大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...binary was not compiled to use: AVX2大概意思是安装的tensorflow版本不支持cpu的AVX2编译 可能是因为安装时使用的pip install tensorflow...Update 3 8.0.61.2/5.1.10 AVX2 Python 3.6/Compute 3.0,3.5,5.0,5.2,6.1 0.12.0\py35\CPU\avx VS2015 Update...VS2015 Update 3 8.0.61.2/5.1.10 AVX2 Python 3.5/Compute 3.0,3.5,5.0,5.2,6.1 找到对应的.whl文件 下载该文件，...我用google浏览器下载一直显示无法访问 后来选用Edge浏览器打开就好啦，直接就下载成功了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip.../developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 如果官网网速不够，可以用我给的链接(没币私信)： https://download.csdn.net/download/...-rwxr-xr-x 1 root root 81M 3月 5 14:18 libcudnn.so.5.1.10 多个cuda版本下可能会报的错 tensorflow-gpu is not...5.4.0，然而CUDA 8.0不支持5.0以上的编译器，因此需要降级，把编译器版本降到4.9。
即使加速效果不明显，但很多入门级的显卡依然可以用于TensorFlow，这至少可以帮助大家了解和熟悉这个框架。 请不要让缺少预算或者系统不兼容成为探索路上的拦路虎和借口。...Visual Studio 2013根据文档介绍也可以，但我并没有实际测试，不推荐使用。 如果你的电脑上已经安装了VS2017或者VS2013，可以同时下载安装VS2015，并不存在冲突。...5.CuDnn版本：CuDnn 6.0 for CUDA8.0。这是唯一可以使用的版本，下载时请对应的你的操作系统选择合适的版本。...安装步骤(建议使用管理员权限账号) 请尽量按照本文的安装顺序进行安装，否则有可能运行失败！最重要的是，安装CUDA必须在安装Visual Studio之后，这两个顺序不可以调换。...恭喜你，我们离胜利已经一步之遥了:) 让我们来验证我们安装的TensorFlow可以使用GPU！ 打开cmd，输入以下指令打开python的interactive shell。
之前在ubuntu14下实现了Caffe编译(参见去年写的博客 《 Ubuntu14:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS/CPU only)》)。...最近将系统升级到ubuntu16,新电脑显示也支持CUDA了，重新编译Caffe时发现还依赖库还是有点不同，在这里记下来。...sudo apt-get install libboost-all-dev // 安装boost库 #sudo apt-get install libatlas-base-dev //BLAS如使用...用于指定CUDA编译器(nvcc)的编译选项，如果不指定--Wno-deprecated-gpu-targets选项则在编译Caffe时会产生如下编译警告 nvcc warning : The ‘compute...当然也可以在cmake-gui中，如下图搜索NVCC，在CUDA_NVCC_FLAGS中添加--Wno-deprecated-gpu-targets ?
即使加速效果不明显，但很多入门级的显卡依然可以用于TensorFlow，这至少可以帮助大家了解和熟悉这个框架。 请不要让缺少预算或者系统不兼容成为探索路上的拦路虎和借口。...Visual Studio 2013根据文档介绍也可以，但我并没有实际测试，不推荐使用。 如果你的电脑上已经安装了VS2017或者VS2013，可以同时下载安装VS2015，并不存在冲突。...CuDnn版本：CuDnn 6.0 for CUDA8.0。这是唯一可以使用的版本，下载时请对应的你的操作系统选择合适的版本。...安装步骤(建议使用管理员权限账号) 请尽量按照本文的安装顺序进行安装，否则有可能运行失败！最重要的是，安装CUDA必须在安装Visual Studio之后，这两个顺序不可以调换。...恭喜你，我们离胜利已经一步之遥了:) 让我们来验证我们安装的TensorFlow可以使用GPU！ 打开cmd，输入以下指令打开python的interactive shell。
显卡驱动的安装： 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动，因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛，但是这个时候我们是没有CUDA可以用的，我们可以更新我们的驱动，更新链接为： https...一般情况下，我只需要安装最新版本的显卡驱动，然后根据自己的选择选择不同CUDA工具包就可以了，但是由于使用离线的CUDA总是会捆绑CUDA和驱动程序，所以在使用多个CUDA的时候就不要选择离线安装的CUDA...https://www.tensorflow.org/install/source_windows 版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA tensorflow_gpu-2.0.0...Toolkit\CUDA\v9.2 里面有一个version.txt的文本文件，直接打开即可，也可以使用命令，即 首先进入到安装目录，然后执行：type version.txt 即可查看 在Linux...(CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) 即7500，也就是cudnn的版本为7.5.0版本； （2）在Linux下当然也可以直接查看
OK ，可以开始编译了，在 caffe 目录下执行 ： make all -j8 这是如果之前的配置或安装出错，那么编译就会出现各种各样的问题，所以前面的步骤一定要细心。...10、安装 pycaffe notebook 接口环境 在上一步成功安装 caffe 之后，就可以通过 caffe 去做训练数据集或者预测各种相关的事了，只不过需要在命令行下通过 caffe 命令进行操作...文件中 python 路径设置错误出现的错误，可根据上一步检查一下，也可能出现别的错误，百度谷歌之～ 编译 pycaffe 成功后，验证一下是否可以在 python 中导入 caffe 包，首先进入...在安装scipy库的时候，需要fortran编译器（gfortran)，如果没有这个编译器就会报错，因此，我们可以先安装一下。...在这个网页上，我们就可以像在命令行下面一样运行python代码了。
Google 于 2017 年 8 月 17 日左右发布了 TensorFlow 1.3，该版本不再支持 cuDNN 5，开始支持 cuDNN 6，并预计在 TensorFlow 1.4 支持 cuDNN...7（本人用的cudnn6.0也可以支持），所以说当你使用 pip 安装最新版的时候，请使用 cuDNN 6，而不是我提供的 5.1，否则会出现Issues #2 的问题。...比如说我的是： Path环境变量： 如果你已经安装了 cuDNN 5.0 ，那么升级 cuDNN 的方法可以参考 这里 。...（3）安装python3.5 这个步骤网上百度一大把，安装后记得把路径也加入到环境变量； （4）安装tensorflow1.4 到这一步，由于我没有用Anaconda，直接采用pip安装方式进行...（5）安装pycharm TensorFlow支持很多编辑器，你可以随便选择，如Vim、Syder等。这里我以PyCharm IDE为编辑器进行配置讲解。
对于台式机则采用了Ubuntu+GPU+TensorFlow源码编译的方式，进行TensorFlow环境搭建，下面我们着重介绍下这种安装方式。...Ubuntu16.04+TensorFlow(GPU)源码编译 1 Ubuntu系统安装 目前，大多数计算机，包括台式机已没有了光驱，同时，Ubuntu的系统安装盘也不易获得。...下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载cuDNN后进行解压，并执行如下命令： sudo cp cuda/include/cudnn.h.../usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn* 6 gcc降低版本 网上说cuda8.0不支持5.0以上的编译器，因此需要降级，把编译器版本降到4.9，但我看了CUDA8.0的安装手册...10 环境测试 可以通过如下代码进行测试， # Python import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
OS：Windows 10 家庭中文版 CUDA：Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44 cuDNN：5.0 TensorFlow: 1.0.0 python...，那么我只需要升级 cuDNN 版本就可以了。...我现在的版本是 5.0，升级到 5.1 即可。可从 官网 下载或者从 这里 直接下载我下载好的。 下载好后就是替换原有的 5.0 版本了。...但是我第一次安装的时候稍微麻烦一些，是用此文中的方法安装的，即将对应文件复制到对应位置，所以你在升级 cuDNN 版本的时候也要将对应文件复制到对应位置就可以了。当然，你也可以直接使用第一种方法。...然后，再次运行 python cifar10_train.py 就可以顺畅的玩耍了。 END
看了各种深度学习的新闻、有意思的paper，要开始搭建深度学习环境入坑了。昨天看到一视频展现了tensorflow在Android平台上的应用，感觉潜力巨大，所以选择了tensorflow。...下载cudnn 5.0 for cuda7.5 需要nvidia的开发者帐号登录 ?...解压 tar -zxf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz cd cuda 复制头文件到/usr/local/include sudo cp include/cudnn.h...是否安装成功并使用了CUDA，依次执行以下python代码 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0],...可以开始新的征程啦~ ?
可见当前我的CUDA版本是8.0.61，而CUDNN版本是5.1.10，现在我准本安装CUDNN6.0的 本次示例安装的是cudnn6.0，对应的cuda版本是8.0，先从官网上下载需要的安装包：cudnn...-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 然后对其进行解压处理：tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 解压后得到一个cuda文件夹： ?...然后进入得到的cuda文件夹，复制一些东西到我们之前安装cuda的路径下（/usr/local/cuda/） 我们可以现看看cuda里面有什么：一个include文件夹，和一个lib64文件夹 ?...② 进入该文件夹后拷贝一些东西到指定目录 $cd cuda $sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/ $sudo cp include/cudnn.h...sf libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6 $ sudo ln -sf libcudnn.so.6 libcudnn.so $ sudo ldconfig 然后就ok了
TensorFlow 是一个理想的RNN（递归神经网络） API和实现，TensorFlow使用了向量运算的符号图方法，使得新网络的指定变得相当容易，但TensorFlow并不支持双向RNN和3D卷积，...同时公共版本的图定义也不支持循环和条件控制，这使得RNN的实现并不理想，因为必须要使用Python循环且无法进行图编译优化。...3.模型部署 Caffe Caffe是基于C++的，因此可以在多种设备上编译，具有跨平台性，在部署方面是最佳选择。...但是它不支持ARM架构，这限制了它在移动设备上的能力。 TensorFlow TensorFlow支持C++接口，同时由于它使用了Eigen而不是BLAS类库，所以能够基于ARM架构编译和优化。...TensorFlow仅使用了cuDNN v2，但即使如此它的性能依然要比同样使用cuDNN v2的Torch要慢1.5倍，并且在批大小为128时训练GoogleNet还出现了内存溢出的问题。
需要环境 Anaconda CUDA cuDNN 注：tensorflow1.4用的是cuda8,cudnn6;tensorflow用的是cuda9,cudnn7，选择版本时要注意 CUDA安装 首先确认你的...gpu支持CUDA，在这里可以看到 ?...我用的是tensorflow1.4,因此cuda需要安装8.0版本的，安装9.0版本会报错，提示dll文件找不到下载地址 注：安装前需要先安装显卡驱动，可以去英伟达官网，下载GeForce Experience...安装tensorflow-gpu 使用命令pip install tensorflow-gpu 测试代码 运行代码可以看到，使用的是gpu而不是cpu了！！！...import tensorflow as tf # Creates a graph. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2,
它使用两个根文件系统，一个指定的 rootfs A 存储在通常的文件系统分区 APP 中，另一个指定的 rootfs B 存储在磁盘上位于 APP 之后的新分区 APP_b 中。...启动到在 DRAM 中运行的 initrd，然后将不同的媒介暴露给主机以进行刷机。 在 Jetson Xavier NX 的情况下，可以并行刷机到不同的媒介，例如 QSPI 和 eMMC。...现在无需使用可加载内核模块 (LKM)、设备覆盖和 Jetson IO 工具重新编译内核即可添加对相机的支持。...可用作在 Jetson 上容器化 CUDA 应用程序的基础镜像 TensorRT 运行时容器—— 使用 CUDA 运行时容器作为基础镜像，并包含 cuDNN 和 TensorRT 运行时组件。...我是否可以简单地拔下 SD 卡并在不同的 Xavier NX 中使用它来使用相同的项目？ 答：是的，这是可能的。 问：能否在Jetpack 4.6 使用 Deepstream 5.1？
2017 年 3 月 1 日：cuDNN 版本从 5.0 升级到 5.1 版本，更新 cuda 和 cudnn 下载地址。...---- 安装TensorFlow 由于Google那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包，所以现在可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow 了，就是进入命令行执行下面这一条简单的语句...如果你已经安装了 cuDNN 5.0 ，那么升级 cuDNN 的方法可以参考 这里 。 然后再次import tensorflow 应该就成功了。...可以看到已经识别出我的显卡了（不要吐槽我的渣显卡，穷屌丝一个）。...终于可以在Windows上和TensorFlow愉快的玩耍了~~~ ---- 安装可能出现的问题 Cannot remove entries from nonexistent file 如果在安装 TensorFlow
编译环境Microsoft Visual Studio 2015 Update 3 (安装CPU版本非必须安装) CUDA编译器为Microsoft Visual Studio，版本从2010-2015...tensorflow文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到 conda create -n tensorflow python=3.6 这里的tensorflow只是个名字变量而已，...加速库CuDNN 从官网下载需要注册 Nvidia 开发者账号，网盘搜索一般也能找到。...或者导入tensorflow报错： ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。...最后发现我的tensorflow是1.1版本的太老了 换成1.4就成功了(2017可能太新不匹配DUDA8.0) 所以解决办法：temsorflow版本+VS2015/2017安装+CUDA版本+CUDNN
--action_env=PYTHON_BIN_PATH=/usr/bin/python，这里config=cuda是必要的，否则即使在bazel.rc中指定了gpu，生成出的Tensorflow Serving...实际可以在编译完成后，把需要的可执行文件保留，其它中间文件都可以删掉，这样就不需要太多存储（放NFS上运行也没问题，就是加载会很慢）。...这个加太多也不好，因为大量的swap IO会导致编译很慢 (3) 多次尝试发现这个问题都出在同一个地方时，可以在bazel编译时加个--jobs=2的选项，来限制同时编译任务数量，默认是用CPU核数（TX1...问题4： 找不到cudnn的报错；提示找不到nccl 分析与解决： 这个两个问题其实是独立的，但比较类似，所以放一起了。...分析BUILD.bazel源码发现，有对平台的判断，针对不同平台会拷贝不同目录的代码进行编译，而平台里不包含aarch64相关的，从而不会拷相应的代码。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、准备工作 参照官网上资料 ，进行准备工作 1....查看版本之间要求 https://www.tensorflow.org/install/source#linux gcc需要降级、cudnn需要7，TensorFlow需要1.12.0 2.下载...10.0 用su直接切换到root，再执行 source ~/.bashrc 4）检测是否安装成功 出现以下结果 博客里说这个result为pass则为成功 时隔几个月之后，cuda又不能正常使用了...四、安装TensorFlow-GPU版本 查看python3对应的TensorFlow安装版本，发现cpu与gpu并存 1.尝试安装对应gpu版本 pip3 install tensorflow-gpu...2）临时解决方法2 2.判断运行的TensorFlow是cpu还是gpu # 转自知乎. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
