本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h

要做卷积神经网络的一些东西,所以要装theano,网上很多Theano安装教程版本较老,而各安装包更新很快,参考价值有限.走了很多弯路才装好,把这个过程记录下来,希望对大家有帮助~ ~ 我的配置:win7,32位(64和32位安装步骤没差,下安装包版本有差而已),vs2012 首先推荐一篇英文安装指南,写的十分详细,很多安装指南都是参考的这篇.不过因为这篇里存在着一些冗余成分,个人酌情参考,不过遇到难题时可以看看:http://deeplearning.net/software/theano/i

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

lxd gpu设备发现: // /dev/nvidia[0-9]+ type nvidiaGpuCards struct { path string major int minor int id string } // {/dev/nvidiactl, /dev/nvidia-uvm, ...} type nvidiaGpuDevices struct { path string major int minor int } // /dev/dri/card0. If we detect that

在 Yarn 上使用 GPU 前提 目前,Yarn 只支持 Nvidia GPU. YARN NodeManager 所在机器必须预先安装了 Nvidia 驱动器. 如果使用 Docker 作为容器的运行时上下文,需要安装 nvidia-docker 1.0(这是 Yarn 当前所能支持的版本). 配置 GPU 调度 在 resource-types.xml,添加如下配置 <configuration> <property> <name>yarn.resource-ty

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用mxnet,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 mxnet 1.9.0 mxnet-cu112 1.9.0 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),第二列到最后一列是图片数据向量 (28x

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

前言: 本文章记录了我将自己的数据集处理并训练的流程,帮助一些刚入门的学习者,也记录自己的成长,万事起于忽微,量变引起质变. 正文: 一.流程 1)准备数据集  2)数据转换为lmdb格式  3)计算均值并保存(非必需) 4)创建模型并编写配置文件 5)训练和测试 二.实施 (一)准备数据集 在深度学习中,数据集准备往往是最难的事情,因为数据涉及隐私.商业等各方面,获取难度很大,不过有很多科研机构公布了供学习使用的数据集,我们可以在网上下载.还有一种获取的途径是论文,查阅国内外相关的论文,看他们

首先得看我前两个博客,把python3,虚拟环境,mariadb数据库,redis数据库,nginx安装好. 一.创建一个虚拟环境 1,创建虚拟环境 mkvirtualenv zijin #创建了一个叫zijin的虚拟环境 2,安装模块 ,上传项目的requirement.txt文件 ,在当前的虚拟环境中安装模块 pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple -r requirement.txt注:安装xadmin,会出现错误,需要我们手动安装,p

https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/blob/v1.0/chapter5-常用工具/chapter5.ipynb 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 在训练神经网络过程中,需要用到很多工具,其中最重要的三部分是:数据.可视化和GPU加速.本章主要介绍Pytorch在这几方面的工具模块,合理使用这些工具能够极大地提高编码效率. 1.数据处理 PyTorch提供了几个高效便捷的工具,以便使用者进行数据处理或增强等操作,同时可通过并行化

当我们把训练好的tensorflow训练图拿来进行预测时,会有多个训练时生成的节点,这些节点是不必要的,我们需要在预测的时候进行删除. 下面以bert的图为例,进行优化 def optimize_graph(self, checkpoint_file, model_config): import json tf = self.import_tf() from tensorflow.python.tools.optimize_for_inference_lib import optimize_fo

http://blog.csdn.net/tangyajun_168/article/details/50936698 最近项目中用到室外三维模型与室内三维地图交互,室外三维模型的加载我们采用了cesium js来实现,在使用的过程中遇到了许多的问题,闲暇之余将其实现及遇到的问题记录下来,以备将来再用到时少走弯路. 一.开发环境准备 1.下载cesium js cesium js 下载地址 https://github.com/AnalyticalGraphicsInc/cesium/relea

一.SaltStack介绍 1.1 saltstack简介: saltstack是基于python开发的一套C/S架构配置管理工具,它的底层使用ZeroMQ消息队列pub/sub方式通信,使用SSL证书签发的方式进行认证管理.ZeroMQ使SaltStack能快速在成千上万台机器上进行各种操作,之前已经介绍过了puppet mco的框架,比较类似.而且采用RSA Key方式确认身份,传输采用AES加密,使传输的安全性得到保障. saltstack是基于C/S架构的服务模式,服务器端叫做Maste

In the last chapter we learned that deep neural networks are often much harder to train than shallow neural networks. That's unfortunate, since we have good reason to believe that if we could train deep nets they'd be much more powerful than shallow

css: .cesium-widget-credits{ display:none!important;}js: var viewer = new Cesium.Viewer('cs', { animation:false, //是否显示动画控件homeButton:true, //是否显示home键geocoder:false, //是否显示地名查找控件 如果设置为true,则无法查询baseLayerPicker:false, //是否显示图层选择控件timeline:false, //是否

本文主要用于记录python环境的搭建一些不常用的命令,其他的安装步骤在其他大师可以找到就不详细列出了.(注:以下操作都是在Ubuntu14.04LTS版本) 一.环境查询相关 1.查询当前python环境中安装的包及版本信息. pip freeze 二.虚拟环境相关 1.使用virtualenv建立虚拟环境 jones@ubuntu:~$ export VIRTUAL_USE_DISTRIBUTE=true jones@ubuntu:~$ mkdir ~/work jones@ubuntu:~

(与本节内容无关///////////////////////////保存图片参数为--gui.save_all_screenshots true////////////////////)  在我们安装好CUDA.boost.OpenCV之后,接下来的一些库(libSDL.protobuf等)的安装,我们都可以用系统内部的程序进行安装.比如 安装libSDL,我们终端输入 apt-cache search libsdl 1 1 系统会给出一系列程序,我们选择其中的libsdl1.2-dev进行安

软件依赖 Python版本大于2.6或版本小于3.0: 对Python版本要求 msgpack-python: SalStack消息交换库 YAML: SaltStack配置解析定义语法 Jinja2: SaltStack states配置模板 MarkupSafe: Python unicode转换库 apache-libcloud: SaltStack对云架构编排库 Requests: HTTP Python库 ZeroMQ: SaltStack消息系统 pyzmq: ZeroMQ Pyth

kube-scheduler简介 调度是容器编排的重要环节,需要经过严格的监控和控制,现实生产通常对调度有各类限制,譬如某些服务必须在业务独享的机器上运行,或者从灾备的角度考虑尽量把服务调度到不同机器,这些需求在Kubernetes集群依靠调度组件kube-scheduler满足. kube-scheduler是Kubernetes中的关键模块,扮演管家的角色遵从一套机制为Pod提供调度服务,例如基于资源的公平调度.调度Pod到指定节点.或者通信频繁的Pod调度到同一节点等.容器调度本身是一件比

1.进入项目文件夹 mkdir uwsgi_file vim uwsgi.ini 写入保存 [uwsgi] chdir = /home/mysite/my_project # 项目目录 module = my_project.wsgi:application # wsgi所在目录 # home = /root/.virtualenvs/mywork # 虚拟环境目录 缺省 master = true # 主进程 processes = # 进程数 harakiri = max-requests

TorchScript神经网络集成技术 create_torchscript_neuropod 将TorchScript模型打包为neuropod包. create_torchscript_neuropod( neuropod_path, model_name, input_spec, output_spec, module = None, module_path = None, input_tensor_device = None, default_input_tensor_device =