除法和取模运算符(/, //, %)现已匹配 Python(flooring)语义.这也适用于 tf.div 和 tf.mod.为了获取强制的基于整数截断的行为,你可以使用 tf.truncatediv 和 tf.truncatemod. tf.divide 现在是推荐的除法函数.tf.div 还将保留,但其语义将不会响应 Python 3 或 from future 机制 . tf.reverse 现在是将轴的索引反转.例如,tf.reverse ( a, [ True, False, Tru

目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu16.04 2. 安装显卡驱动 3.安装Cuda8.0 4. 安装Cudnn6.0 5. 清华源安装Anaconda 6. 安装tensorflow 7. 验证您的安装 运行一个简短的 TensorFlow 程序 8. 卸载cudnn5.1升级为cudnn6.0 深度学习环境搭建:Tensorflo

软件版本说明:我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0,Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本,所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0.如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了. 软件下载地址:CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN:https://deve

windows10 + anaconda + tensorflow-1.5.0 + python-3.6 + keras-2.2.4配置和安装 (base) C:\Users\jiangshan>conda create --name keras python=3.6==================================================================================Collecting package metadata: doneS

windows10+Python3.6+Anaconda3+tensorflow1.10.0# Anaconda3安装自行下载安装,之后dos或Anaconda Prompt终端查看Anaconda3版本(base) C:\Users\jiangshan>conda -Vconda 4.6.8windows10下使用Anaconda3安装tensorflow1.10.0# TenssorFlow目前还不支持Python 3.7,使用Anaconda3创建Python 3.6虚拟环境# 创建基于p

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

目录 Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记 1. 环境说明 2. 安装GTX1080显卡驱动 3. CUDA 9.0安装 4. cuDNN安装 5. Tensorflow-GPU安装 6. Cuda的卸载,cuDNN的卸载 处理之前安装的cuda文件 处理之前安装的cuDNN 7. Reference Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记

这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置 时间轴 前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动 安装显卡驱动 查看GPU版本 显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载 下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息 ​测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下

卸载旧版本: pip uninstall tensorflow 安装新版本: sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl (备注:我的系统版本是 lcx@lcx-OptiPlex-390:~$ uname -aLinux lcx-OptiPlex-390 4.4.0-98-generic #121

tf.split(input, num_split, dimension): dimension指输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对第0维度进行切割:num_split就是切割的数量,如果是2就表示输入张量被切成2份,每一份是一个列表. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; A = [[1,2,3],[4,5,6]] x = tf.split(A, 3, 1) with tf.Session() as sess: c = sess.

问题描述: 有n个人围成一圈,顺序排号.从第一个人开始报数(1~3报数),凡报到3的人退出圈子,问最后留下的人原来排在第几号. 分析: 首先由用户输入人数n,然后对这n个人进行编号[因为如果不编号的话,我们就不能知道最后是哪位童鞋留下来了:)] 然后就开始了一圈一圈的循环,不断形成新的圈子,不断有人被淘汰,那么循环到什么时候截止呢?对只剩最后一个人,也就是说淘汰n-1了个人的时候,这个时候停止循环. 在实际情况中,应该是这n个人一开始围成了一个大圈子,然后随着不断的淘汰,圈子不断减小,最后剩下的

1.close nouveau 终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后保存 之后运行这行命令 sudo update-initramfs -u 重启,然后运行: lsmod | grep nouveau 结果应该不会显示任何东西 2.Install NVIDIA Driver 查看显卡型号和推荐的显卡驱动(显卡驱动的版本直接就决定了cud

最近要在个人台式机上搭建TensorFlow和PyTorch运行环境,期间遇到了一些问题.这里就把解决的过程记录下来,同时也可以作为安装上述环境的过程记录. 如果没有遇到类似的问题,想直接从零安装上述两个包的运行环境的,请直接阅读第三部分. 一.硬件和环境配置: 1)操作系统:Ubuntu 18.04: 2)NVIDIA Driver Version :390.48:(可通过nvidia-smi命令查到) 3)GPU:GTX 1080: (可通过nvidia-smi命令查到) 4)已安装CUDA

前言 最近要开始学习深度,那么首先在电脑上安装tensorflow.但是我不知道是配置版本的问题,还是安装失误的问题,我安装了很久没有安装成功,最后重装了电脑,并且融合了所有的网上可以查到的方案才安装成功.所以为了方便他人,我把自己的安装过程写下来,以供大家参考. 另附:后来我又重新安装tensorflow gpu,一次安装成功,但是其中也遇到些从没有见过的问题,现补充在最后. 安装材料 Vs2013 Anaconda3-4.2-windows-x86_64 Cuda_9.0.148_win10

从0开始搭建精灵宝可梦的检测APP 本文为本人原创,转载请注明来源链接 环境要求 Tensorflow1.12.0 cuda 9.0 python3.6.10 Android Studio Anaconda 安装Tensorflow 使用conda 安装GPU版Tensorflow conda install tensorflow-gpu=1.12.0 找到tensorflow的安装位置 我的位置在:home/jiading/.conda/envs/tensorflow12/lib/python

目录 内存淘汰是什么?什么时候内存淘汰 内存淘汰策略 Redis中的LRU淘汰算法 源码剖析 第一步:什么时候开始淘汰key 配置读取 检查时机 getMaxmemoryState 第二步:淘汰哪些key freeMemoryIfNeeded redis索引 淘汰池 第三步:如何删除key 第四步:什么时候停止淘汰key 最后 源码版本 Redis 6.0.0 内存淘汰是什么?什么时候内存淘汰 我们知道,当某个key被设置了过期时间之后,客户端每次对该key的访问(读写)都会事先检测该key是否

原文  https://zhuoroger.github.io/2016/08/20/redis-monitor-and-alarm/? 对于任何应用服务和组件,都需要一套完善可靠谱监控方案. 尤其redis这类敏感的纯内存.高并发和低延时的服务,一套完善的监控告警方案,是精细化运营的前提. 本文分几节,细说Redis的监控和告警: 1.Redis监控告警的价值 2.Redis监控的数据采集 3.Redis告警策略 4.基于Open Falcon的Redis监控告警方案 Redis监控告警的价值

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 工作原理 卷积是图像处理中一种基本方法. 卷积核是一个nxn的矩阵通常n取奇数, 这样矩阵就有了中心点和半径的概念. 对图像中每个点取以其为中心的n阶方阵, 将该方阵与卷积核中对应位置的值相乘, 并用它们的和作

在强化学习系列的前七篇里,我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法.今天开始我们步入深度强化学习.这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法. Deep Q-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲. 1. 为何需要价值函数的近似表示 在之前讲到了强化学习求解方法,无论是动态规划DP,蒙特卡罗方法MC,还是时序差分TD,使用的状态都是离散的有限个状态集合$\mathbb{S}$.此时问题的规模比较小,比较容易求解.但是假