目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

TensorFlow笔记-02-Windows下搭建TensorFlow环境(win版非虚拟机) 本篇介绍的是在windows系统下,使用 Anaconda+PyCharm,不使用虚拟机,也不使用 Linux 安装 Anaconda 这个相信有很多人都在用,所以简单说一下 如果没有安装可以直接去Anaconda官网下载:https://www.anaconda.com/download/ 提示:安装时记住安装目录 默认安装就可以 如果安装 Anaconda 有问题请参照: windows下Ana

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_189 笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了,俗话说得好,但闻新人笑,不见旧人哭,Intel mac早已被束之高阁,而M1 mac已经不能用真香来形容了,简直就是"香透满堂金玉彩,扇遮半面桃花开!",轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘,别说996了,就是007,我们也能安之若素,也可以笑慰平生.好了,日常吹M1的环节结束,正所谓剑虽利,不厉不断,材虽美,不学不高.本次我们尝试在M1 Mac os 中搭建Python3的

当我刚开始学习使用scikit-learn时,总是会出现各种各样的包依赖问题,兜兜转转了一遍才全部安装好,现在的机器学习算法开发者大都使用tensorflow.pytorch来实现自己的想法,但依然会面临各种包版本和依赖的问题,有一段时间我使用virtulenv来解决python版本的问题.前几天升级MacOS,发现因为权限问题没法直接安装tensorflow.这促使我使用同事们常说的Docker来开发.我搭建的步骤如下: 从Docker官网下载最新的Docker应用程序(Docker Desk

一. 安装cuda8.0 1)先去官网下载cuda8.0  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下载完之后进行安装,安装时间有点长,请耐心等待,默认是安装在c盘目录下 安装完后会生成两个系统变量: CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8. CUDA_PATH_V8_0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit

Y7000P电脑环境i7处理器,1060显卡,16g内存,win10家庭版(系统版本号1809),在联想官网升级过bios,所有驱动都是最新.(截止时间点2019年3月1日) python3.5 安装GeForce Experience到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/,experience检测显卡驱动,发现最新版本419.17,点击安装,一定要注意,选择自定义安装,然后有个纯净安装的勾选框.安装完成后需要重

1,关于TensorFlow TensorFlow 随着AlphaGo的胜利也火了起来. google又一次成为大家膜拜的大神了.google大神在引导这机器学习的方向. 同时docker 也是一个非常好的工具,大大的方便了开发环境的构建,之前需要配置安装. 看各种文档,现在只要一个 pull 一个 run 就可以把环境弄好了. 同时如果有写地方需要个性化定制,直接在docker的镜像上面再加一层补丁就好了. 自己的需求就能满足了,同时还可以将这个通用的方法分享出去. 2,下载TensorFlo

一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - 3)添加仓库 sudo add-apt-repository

多头注意力可以用以下一张图描述: 1.使用pytorch自带的库的实现 torch.nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads, dropout=0.0, bias=True, add_bias_kv=False, add_zero_attn=False, kdim=None, vdim=None) 参数说明如下: embed_dim:最终输出的 K.Q.V 矩阵的维度,这个维度需要和词向量的维度一样 num_heads:设置多头注意力的数量.如果设置为

为什么从源码编译Tensorflow? 安装过的人们都知道如果 pip install tensorflow 的话会报错Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 考虑到操作系统的的兼容性,现有的编译好的二进制安装包不适用openeuler,所以考虑这些因素,我们要自己搭建. 我们需要bazel交叉编译软件,有点类似cmake(上游下载的开源.sh文件已上传到仓库

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复的过程我们称为"上采样",本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结.写的不好勿怪哈. 神经网络中的降维方法 池化层 池化层(平均池化层.最大池化层),卷积  平均池化层 pytorch nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d tensorflow tf.layers

1.  在win10中利用Anaconda直接安装tensorflow-gpu 不需要另行安装cuda cudnn 但是不知道电脑会自动适配所需的版本吗,不过把电脑显卡驱动更新一下,就都也可以了吧. https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/83690575?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_param_

这年头,不会点人工智能和神经网络,都不好意思跟人打招呼了.之前搞了一下sklearn,今天觉得应该要了解一下google这个传说中的人工智能开源神器. 最近终于有时间了,凡事从hello world开始,先从搭环境开始吧. 1.python环境 安装Python:https://www.python.org/ 安装各种库,依赖,因为已经装过太多,我已经忘记需要装什么了.但是有时候会出现装不上的情况,那么这个时候轮子就派上用场了. 各种轮子下载地址:http://www.lfd.uci.edu/~

今天终于动手折腾实验室的服务器啦!由于权限原因,只能在自己的路径下安装TensorFlow. 1. 下载安装Anaconda 官网下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux 下载对应版本,上传到服务器,执行: bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 名称改成自己的相应版本. 如果不在意细节,一路回车加‘yes’即可安装完成.注意细节的话:一直回车完协议输入‘yes’,之后会让选择安装目录,选择完成后,询问是否将

一.windows10环境+pip python软件包(最新版)+Pycharm软件(过段时间在弄下CUDA和GPU吧) 直接使用pip指令来安装tensorflow软件(如果很久没有更新pip软件包的源时,可以先更新pip): pip install --upgrade pippip install tensorflow 等待一会就可以看到tensorflow已经安装好了,我的装好了,就是下面这个样子: 接下来配置Pycharm里面的工程索引头文件,配置为包含了TensorFlow的那个版本的

转载请注明源出处:http://www.cnblogs.com/lighten/p/6753695.html 这篇文章介绍了一下在Windows上安装TensorFlow的步骤,主要是翻译了一下官方的安装指导,官方指导网址:这里.(需要FQ访问). 1 决定安装哪个版本的TensorFlow 你必须选择下列TensorFlow的其中一种类型进行安装(可以都装): 仅支持CPU版本的TensorFlow.如果你的系统中没有NVIDIA的GPU,你必须安装这个版本.注意这个版本通常是非常容易安装的,

1 说明: 本机配置:显卡gtx970,ubuntu16.4.1+cuda8.0+cudnn v5+tensorflow0.11 1. 下载 1.1 系统镜像 由于我尝试了ubuntu14.04,安装Nvidia驱动之后,会出现循环登录的问题,并始终无法找到有效的解决途径,所以只能选择ubuntu16.04了. 镜像地址 https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads 1.2 CUDA 8.0 https://developer.nvi

官网安装指南地址:https://www.tensorflow.org/install/pip 安装过程碰到的问题: 1.创建虚拟环境 virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv 提示如图: 给虚拟环境指定python路径:virtualenv env -p 安装路径/python.exe 结果继续这样的报错,查看python的安装目录,并没有python3.exe 命令改为:virtualenv --system-site-packa