anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326

71 mac boook pro 无 gpu 下caffe 安装 1.首先安装homebrew工具,相当于Mac下的yum或apt ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 2.安装Caffe依赖 $ brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb $ brew tap homebrew/s

在硕士第二年,义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中.从之前的惯性导航转到这个方向,一切从头开始,在此,仅以此文记录自己的打怪之路. 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度,所以首先在windows环境下打个基础.有个插曲,台式机由于某些原因只能保持在32位系统,编译caffe.cpp时才发现系统不兼容,然后才换到64位的笔记本上进行操作. 前期准备:1.VS 2013   2. windows版的Caffe(https://github.com/BVLC/caffe/

本人机子windows 10,matlab2015a,vs2013(官网使用的是vs2013) 1.首先去github上下载caffe的windows包,地址:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 下载完后,解压得到: 2.进去找到windows文件夹,进入windows文件夹,找到Caffe.sln文件,这就是要打开的项目文件,如下: 3.使用vs2013打开Caffe.sln项目文件,打开后目录文件如下所示: 4.因为这里是无gpu配置,并且还

首先来一波地址: happynear大神的第三方caffe:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231 Neil Z大神的第三方caffe:https://initialneil.wordpress.com/2015/01/11/build-caffe-in-windows-with-visual-studio-2013-cuda-6-5-opencv-2-4-9/ caffe提供Windows工具包(caffe-windows

Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数 代码实现(以Minist为例) #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 import torch from torchvision import datasets, transforms

linux下无root 安装activepython 1.下载ActivePython-2.7.8.10-linux-x86_64.tar.gz 包 2.进入非root用户,如bdc用户,解压 [bdc@svr001 python]$ tar  -zxvf  ActivePython-2.7.8.10-linux-x86_64.tar.gz 解压得到ActivePython-2.7.8.10-linux-x86_64 目录 3.进入ActivePython-2.7.8.10-linux-x86_

Google TensorFlow for GPU安装.配置大坑 从本周一开始(12.05),共4天半的时间,终于折腾好Google TensorFlow for GPU版本,其间跳坑无数,摔得遍体鳞伤,曾一度怀疑自己廉颇老矣,不能饭也:后,凭借自己多年积累得还算扎实的基本功,终于从无数个坑中爬出,百转千回,成功安装了TensorFLow,如下图: 题外话,图中a+b的输出结果为42是有意为之,因为<银河系漫游指南>中关于生命.宇宙及一切问题的终极答案就是42 先小小庆祝一下,然后再把其中几个

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com Summary: DeepLab需要1.10以上版本. 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版. 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行.第三次安装成功,但电脑

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40087578/article/details/87186613这里记录用pytorch 多GPU训练 踩过的许多坑   仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一.官方思路包装模型 这是pytorch 官方的原理图  按照这个官方的原理图  修改应该参照 https://blog.csdn.net/qq

tensorflow -gpu安装首先,安装Anoconda1. 官网下载点我: 2.安装 点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装. 如图,打上勾之后,一路next 3.打开终端 1)输入conda –version 查看版本 2)配置Python环境 我装的是python3.5,你们可以根据情况自己选择 conda create –n tensorflow python=3.5 3)激活python环境:activate tensorflow 你可以退

Pytorch指定GPU的方法 改变系统变量 改变系统环境变量仅使目标显卡,编辑 .bashrc文件,添加系统变量 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号 在程序开头设置 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' 在运行程序时指定 # 运行程序时使用命令行,来设置该程序可见的gpu: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py 使用torch.c

mac无坑安装nginx 首先需要mac下有一个缺失的软件包的管理器------->homebrew 1.打开终端输入 brew update 说明homebrew已经安装好了 2.继续执行以下命令 查询安装的软件是否存在 brew search nginx 3.执行以下命令,可以查看使用homebrew安装的nginx的安装具体信息,比如安装路径,config文件路径等等 SOS:不同电脑可能路径不一样 brew info nginx 4.正式安装 brew install nginx 安装完

无脑安装java编程语言开发的集成环境  IDEA 根python很类似:可以借鉴无脑安装--Python 及 安装python集成开发环境pycharm - 隐姓埋名4869 - 博客园 (cnblogs.com)

我这里主要参考了:https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79631567 并根据自己在安装中遇到的情况做了一些改动. 先说明一下我的Ubuntu和GPU版本: Ubuntu 16.04 GPU:GEFORCE GTX 1060 1. 查看显卡型号 使用命令:lspci | grep -i nvidia 查看电脑上的显卡,是否是nvidia版本. 2. 安装NVIDIA显卡驱动 具体做法参考之前博客的介绍. 3. 安装cuda 8

一,cpu 下安装 tensorflow conda env list source activate tensorflow 直接安装相应版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0 keras 直接安装 conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__vers

前记 由于是在一台用了很久的机器上安装caffe,过程比较复杂,网上说再干净的机器上装比较简单.如果能有干净的机器,就不用再过这么多坑了,希望大家好运!介绍这里就不说了,直接进入正题: Caffe 主页  http://caffe.berkeleyvision.org/ github主页 https://github.com/BVLC/caffe 机器配置: [root@cdh-nn-182 build]# lsb_release -a LSB Version: :base-4.0-amd64:

网上多数是vs2012或者vs2013上安装方式,带NA-显卡的需要安装CUDA7.5,安装cuDNN4,cuDNN. 一 :下载caffe源码(microsoft版) 下载地址:https://github.com/microsoft/caffe 备注:单击网页中的Clone or download. 二.编译caffe源代码 1.解压源码(我解压在F盘) 2.进入目录 F:\caffe-master\windows (1).打开文件"CommonSettings.props.exemple&

转自http://www.jianshu.com/p/01dc42595733 注:Macbook pro 13' 没有NVIDIA的显卡,没办法CUDA编程,所以下面都是CPU编程. 1. 安装homebrew homebrew是Mac端的一个软件包管理系统,通过它可以很方便地通过控制台命令安装程序.打开终端,输入(把下面的直接复制就行了): /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/in

PyTorch 的诞生 2017 年 1 月,FAIR(Facebook AI Research)发布了 PyTorch.PyTorch 是在 Torch 基础上用 python 语言重新打造的一款深度学习框架.Torch 是采用 Lua 语言为接口的机器学习框架,但是因为 Lua 语言较为小众,导致 Torch 学习成本高,因此知名度不高. PyTorch 的发展 2017 年 1 月正式发布 PyTorch. 2018 年 4 月更新 0.4.0 版,支持 Windows 系统,caffe2