一.LINUX环境下操作: 1.安装交叉编译SDK (仅针对该型号:i.MX6,不同芯片需要对应的交叉编译SDK) 编译方法参考:手动编译用于i.MX6系列的交叉编译SDK 2.下载Tensorflow git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git cd tensorflow git checkout r1.10 Tensorflow与Bazel编译器(及CUDA,CUDNN)之间需要对应,否则会有兼容性问题. tensorflow

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)

今天,终于把如何在linux服务器上运行tensorflow程序的问题解决: 1.首先要在服务器上python下安装tensorflow(要看好是在python2还是python3下安装,还要看好是CPU版本还是GPU版本) 2.确保tensorflow测试程序正常运行, 例: import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape=[3],name='a') b = tf.con

目录 第9章 运行TensorFlow 创建一个计算图并在会话中执行 管理图 节点值的生命周期 TensorFlow中的线性回归 实现梯度下降 给训练算法提供数据 保存和恢复模型 用TensorBoard来可视化图和训练曲线 命名作用域 模块化 共享变量 练习摘抄 第9章 运行TensorFlow 参考书 <机器学习实战--基于Scikit-Learn和TensorFlow> 工具 python3.5.1,Jupyter Notebook, Pycharm 创建一个计算图并在会话中执行 x =

运行TensorFlow代码时报错 错误信息ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file 原因:TensorFlow版本与CUDA版本不匹配 可使用pip3 install tensorflow-gpu==[version]将TensorFlow版本切换到制定版本中去,其对应的version可在'>TensorFlow官网查看 另: 1.查看cuda版本(在ubuntu下): cat /usr/local/cuda/

个人博客原文:http://www.bearoom.xyz/2019/08/25/ubuntu-tensorflow-cc-example/ 之前记录的运行Tensorflow的C++接口的例子都是零散的,现在写一个完整的例子. 一.模型文件转换 首先是需要有训练好的模型文件,然后将其转化为tensorflow的C++接口能够读取的.pb文件,这个前面也有记录,现在贴下完整的代码: ################################################### # # S

昨天类似的 YOLO: https://www.v2ex.com/t/392671#reply0 下载这个项目 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 解压 checkpoint files in ./checkpoint unzip ssd_300_vgg.ckpt.zip 运行 jupyter 文件命令 jupyter notebook notebooks/ssd_notebook.ipynb 项目说明: http://www.tensorflo

本章简单介绍了TensorFlow的安装以及使用.一些细节需要在后续的应用中慢慢把握. TensorFlow并不仅仅局限于神经网络和机器学习,它甚至可以用于量子物理仿真. TensorFlow的优势: 可运行于诸多操作系统 提供一个叫做TF.Learn(tensorflow.contrib.learn)的简单的Python API,和Scikit-Learn兼容,可以用短短几行代码训练多种神经网络. 提供另一个叫做TF-slim(tensorflow.contrib.slim)的API,用于简化

原因: import os #在顶头位置加上 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # '1'表示默认的显示等级,运行时显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # '2'运行时只显示 warning 和 Error os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='3' # '3'运行时只显示 Error 解决:头部加上:import

1.在运行之前先查看GPU的使用情况: 指令:nvidia-smi 备注:查看GPU此时的使用情况 或者 指令:watch nvidia-smi 备注:实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练: 方法一.在python程序中设置: 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’ 备注:使用 GPU 0 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0,1’ 备注:使用 GPU 0,1 方法二.在执行python程序时候

报错信息: [libprotobuf FATAL google/protobuf/src/google/protobuf/stubs/common.cc:67] This program requires version 3.6.1 of the Protocol Buffer runtime library, but the installed version is 3.0.0. Please update your library. If you compiled the program y

如果你是用的GPU版本的Tensorflow,你可以这样来使用CPU版本的Tensorlfow: config = tf.ConfigProto( device_count = {'GPU': 0} ) sess = tf.Session(config=config)

TensorFlow MNIST(手写识别 softmax)实例运行 首先要有编译环境,并且已经正确的编译安装,关于环境配置参考:http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027517.html 一.MNIST 运行 1)首先下载训练数据 在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将四个包都下载下来,在下面代码的运行目录下创建MNIST_data目录,将四个包放进去 train-images-idx3-ubyte.gz: training s

1 FailedPreconditionError错误现象 在运行tensorflow时出现报错,报错语句如下: FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value Variable [[Node: Variable/read = _MklIdentity[T=DT_FLOAT, _kernel="MklOp", _device="/job:local

1. 查看服务器上的Python安装路径: whereis python 2. 查看安装的Python版本号: python 3. 安装Anaconda: 1)下载 Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh安装文件: 2)打开终端, 输入: bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh 阅读license,一步步回车阅读(出现more时通过回车往下看) 输入yes,表示接受license 设置安装路径,这里使用默认安装路径,直接输入回车即可 确认

有时候运行TensorFlow时比较烦人,经常报一些warning或者版本更新了之类的一些警告,如下: 那么如何去掉或者说不显示这些东西呢,可以通过简单添加几行代码搞定,来看一下. 这样就不会报警告了. 总结: import os os.environ[' # 默认的显示等级,显示所有信息 os.environ[' # 只显示 warning 和 Error os.environ[' # 只显示 Error

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名

Docker是一种 操作系统层面的虚拟化技术,类似于传统的虚拟机.传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程:而容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核,而且也没有进行硬件虚拟.因此容器要比传统虚拟机更为轻便.传统虚拟机使用前需要指定内存.硬盘灯大小,使用过程中即使程序没有占用那么多资源也不会释放出来,而Docker则是使用多少则占用多少. Docker有三个主要的概念:镜像(Image).容器(Container).仓库(Rep

背景 听说谷歌的第二代机器学习的框架tensorflow开源了,我也心血来潮去探探大牛的产品.怎奈安装就折腾了一天,现在整理出来备忘. tensorflow官方网站给出的安装步骤很简单: # Only CPU-version is available at the moment. $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 安装pip 用到了一个pip的

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是

本文介绍tensorflow源代码方式安装.安装的系统为 Ubuntu 15.04. 获取TensorFlow源代码 git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow 使用 --recurse-submodules 选项来获取 TensorFlow 需要依赖的 protobuf 库文件. 安装 Bazel 遵从以下指令来安装 bazel 依赖.bazel 安装文件:下载地址 bazel 缺省需要使用JD