搭建深度学习环境所需资料 （md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命） 不过还是认识到很重要的一点，在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了 1、...3、pip是一个应用商店，大家把开源的软件包都放到上面，需要用的时候用pip install下载这个包就好了 4、cmp和powershell都用法（刚开始觉着这些都是毛啊 后来被学长教了教发现还挺好用...CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。...环境下的PyTorch配置方法 如何使用pycharm新建项目 在pycharm中添加python虚拟环境 Pycharm中打开Terminal方式 不是内部或外部命令也不是可运行的程序或批处理...如何将GitHub上的源码下到电脑上 怎样用命令行转到G盘 怎样用cmd进入文件夹 power shell 怎样在win10下搜索power shell pip install 没反应怎么办
版本：3-4.2.0 CUDA环境搭建 1.确定显卡是否支持CUDA CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。...CUDA环境搭建需要依赖电脑的GPU，我们需要先查看GPU版本： ? 我电脑的GPU型号为GTX 960M，其计算能力为5.2，GPU的计算能力可以在NVIDIA官网查看。...需要注意的时，整个过程是不需要配置环境变量的，因为在安装CUDA的时候环境变量已经配置好了，配置cuDNN也只是把cuDNN需要的文件放到自动定义好的路径里面，这点还是很方便的。 ?...Anaconda3-4.2.0，该版本的Anaconda安装的才是Python3.5，而到目前为止TensorFlow在Windows下只能用Python3.5版本。...在刚刚激活的环境下，使用pip安装CPU版TensorFlow，在cmd中键入： pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com
这个安装比较简单，不过多整理，下面是常用的命令，这些记好了之后，就能比较轻松的用anaconda管理虚拟环境，管理相关包了。...，掌握这几个常用的命令即可，上面是比较省事的方法，只有一个环境，但我不太习惯这样做，我一般喜欢建立多个虚拟环境，在每个虚拟环境下安装特定的包去完成相应的实验，因为有的项目可能需要python2，有的需要...那么导出的环境文件如何使用呢？...Jupyter的安装与相关配置 关于jupyter， 在安装了anaconda， 默认的root环境下会有jupyter notebook的，但是新创建了虚拟环境之后，我们还需要重新安装jupyter...我的解决办法： 找到这个.condarc文件，这个在我的C:\Users\ZhongqiangWu目录下面，把https改成了http就好了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 博主研究生生涯准备用大一的旧电脑在撑两年，于是乎在虚拟机centos环境中安装python环境和pycharm工作时特别卡。...当然如果没有选择这一项，博主会在下一部分内容中教大家如何设置anaconda的环境变量。...anaconda环境变量设置 anaconda安装完成后，如何测试anaconda安装成功呢？最简单的方法就是在cmd.exe中查看当前anaconda的版本。...如果环境变量没有设置，就会显示如下结果： 解决这个问题的方法就是为anaconda设置环境变量，设置方法如下： 在win10中找到 此电脑->右键属性->在左侧点击高级系统设置->选择高级选项卡下的环境变量...下周要努力开始把课堂作业都做好了，研究生一定要当一回学霸，弥补本科学渣的遗憾！
内存：内存越大当然就越好了。更多的存储空间能让我们部署更大的模型，并且在训练时使用足够大的批量大小（这会对梯度流很有帮助）。 存储带宽：这能让 GPU 在更大的内存上运行。...把他放到 M2 槽里再拧紧就好了。小菜一碟。 安装 RAM ? 在我费力的把 RAM 装到基底上时，GTX 1080 Ti 静静的躺在那里等着轮到它。...结果我发现内存条非常难装，需要花很多功夫把它正确的固定住。有几次我差点就放弃了，想着我肯定做的不对。最终有一个齿对上了，其他齿很快也跟着进去了。 这时候我打开了电脑，以确保它能工作。...绝大部分情况下它需要驱动来运行（详见下面的部分）。 终于，它完成了！ ? 软件设置 现在硬件设备已经就绪，我们不再需要螺丝刀，而是键盘来设置相应的软件环境。...Anaconda 是一个非常强大的 Python 包与环境管理工具。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...本文主要是为了解决在工作环境中，本机电脑没有显卡，需要将程序运行在带显卡的远程服务器上。 本文会介绍如何部署使用显卡的docker容器、如何使用pycharm连接docker容器运行机器学习代码。...把容器内22端口映射到宿主机的2299端口（当然这个出来的端口看你心情了）。 安装Anaconda 为了以后可以频繁使用这个容器做训练，使用conda的虚拟环境肯定是不二选择。.../118705205 关于Anaconda的使用 简单的说一下Anaconda的原理，主要是它可以构建多个虚拟的运行环境，我们可以通过命令行前缀判断目前所使用的虚拟环境。...验证 现在我们所有的配置都做好了，来运行一下我们的项目看看是否能够远程运行成功。 运行验证 没有问题。
在这里，我强烈推荐大家使用Anaconda的方式安装！因为采用这种方式安装的时候，相当于将所有的底层依赖细节全部已经打包给封装好了！...2）管理包 Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。...Anaconda 优点？ Anaconda的优点总结起来就八个字：省时省心、分析利器。 省时省心： Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。...tensorflow的环境已经创建好了。...注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如果需要 请搜索其他博文。 注意：一定要在 刚刚创建的tensorflow的环境下安装！
背景 最近导师安排了一个论文模型复现的工作，奈何硬件条件不够，只能到处搜罗免费的GPU资源，过上了白嫖百家GPU资源的日子，这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动，可谓是久旱逢甘霖。...CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。...想要在CUDA上运行深度神经网络，就要安装cuDNN，这样才能使GPU进行深度神经网络的工作，工作速度相较CPU快很多。...Pytorch和Tensorflow的安装建议通过Anaconda创建的虚拟环境。Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。...image.png 这里第一个是将Anaconda的安装路径添加到环境变量，第二个是将Python3.7作为默认解释器，这里我两个都勾选了，然后点击Install就开始安装了，等待安装成功就可以了。
\deviceQuery 直接在vs2015运行 deviceQuery.cpp，可以看到自己的显卡设备信息，这样CUDA就安装好了（如果vs2015直接退出的话，在代码结束前末尾加system(“...，我用的python3.x的版本（即Anaconda3），直接下载安装包安装就好。...如何查看已安装的库 打开 Anaconda Command Prompt ,在命令提示符窗口中输入以下命令：`pip list` 或者`conda list`， 其中，`pip list` 只能查看库，...方法 在以上安装新的环境下，激活新的环境变量的方法是active python34 安装mingw 和 libpython conda install mingw libpython 直接安装...ipyhon conda install ipython 配置Theano 在个人主文件夹下新建一个“.theanorc.txt”的文档，例如我的在C:\Users\lee，该文档如何配置参考
今天这篇文章，我们就先学习如何在Windows、Linux上搭建开发环境。 Windows下环境搭建 1....（：因为我之前已经安装了Anaconda，所以后面也会显示Anaconda的相关信息，小伙伴们在自己的电脑上只要看到Python版本信息就好了哦，不用跟我一样哒~ 2....哎呦，好开心，一把就跑通了~真厉害o(*￣▽￣*)ブ 赶紧喝两口RIO?，慰劳一下自己?贴心的我把跑测试的代码贴到下面，有没有想要夸我的冲动?...可能有的小伙伴会问：我在书上看到还要安装GPU啊啥的，对的，小伙伴提的问题很好，证明你仔细看书了，这里我做如下解释： 深度学习中大量的操作是向量和矩阵的运算，而GPU在向量和矩阵计算速度方面比CPU有一个数量级的提升...，并且深度学习在GPU上的运算效率更高，但是，听好了，我说但是，我们的项目用CPU跑就足够了~ 声明 更多内容请移步我的公众号平台hahaCoder或者个人网站http://www.shipudong.com
我们会搜集最好的精华，并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。...所以最终我还是决定参考教程the all-in-one bare metal tutorial（集成裸机指南），并且在它的基础上升级一下，再加入一些个性化配置。...除此之外，VMware 工作站还有许多优点，比如它支持在一台主机上同时运行、切换多个虚拟机，你甚至可以用快照来记录当前的配置环境，在后续的操作过程中若是出现错误，就能够通过它来还原到出错误之前的状态。...裸机 最后我还是选择了裸机。这个方法有点土了，不过作为资深系统管理员，我觉得还是它最靠谱，毕竟一切都在掌控之中。 开始之前，我先说几个关于深度学习软件的重点。...当然了，之后我可能会继续讨论以Red Hat Enterprise Linux为中心的构造。 用Rufus把Ubuntu装进U盘里。 在统一的可扩展固件接口（UEFI）模式下安装好Ubuntu。
今天是在畅游入职的第一天，没什么特别的任务安排，先给大家看一下畅游小本本上的一句话： 写的很有诗意有没有，小编也被这句话激励到了，撸起袖子来好好干！...第一天没有什么特别的任务，就是安装一下开发环境，对于一台裸机来说，只能从头开始。...1、安装anaconda anaconda想必大家都不陌生，由于网站登不上去，我找到了清华大学的一个开源镜像，下载地址为http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/...anaconda/ 下载完成后安装，一步步点击ok就好啦，这里忘截图了，所以就不放图了，我将anaconda安装在D:\software\anaconda 下。...注意将安装路径添加到系统环境变量中，右键我的电脑--属性--高级系统设置-环境变量，在系统变量path中加入anaconda的安装路径即可，如下图所示： 添加环境变量 此时在命令行下查看Python的版本
对于Lady姐来说，如何安排儿子的暑期生活是一件大事，显然是不能沉迷于王者农药， 于是Lady姐随手扔了一个教程给他：按照这份教程，在家里Win7的台式机上安装Tensorflow!...但我参考了Andrew Che的教程，加上实践操作，我成功的在Windows上安装了TensorFlow，以下是我的步骤： 1.检查GPU是否支持CUDN：其实这一步是可以省略的，因为CUDN支持的显卡范围特别广...考虑到兼容性，这里我们就选择第三个进行下载安装 下载后将其解压缩 在C盘根目录下新建个tools文件夹，将解压后的“cuda”文件夹放入其中 4.设置环境变量:右键“我的电脑”，选择“高级系统设置” 进入...6.设置TensorFlow工作环境：在你喜欢的地方新建个tensorflow目录。...create — name tensorflow-gpu python=3.5 anaconda activate tensorflow-gpu pip install tensorflow-gpu
在pytorch的环境下进行训练、测试，之类的（此内容只针对小白）。...remove -n env_name --all 创建完虚拟环境后你可以在你的anaconda目录下面找到你创建的环境如下图所示： 环境创好了、编译器也下载好了，大家伙不要着急！...，好了建议你下载V4.0因为我是4.0版本的如果出现什么问题还可以讨论一下。...官网上可以下载但是对于小白来说很容易失败，或者根本下载不了非常慢，所以我把我的gpu-torch发给大家。...上图是CUDNN这个很难下载在官网，大家直接在我的网盘里面下载完之后把几个文件夹里面的东西拷贝到CUDA的对应文件夹即可，系统变量一般在安装时会自动添加。这里你的CUDA就安装成功了。
然后我们在cmd开始对Anaconda+pytorch基础环境的配置。...使用notepad++或者记事本打开，把倒数第二行的-default删掉。然后再尝试一下可不可以新建环境，不可以的话来下一步。...有以下两种解决办法： 1.如果你之前有安装过python，到你之前安装的路径下面找一下这个dll文件，它一般在DLLs文件夹里，直接把它粘到提示报错的位置Anaconda3\Library\bin里就好了...直接百度搜这个dll文件，找一个靠谱的链接把它下载下来，然后同样粘到报错的位置就好了。 然后重新建环境，就OK辽！...安装pytorch的语句安装试了一下，就可以了… 运行完这个命令行之后，我重新试了一下使用conda安装pytorch的命令行，它提示所有所需package已经全部安好了 再进入python
一支由数据分析供应商组成的团体今天在GPU技术大会上共同提出了GPU开源分析倡议（GOAI），旨在培育以GPU来进行数据科学和深度学习方面工作的社群。...这几家供应商还表示，如果没有能力访问和处理GPU环境中的相同数据，那么它会减缓工作流程，增加延迟和GPU上的分析工作流程的复杂性。...新的GPU数据框架API使得GPU上的端到端计算成为了可能，因此“避免了传输回CPU或复制内存中的数据，减少了人工智能工作负载中常见的高性能分析的计算时间和成本。”该团体在新闻稿中说。...早期测试显示，通过将数据保留在GPU中并避免数据往返于CPU的方式，使处理时间减少了一个数量级。...他在公告中说：“GPU数据框架可以让从训练和可视化的摄入到预处理的一切都变得更容易，可以直接在GPU上进行。这种高效的数据交换将会促进性能的提高，推动更复杂的、基于GPU的应用程序开发。”
这应该可以帮你在 Google Colab 上尝试运行自己的深度学习模型。你在用 Colab 时，可以随意用我的 colab notebook来测试CPU 和 GPU支持的深度学习环境。...它为开发人员提供了一套用于在 GPU 上探索数据、训练深度学习模型以及运行计算工作的完整工具。...在本节中，我们将研究该如何通过常用的云平台服务供应商在云端搭建自己的深度学习环境。...主要包括以下几步： 选择云供应商 创建虚拟服务器 配置虚拟服务器 设置深度学习环境 使用深度学习环境 验证 GPU 的使用 现在我们来介绍如何设置基于云的深度学习环境。...在我写的《Hands-on Transfer Learning with Python》第二章中详细介绍了如何在 AWS 上创建和实例化自己的虚拟机。
背景 JupyterLab 是用于笔记本、代码和数据的最新的基于 Web 的交互式开发环境。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、机器学习方面的工作流程。...Anaconda 是一个免费的开发环境，能帮你管理众多的 Python 库，并支持 Jupyter Notebook、JupyterLab、Spyder 等工具。...Anaconda 官网下载：https://www.anaconda.com/download 电脑端配置Anaconda环境变量 需要一个 Python 的包管理和环境管理工具，conda 部署...https://colab.research.google.com/ Colab 可以让你免费使用一些 GPU 的资源，在你需要使用 GPU 尝试训练一些深度学习模型，而又没有一张比较好的显卡的时候...另一方面，Colab 便于你在网络上把自己撰写的 Python 代码分享给其他人。 Colab 已经是一个 Python Notebook 的环境了。
好了，今天从基础开始，教大家在 win10 系统中，使用 Anaconda + TensorFlow + Keras，快速搭建一个 Keras 的开发环境（CPU 版本），非常容易。 1....那么实际应用中我们如何启动 Keras 呢？...因为现在 Anaconda 自带的 Jupyter Notebook 还是整个外部 Python 环境下的，我们之前创建的虚拟环境 tensorflow 并没有 Jupyter Notebook。...同样在 Anaconda Prompt 中，激活 tensorflow 环境，使用 conda 命令安装，如下所示： conda install jupyter 非常简单，安装成功之后，就可以在 Anaconda...结语 本文介绍的 Keras 的 CPU 版本的安装，本书的作者推荐大家尽可能使用 GPU 版本，提高运算速度。我跑完本书的代码发现，CPU 版本下某些模型的训练时间还是比较长的。
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