包冲突。...web/simple/tensorflow-gpu/ 注意下载的是windows的python3.6版本（和前面创建的环境对应上） 然后同样在cmd窗口安装： pip install c:\…\tensorflow_gpu-xxxx.whl...表示专业版，community 是社区版，推荐安装社区版，因为是免费使用的。...（数字5如果有需求，自己可以单独去官网下载安装JRE） 四、在Pycharm中配置tensorflow-gpu 打开Pycharm软件，点击File->Default Settings->Project
它适用于Linux，OS X和Windows，是为Python程序创建的，但可以打包和分发任何软件。所以虽然我这里主要用于Python，但其实也可以用于其他很多环境。...这里由于我原本就安装有Python2.x和Python3.x，担心这里会影响我的原有版本，就输入的no，但这样的话会导致你无法随意通过conda命令来操作anaconda，最后我还是将其加入了环境变量，...这里再提一嘴conda和anaconda的关系： 这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。...，比如我选择名为“jjh_ppc64le/tensorflow-gpu”的版本，那么使用命令来查看细节： (tensorflow) $ anaconda show jjh_ppc64le/tensorflow-gpu...，可以指定： $ conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh_ppc64le tensorflow-gpu=1.1.0 anaconda
q、视频检测与摄像头检测 r、如何保存检测出的图片 s、遍历问题 t、路径问题（No such file or directory、StopIteration: [Errno 13] Permission...d、GPU利用问题与环境使用问题 问：为什么我安装了tensorflow-gpu但是却没用利用GPU进行训练呢？...答：如果没重启过就重启一下，否则重新按照步骤安装，还无法解决则把你的GPU、CUDA、CUDNN、TF版本以及PYTORCH版本私聊告诉我。...4、网络问题，比如SSD不适合小目标，因为先验框固定了。 5、训练时长问题，有些同学只训练了几代表示没有效果，按默认参数训练完。...4、网络问题，比如SSD不适合小目标，因为先验框固定了。 5、训练时长问题，有些同学只训练了几代表示没有效果，按默认参数训练完。
如果需要将某些运算放到不同的GPU或者CPU上，就需要通过tf.device来手工指定。下面的程序给出了一个通过tf.device手工指定运行设备的样例。...当allow_soft_placement参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么TensorFlow会自动将它放到CPU上执行。...= tf.Variable(0, name="a_gpu") # 通过allow_soft_placement参数自动将无法放在GPU上的操作放回CPU上。...CPU上（比如a_gpu和a_gpu/read），而可以被GPU执行的命令（比如a_gpu/initial_value）依旧由GPU执行。'''...虽然理论上异步模式存在缺陷，但因为训练深度学习模型时使用的随机梯度下降本身就是梯度下降的一个近似解法，而且即使是梯度下降也无法保证达到全局最优值，所以在实际应用中，在相同时间内，使用异步模式训练的模型不一定比同步模式差
目前主流的趋势是将算法更加易用，让更多人感受到视觉的魅力，也能让更多有意向从事这个领域的人才进入。但受限于某些客观的限制，比如github下载容易失败，谷歌网盘无法下载等，让部分人不得不退却。...使用YOLOv4、DeepSort和TensorFlow实现的目标跟踪。YOLOv4是一种非常优秀的算法，它使用深卷积神经网络来执行目标检测。更详细的介绍可以参考之前文章。...文件我们可以知道所需要的依赖文件内容（这里以GPU版本为例，也可以选择安装requirements.txt ）： tensorflow-gpu==2.3.0rc0 opencv-python==4.1.1.26...https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu==2.3.0rc0 3、预训练模型下载 我们的目标跟踪器使用...这里提供官方的 YOLOv4 目标检测模型 作为预训练模型，该模型能够检测 80 类物体。 为了便于演示，我们将使用预训练的权重作为我们的跟踪器。
，你不应该关心AVX的支持，因为大多数昂贵的操作将被分派到一个GPU设备上（除非明确地设置）。...2.NumPy阵列：NumPy不兼容GPU 将数据传递给TensorFlow时，可以将数据转换为适当的类型，但某些数据类型仍然可能难以正确声明，例如复数。...因为W.assign(100)创建了一个分配操作，这个操作需要在session中执行才会生效。...sess.run(assign_op) print(W.eval()) 100 您不需要初始化变量，因为assign_op会为您执行此操作。...shape = None很容易构造图形，但是用于调试的噩梦 shape = None也会破坏所有后续形状推断，这使得许多操作不起作用，因为它们期望某些等级。
比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。 在配置好GPU环境的TensorFlow中 ，如果操作没有明确地指定运行设备，那么TensorFlow会优先选择GPU。...如果需要将某些运算放到不同的GPU或者CPU上，就需要通过tf.device来手工指定。下面的程序给出了一个通过tf.device手工指定运行设备的样例。...当allow_soft_placement参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么TensorFlow会自动将它放到CPU上执行。...import tensorflow as tf a_cpu = tf.Variable(0, name="a_cpu") with tf.device('/gpu:0'): a_gpu = tf.Variable...CPU上（比如a_gpu和a_gpu/read），而可以被GPU执行的命令（比如a_gpu/initial_value）依旧由GPU执行。'''
TensorFlow具有灵活的架构，可部署于各类服务器、PC终端、移动设备和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，提供了各类主流编程语言的API。...张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“TensorFlow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好，节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。...=7.6.5 （4）Conda配置文件 （5）下载安装tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com..._ y) = mnist.load_data( ) #在第一次执行时本地磁盘中没有这个数据集会自动的通过网络下载，并显示地址和进度。...总结 手写数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，他涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求
然后将这个最终合并的层的每个单元完全连接到一个512个的神经元中，然后基于类的数量最后放入softmax层。整个过程就是如此，如果你对上述有一些疑问，可以进一步与我交流。...由于我们正在使用灰度图，所以in_channels是1，因为我们使用了四个过滤器，所以我们的out_channels将是4。我们将以下四个过滤器/内核应用到我们的一个图像中： ?...，因为它们将所有内容分组成一个可扩展对象。...首先，我们必须决定训练批量大小；我自己的情况是不能使用超过10，因为GPU内存的缘故。那么我们必须决定训练次数，算法将分批地遍历所有训练数据的次数，最后是我们的学习速率α。...您可以看到加权初始化显示了大量图像，但权重随着时间的推移而变化，他们更加专注于检测某些边缘。令我吃惊的是，我发现第一个卷积内核filter1_1几乎没有改变。
下图显示了简单 RBM 的结构。可见单元接受输入，隐藏单元是非线性特征检测器。每个可见神经元都连接到所有隐藏的神经元，但同一层中的神经元之间没有内部连接。...通常，中间层的数量和大小会极大地影响的网络表现： 以积极的方式，因为在这些层上是基于网络推广的能力，并检测输入的特殊特征 以负面的方式，因为如果网络是冗余的，那么它会不必要地减轻学习阶段的负担 为此，只需执行...在最好的情况下，这可能只是因为某些参数未正确设置。在最坏的情况下，构建的数据集中可能存在问题，例如，信息太少或图像质量差。如果发生这种情况，我们必须直接修复数据集。...图 14 显示了简单 RBM 的结构。可见单元接受输入，隐藏单元是非线性特征检测器。...构建一个简单的 DBN 单个隐藏层 RBM 无法从输入数据中提取所有特征，因为它无法对变量之间的关系进行建模。因此，一层接一个地使用多层 RBM 来提取非线性特征。
此外TensorFlow的安装请使用如下命令： $ pip3 install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0 安装完成后，可以在Python的交互模式，来确认TensorFlow...#这跟上面的numpy库每一次都是真正执行是截然不同的区别 # 请参考正文，我们假定房价的公式为：y=a*x+b #tf.Variable是在TensorFlow中定义一个变量的意思 #我们这里简单起见...() #启动图 sess = tf.Session() #真正的执行初始化变量，还是老话，上面只是定义模型，并没有真正开始执行 sess.run(init) #重复梯度下降200次，每隔5次打印一次结果...社区的contrib库因为涉及大量直接的TensorFlow引用代码或者自己写的Python扩展包，所以无法使用这种模式。....Session() #真正的执行初始化变量，还是老话，上面只是定义模型，并没有真正开始执行 sess.run(init) #重复梯度下降200次，每隔5次打印一次结果 for step in range
$ pip3 install --upgrade tensorflow 对于 GPU 支持，你需要安装tensorflow-gpu而不是tensorflow。具体请参见 12 章内容。...同样，TensorFlow 检测到它必须首先求出w和x。重要的是要注意，它不会复用以前的w和x的求出结果。简而言之，前面的代码求出w和x两次。...通过传统的方法，您不得不将exp函数调用 9 次来计算f(x)和f'(x)。 使用这种方法，你只需要调用它三次。 当您的功能由某些任意代码定义时，它会变得更糟。...为此，我们需要一种在每次迭代时用下一个小批量替换X和Y的方法。 最简单的方法是使用占位符（placeholder）节点。 这些节点是特别的，因为它们实际上并不执行任何计算，只是输出运行时的数据。...使用命名作用域单元的更清晰的计算图 共享变量 如果要在图形的各个组件之间共享一个变量，一个简单的选项是首先创建它，然后将其作为参数传递给需要它的函数。
比如加法操作add是通过CPU来运行的，因为它的设备名称中包含了/cpu:0。 在配置好GPU环境的TensorFlow中 ，如果操作没有明确地指定运行设备，那么TensorFlow会优先选择GPU。...如果需要将某些运算放到不同的GPU或者CPU上，就需要通过tf.device来手工指定。下面的程序给出了一个通过tf.device手工指定运行设备的样例。..._cpu = tf.Variable(0, name="a_ 不同版本的TensorFlow对GPU的支持不一样，如果程序中全部使用强制指定设备的方式会降低程序的可移植性。...REGISTER_GPU_KERNELS(type) 在这段定义中可以看到GPU只在部分数据类型上支持tf.Variable操作。...当allow_soft_placement参数设置为True时，如果运算无法由GPU执行，那么TensorFlow会自动将它放到CPU上执行。
电源机箱套装340元拿下，因为还有一张-50的优惠券hhh。其他的配件都有了因此没算成本。...安装后系统设置与程序测试 检验CUDA与显卡GPU适配工作状况 这一部操作需要VS 2017来配合，来编译CUDA带的示例应用来检测显卡GPU是否适配。...python=3.6 # 切换到TensorFlow专用环境 conda activate tensorflow # 安装tensorflow-gpu稳定版 pip install tensorflow-gpu...在执行时可以启动nvidia-smi来查看TensorFlow是否在GPU中操作： ? 注意事项 如果上述内容有些无法正常执行，请按照图中情况检查环境变量中Path变量的值情况： ?...上面最后一步安装TensorFlow-GPU的时候没有用conda命令安装的原因是之前了解到conda这个东西的资源库有点问题，因此没有选择他安装，直接pip安装了。
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