另一种就是通过RDP（Remote Desktop Protocol）协议，支持GUI，熟悉Windows的朋友可能知道Windows支持远程登录，在Ubuntu系统上，也能达到同样的效果。...Jetson Nano系统默认python为2.7版本，然而安装tensorflow-gpu却需要Python3，在Python3下导入opencv模块，出现如下错误： (tensorflow-gpu...的环境中，如果你使用了python虚拟环境，而创建虚拟环境时没有添加 —system-site-package 参数，在虚拟环境中依然会有问题，解决方法，删除掉虚拟环境中的no-global-site-packages.txt...填坑指南： virtualenv本身就已经够用，不过为了方便管理，我还是使用了一个wrapper，这实际上就是用脚本在virtualenv上封装了一层，方便使用： sudo apt-get install...创建虚拟名为tensorflow-gpu的虚拟环境： mkvirtualenv -p /usr/bin/python3 --system-site-package tensorflow-gpu 激活虚拟环境
但随着机器学习框架和算法的不断发展，我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具，尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。...这里面大量的重复劳动不说，还经常出现系统不兼容等莫名其妙的问题，非常令人崩溃。很可能再自己机器上跑通了，但放到用户的环境里，或者服务器上就出问题了。...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。...'tensorflow' 2） 保存修改后的容器为新的镜像 通过在容器里执行bash命令后我们可以看到，TensorFlow官方提供的这个容器的环境已经安装了Python2和Python3，不过只有在...python2上安装了TensorFlow的环境，如果你想在python3运行TensorFlow的话，可以自己手动在容器里进行你喜欢的环境配置。
但随着机器学习框架和算法的不断发展，我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具，尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。 ...这里面大量的重复劳动不说，还经常出现系统不兼容等莫名其妙的问题，非常令人崩溃。很可能再自己机器上跑通了，但放到用户的环境里，或者服务器上就出问题了。 ...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。...'tensorflow' 2） 保存修改后的容器为新的镜像 通过在容器里执行bash命令后我们可以看到，TensorFlow官方提供的这个容器的环境已经安装了Python2和Python3，不过只有在...python2上安装了TensorFlow的环境，如果你想在python3运行TensorFlow的话，可以自己手动在容器里进行你喜欢的环境配置。
安装TensorFlow 启动终端(如果是远程访问的话，就使用SSH)。...pip install tensorflow-gpu==1.8.0 在TensorFlow安装的时候，我们运行下Python shell， python 在Python shell中输入下面的代码： import...Linux 这样，.tgz文件就开始下载了，将文件存储到你的机器上，并使用以下命令进行提取， tar -xzvf 最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹，切换到该目录...为确保TensorFlow能够检测到GPU，在Python shell中使用以下代码， tf.test.gpu_device_name() 它将会把所有可用的GPU显示出来。...nvidia-smi 问题修复 如果所有配置都正确，nvidia-smi也可以执行，但TensorFlow仍然报出相同的错误，那么很有可能环境变量出了问题。
从docker hub上拉取镜像： docker pull mattzheng/docker_gpu 最简单的启动： nvidia-docker run --rm -ti docker...docker hub之上， （1）先得在网站注册：https://hub.docker.com/ （2）在terminal，中键入docker login输入账号与密码，就与Hub联通了 sudo...但是如果是，宿主机是远程Linux服务器，你想在远程调用服务器中docker的Jupyter notebook。...其中，第一次打开输入的密码，是toke之后的内容，本图中的为： 0375ddd82c0417e55dddf4d3bf7f9dcba9530e89391a6163 ?...三、tensorflow安装 在tensorflow/tensorflow:latest-gpu版本中，没有pip3 需要安装一下： apt-get update apt-get install python3
0x01 引言 很多朋友在windows上安装tensorflow之后，第一次运行会遇到如下错误： ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。...很多朋友解决了这个问题就继续运行tensorflow了，没有继续思考这个问题。...它默认以进程树的方式显示进程及子进程之间的关系(可开关)且以颜色进行区分让人一目了然 非常精确的 CPU 占用显示 提供替代任务管理器的选项，在 Windows XP/7/Vista/8/10 中都非常有用...PsTools 可以帮助我们在命令行中执行相当多的管理任务，更主要的是可以将其写成脚本来执行周期性重复任务或在管理大批量服务器时提高效率。...作为 Sysinternals 工具包中的一个子集，PsTools 本身就有十来个命令行小工具，下面我们会逐个为大家进行介绍： PsExec – 在远程计算机执行命令 PsFile – 查看打开的网络文件
安装TensorFlow 启动终端(如果是远程访问的话，就使用SSH)。...pip install tensorflow-gpu==1.8.0 在TensorFlow安装的时候，我们运行下Python shell， python 在Python shell中输入下面的代码： import...Linux 这样，.tgz文件就开始下载了，将文件存储到你的机器上，并使用以下命令进行提取， tar -xzvf 最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹，切换到该目录...为确保TensorFlow能够检测到GPU，在Python shell中使用以下代码， tf.test.gpu_device_name() 它将会把所有可用的GPU显示出来。...nvidia-smi 问题修复 如果所有配置都正确， nvidia-smi也可以执行，但TensorFlow仍然报出相同的错误，那么很有可能环境变量出了问题。
解决 module = loader.load_module(fullname) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块在使用Python时，有时可能遇到ImportError...在“系统变量”下找到名为“PATH”的变量，并点击“编辑”按钮。在弹出的编辑环境变量窗口中，点击“新建”按钮。输入DLL文件所在的路径，并点击“确定”按钮。...可以在命令行中输入python --version检查Python版本。确保所需的依赖库已正确安装。可以使用pip list命令检查已安装的库。...假设我们在使用Python的机器学习库tensorflow时遇到了ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。...然后，我们通过pip命令检查和安装所需的依赖库tensorflow。最后，我们检查tensorflow的版本兼容性，并根据需要执行其他操作。
在终端上同样支持鼠标事件，你可以只点击屏幕左上角的带下划线的run来运行。 这会在run()调用刚结束的时候启动另外一个屏幕，它会显示所有这次运行中被转储的中间张量。.... 04 离线调试远程运行的会话 有时候，你的模型运行在远程的机器或者进程上，你无法通过终端接触到。...A:没有。调试器在图中插入了额外的特殊目的的调试节点，来记录中间的张量的数值。这些节点肯定会减缓图的运行。如果你对剖析你的模型感兴趣，查看TensorFlow的tfprof和其他剖析工具。...Q:我怎样把tfdbg和我在Bazel里的会话连接起来？为什么我看到一个错误：ImportError:cannot import name debug？...你包含的第一个依赖是使用没有即使调试器支持的TensorFlow；第二个开启调试器。
当需要GPU资源时，Bitfusion客户端会将任务发送到远程Bitfusion服务器端执行；当资源不足时，系统会进行排队。 课程结束后，资源自动回收。...科研人员在虚拟服务器中执行相关的python代码，运行在虚拟服务器中的Bitfusion客户端会将相关的程序发送到Bitfusion服务器端执行。...当然，如果科研人员希望在虚拟服务器中使用docker或者Jupyter notebook，也是没有问题的。...如果用户希望增加更多的并发任务，则需要调整batch_size参数。在实际应用中，由于系统提供排队机制，当单个任务执行时间不是很长的情况下，可以有更多的学生同时使用。...4.2 运行Python，并进入到交互命令行，运行相关命令 此类情形，我们需要首先申请远程GPU资源，然后再运行相关的命令和脚本，最后需要释放远程的GPU资源。
软放置 默认情况下，如果您尝试在操作没有内核的设备上固定操作，则当 TensorFlow 尝试将操作放置在设备上时，您会看到前面显示的异常。...作业只是一组通常具有共同作用的任务，例如跟踪模型参数（例如，参数服务器通常命名为"ps"，parameter server）或执行计算（这样的作业通常被命名为"worker"）。 ?...例如，在图12-6中，"ps"任务没有看到 GPU 设备，想必其进程是使用CUDA_VISIBLE_DEVICES =""启动的。 请注意，CPU由位于同一台计算机上的所有任务共享。...跨多个参数服务器的分片变量 正如我们很快会看到的那样，在分布式设置上训练神经网络时，常见模式是将模型参数存储在一组参数服务器上（即"ps"作业中的任务），而其他任务则集中在计算上（即 ，"worker"...对于具有数百万参数的大型模型，在多个参数服务器上分割这些参数非常有用，可以降低饱和单个参数服务器网卡的风险。 如果您要将每个变量手动固定到不同的参数服务器，那将非常繁琐。
实时和视频目标识别都可以在我的个人笔记本电脑上以高性能运行，仅使用 8GB CPU。...我对使用第一个python 脚本去初始化X11系统的结果不是很满意，但是目前我还没有找到解决这个问题的方法。...因此现在在主流python 脚本之前没有必要调用 init openCV.py 视频处理 为了能通过我的摄像头实时运行目标检测API ，我使用线程和多进程处理的python 库。...否则，当视频帧没有从输入队列获取时不会处理任何事情。 为了解决帧率顺序的问题，我使用了如下这种优先队列作为第二输入队列： 1....视频帧带着对应的视频帧编号被读取并放入输入队列中（实际上是一个python 列表对象放入了序列）。 2.
作者使用的是 OpenCV 和 Python3 多进程和多线程库。本文重点介绍了项目中出现的问题以及作者采用的解决方案。...在我的个人电脑上可以同时进行高性能的实时目标检测和视频后处理工作，该过程仅使用了 8GB 的 CPU。...为了将视频流传送到 docker 容器中，要在运行 docker 图像时使用设备参数： docker run --device=/dev/video0 对 Mac 和 Windows 用户而言，将网络摄像头视频流传送到容器中的方法就没有...就视频处理而言，使用线程是不可能的，因为必须先读取所有视频帧，worker 才能对输入队列中的第一帧视频应用目标检测。当输入队列满了时，后面读取的视频帧会丢失。...本文还展示了如何使用《Building a Real-Time Object Recognition App with Tensorflow and OpenCV》中的原始 Python 脚本执行多进程视频处理
原生pip安装TensorFlow 使用原生的pip安装时最简单的，直接安装使用一条命令就可以安装完成了。...token=ab489f0445846cb7f9d5c9613edcf7b9537cd245dbecf2a6 然后我们在浏览器上输入IP地址，如何是在本地，那就就输入localhost，得到的页面如下，...原生pip安装TensorFlow 在Windows上默认是没有安装Python的，所以要先安装Python，这里笔者安装Python 3.6.5，首先到Python官网上下载对应的版本，必须是64位的...以后在使用Python3的时候，分别是使用pip3和python3命令。...上输入bash命令进入到Linux子系统，在这个子系统上安装TensorFlow请参考Ubuntu使用原生pip安装TensorFlow的方法，这个笔者就不在重复介绍了。
安装tensorflow模块 1....车牌编号训练+识别代码（保存文件名为train-license-digits.py）： ? ? ? ? ? ? ? 4. 训练 保存好上面三个python脚本后，我们首先进行省份简称训练。...然后进行省份简称识别，在命令行输入执行如下命令： python3 train-license-province.py predict ?...执行城市代号训练（相当于训练26个字母）： python3 train-license-letters.py train ?...识别车牌编号： python3 train-license-digits.py predict ? 与下方的测试图片对比，识别成功： ?
SSH 密钥对，然后继续参考该指南（如果你之前没有经验）： ssh-keygen -t rsa 现在将该密钥复制到你的远程机器，这样你以后连接它时就不用每次都输入密码了。...PyCharm 中的远程解释器 ? 这部分很有意思，我们如何设置远程解释器（remote interpreter）从而让你能在远程机器上执行脚本呢？...部署 该远程解释器不能执行本地的文件，PyCharm 必须将你的源文件（你的项目）复制到你的远程服务器上的目标文件夹，但这是自动完成的，所以你无需多想！...然后你可以输入 ls/ 来验证你确实在你的服务器上执行该命令。输出应该是这样的： ? 运行脚本 现在回到你的 test.py 脚本，然后选择顶部栏的 Run > Run…。...你将会看到执行已停止，然后你就可以远程调试脚本了。 ? 下一步 为了使你的机器联网，你不得不在家庭路由器上转发端口，这根据不同的供应商而变化。我建议在你的路由器上转发一个超过 22 的不同端口。
虚拟环境使你可以在一台计算机上拥有多个不同的隔离Python环境，并在每个项目的基础上安装模块的特定版本，而不必担心会影响其他项目。...如果你还没有安装 python3-venv ，请输入以命令安装： sudo apt update sudo apt install python3-venv 2、创建虚拟环境 建立一个独立的工作目录，...mkdir my_tensorflow cd my_tensorflow 进入目录，使用以下命令创建新的虚拟环境， python3 -m venv venv 上面的命令创建一个名为venv的目录，该目录包含...可输入以下命令以安装 TensorFlow： pip install --upgrade tensorflow 在虚拟环境中，可以使用pip代替pip3和python代替python3。...在撰写本文时，TensorFlow的最新稳定版本是2.0.0。到此，你的Tensorflow便安装完成了。
我们正积极开发的这个代码库以让它更好地满足我们的研究需求，今天我们很高兴宣布今天它已开源化。我们把这个框架命名为 Sonnet。...模块用一些输入 Tensor 调用，添加操作到图里并返回输出 Tensor。其中一种设计选择是通过在随后调用相同的模块时自动重用变量来确保变量分享被透明化处理。...我们已经发现，编写明确表示子模块的代码可以轻松实现代码重用和快速实验——Sonnet 可以在内部声明其他子模块的编写模块，或在构建时传递其他模块。 ?...这一步是让 Sonnet 构建于 TensorFlow 头文件上的必要步骤。...构建和运行安装程序 运行安装脚本，在临时目录中创建一个 wheel file： $ mkdir /tmp/sonnet $ bazel build --config=opt :install $ .
2.Pycharm的安装配置 PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成...在服务器上安装PyCharm其实也算是多此一举，但是主要也是有个小插曲导致下载了PyCharm： 用cmd进入项目之后执行程序：python xxx.py 之后会报 ImportError: No module...这些都没有出现错误，主要只说两个比较坑的依赖包（也不能说坑，只是在我这个环境下报错了） mxnet 报错原因：部署的环境没有cuda 解决方法：pip install mxnet==1.2.1 。...所以，这个时候你运行python然后import tensorflow as tf是不会报错的，但是当你要执行tf.Session()的时候可能就有问题了。...用python跑数据库脚本时，python报错”DatabaseError: DPI-1047: 64-bit Oracle Client library cannot be loaded: “ 安装
介绍 TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。...Docker：Docker是一个容器运行时环境，它将其内容与系统上预先存在的包完全隔离。在此方法中，您使用包含TensorFlow及其所有依赖项的Docker容器。...Git 没有服务器的用户可以直接在腾讯云实验室Ubuntu服务器体验Tensorflow的安装过程。...运行以下命令以创建环境： python3 -m venv tensorflow-dev 这将创建一个新tensorflow-dev目录，其中包含您在激活此环境时安装的所有软件包。...如果您想使用其他图像，可以通过-- image_file在python3 classify_image.py命令中添加参数来完成此操作。对于参数，您将传入图像文件的绝对路径。
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