之前一直在云服务器上跑代码，近期接手了师兄的台式机（GTX 1050），虽然配置很渣，但想在本地玩玩看，于是乎先安装一波Tensorflow Object Detection API。...之前云服上配置的时候十分顺利，可是到了windows下很容易进坑，这里简单整理下踩坑后的总结。 目录 大致的安装步骤其实差不多，只是在些细节上会遇到坑，在这些坑上注意避免即可。...所以先说下自己的版本情况： Tensorflow-gpu-1.10.0 cuda9 cuDNN7 Python3.6.8 Protobuf3.7.1 从GitHub下载官方存储库 官方github...这里就涉及到protoc到版本了，如前面所述，小詹下载TensorFlow-gpu1.10.0点时候自带了protobuf3.7.1。直接执行这语句会提示：No such file. ?...以上就是中windows系统安装Tensorflow Object Detection API的过程。注意版本问题和环境问题即可。 祝好！
TensorFlow 地址：https://blog.tensorflow.org/2022/09/whats-new-in-tensorflow-210.html 新版本的亮点包括：Keras 中新的用户友好特性...、Windows 中扩展 GPU 支持等等。...对于这一更新，网友还是很期待的，有人表示：「TensorFlow 2.10 增加了 64 位 Arm 支持，现在可以在 Arm 硬件上使用 pip install TensorFlow 进行安装了。」...在 Windows 上扩展 GPU 支持 TensorFlow 现在可以通过 TensorFlow-DirectML 插件在 Windows 上使用更广泛的 GPU。...用户要在 AMD、Intel、NVIDIA 和 Qualcomm 等供应商提供的 DirectX 12-capable GPU 上进行模型训练，请在本机 Windows 或 WSL2 上安装与标准 TensorFlow
前言 之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？ 然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型。...（这是github上生成文件的修改版） # 将CSV文件和图像数据整合为TFRecords """ name: generate_tfrecord.py Usage: # From tensorflow...: 'object' } 修改 进入tensorflow/models/research/object_detection/samples/config文件夹找到对应自己模型的config文件，针对自己的情况进行修改...： num_classes: 修改为你自己任务的类别数 batch size：2（GPU显存较小的，尽量设置成小数值） fine_tune_checkpoint: "路径/model.ckpt" #指定...训练模型只需要运行object_detection/legacy路径下的train.py程序即可。(当然object_detection API安装是大前提，具体看上一篇文章！)
pageId=10030122 TensorFlow R1.2 中文文档 安装 在Ubuntu上安装TensorFlow 在Mac OS X上安装TensorFlow 在Windows上安装TensorFlow...从源安装TensorFlow 过渡到TensorFlow 1.0 安装TensorFlow for Java 安装TensorFlow for Go 安装TensorFlow for C 发展 开始使用...版本语义 TensorFlow数据版本控制：GraphDefs和检查点 经常问的问题 教程 使用GPU 图像识别 如何重新启动新类别的最终层 TF图层指南：构建卷积神经网络 卷积神经网络 字的矢量表示...高性能模型 基准 如何用TensorFlow量化神经网络 XLA概述 广播语义 为XLA开发新的后端 使用JIT编译 操作语义 形状和布局 使用AOT编译 API文档【r1.1】 部署 TensorFlow...服务 分布式TensorFlow 如何在Hadoop上运行TensorFlow 延伸 TensorFlow架构 添加新的操作 添加自定义文件系统插件 自定义数据读取器 在tf.contrib.learn
将 C++与流行的人工智能库相结合，可以充分发挥两者的优势，为开发高性能、智能化的应用程序提供有力支持。本文将详细介绍如何在 C++环境中配置流行的人工智能库，帮助开发者开启 C++人工智能之旅。...TensorFlow 是一款广泛应用的深度学习框架，具有高度的灵活性和可扩展性。它支持 CPU、GPU 等多种计算设备，能够高效地处理大规模数据集和复杂的神经网络模型。...对于 TensorFlow，在 Windows 系统上可能需要安装 Microsoft Visual C++ Redistributable 等组件；在 Linux 系统上则需要确保安装了相关的库文件，...下载 TensorFlow C++库：从 TensorFlow 官方网站下载适用于 C++的库文件。根据系统和计算设备的不同，选择相应的版本，如 CPU 版或 GPU 版。2. ...编译或安装：在 Windows 系统上，可以使用 CMake 生成 Visual Studio 项目并进行编译；在 Linux 系统上，可以使用 make 命令进行编译和安装。3.
编译 | 蒋宝尚 据Facebook 官方博客公告，PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布，相比于以往的 PyTorch 版本，此次更新除了增加了更多的API，还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换...5、(原型)支持Windows上的分布式训练 6、torchvision (稳定)变换现在支持张量输入、批处理计算、GPU和TorchScript (稳定)JPEG和PNG格式的本机映像...[原型]Windows对分布式训练的支持 PyTorch1.7为Windows平台上的DistributedDataParallel和集合通信提供了原型支持。...它们还支持具有批处理维度的张量，并可在CPU/GPU设备上无缝工作： ? 这些改进实现了以下新功能： 1、支持GPU加速。 2、批量转换，例如根据视频的需要。...注意： 1、要使用Video Reader API测试版，必须使用源编译torchvision，并在系统中安装ffmpeg。 2、VideoReader接口目前为测试版。
编译 | 蒋宝尚 来源：AI科技评论 据Facebook 官方博客公告，PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布，相比于以往的 PyTorch 版本，此次更新除了增加了更多的API，还能够支持 NumPy...3、(测试版)通过torch.fft支持NumPy兼容的快速傅立叶变换(FFT)。 4、(原型)支持NVIDIA A100 GPU和本地的TF32格式。...5、(原型)支持Windows上的分布式训练 6、torchvision (稳定)变换现在支持张量输入、批处理计算、GPU和TorchScript (稳定)JPEG和PNG格式的本机映像...[原型]Windows对分布式训练的支持 PyTorch1.7为Windows平台上的DistributedDataParallel和集合通信提供了原型支持。...它们还支持具有批处理维度的张量，并可在CPU/GPU设备上无缝工作： 这些改进实现了以下新功能： 1、支持GPU加速。 2、批量转换，例如根据视频的需要。
对于需要将每种不同的数学表达式都计算一遍的情况，Theano可以最小化编译/解析计算量，但仍会给出如自动微分那样的符号特征。 在过去很长一段时间里，Theano是深度学习开发与研究的行业标准。...TensorFlow编程接口支持Python和C++，TensorFlow 1.0版本开始支持Java、Go、R和Haskell API的Alpha版本。...此外，TensorFlow还可以在Google Cloud和AWS中运行。TensorFlow支持Windows 7、Windows 10和Windows Server 2016系统。...因为TensorFlow使用C++ Eigen库，所以可以在ARM架构上编译和优化。...05 PyTorch PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。
随着 1.0 版本的公布，Java、Go、R 和 Haskell API 的 alpha 版本也将被支持。此外，TensorFlow 还可在谷歌云和亚马孙云中运行。...随着 0.12 版本的发行，TensorFlow 将支持 Windows 7、 Windows 10 和 Server 2016。...由于 TensorFlow 使用 C++ Eigen 库，所以库可在 ARM 架构上编译和优化。...这大概是 1 毫秒预测一张图片，4 毫秒学习一张图片的速度，而且最新的版本处理速度会更快。 Caffe 基于 C++，因此可在多种设备上编译。它跨平台运行，并包含 Windows 端口。...有些人称 MXNet 是世界上最好的图像分类器。 MXNet 具有可扩展的强大技术能力，如 GPU 并行和内存镜像、快速编程器开发和可移植性。
强化对 Python 支持，加入 Java API 由于 Python 是最常用的机器学习开发语言，TensorFlow 1.0 对 Python 交互作了重点改进——Python API 得到升级，TensorFlow...Java 是机器学习领域的另一个主流语言平台。此前，TensorFlow 并没有对其支持，更没有一系列对 Java 的捆绑，而新的 1.0 版本引入了一个 Java API。...，是一个针对 TensorFlow 中线性代数运算的试验性质编译器。...它通过生成既能运行于 GPU、又能在 CPU 运行的机器代码，来加速数学计算。目前， XLA 只支持英伟达 GPU，但这与当下机器学习应用对 GPU 支持的现状是一致的。...此前的 TensorFlow 版本已经加入了对安卓、iOS 和 Raspberry Pi（树莓派微型电脑）硬件平台的支持，使得 TensorFlow 能在这类设备上处理诸如图像分类之类的任务。
新版本中，一个对 TensorFlow 的计算进行了优化的新编译器，为一系列能够在智能手机级别的硬件上运行机器学习应用程序打开了大门。...最后这一点在提高TensorFlow的通用性上迈出了一大步，特别是对于那些使用股票 Python 分布，而不是专门针对数据科学（如Anaconda）的应用。...TensorFlow 1.0版本的框架引入了一个Java API，但它远远不够完整，并且随时可以改变，你需要能够在Linux 或 MacOS 上从源代码构建 TensorFlow。...它通过生成可以在CPU或GPU上运行的机器代码来加速某些数学运算。现在，XLA只支持Nvidia GPU，但这与GPU支持机器学习应用程序的一般性质是一致的。...TensorFlow 1.0 重大功能及改善 XLA（实验版）：初始版本的XLA，针对TensorFlow图（graph）的专用编译器，面向CPU和GPU。
TensorFlow 目前TensorFlow还不支持所谓的 "内联（inline）" 矩阵运算，必须要复制矩阵才能对其进行运算。复制非常大的矩阵会导致成本全面偏高。...这种解决方案并不适合Java和Scala用户群。 TensorFlow的用途不止于深度学习。TensorFlow其实还有支持强化学习和其他算法的工具。 谷歌似乎也已承认TF的目标是招募人才。...与Caffe不同，Deeplearning4j支持任意芯片数的GPU并行运行，并且提供许多看似微不足道，却能使深度学习在多个并行GPU集群上运行得更流畅的功能。...第三，为了解决Java缺少强大的科学计算库的问题，我们编写了ND4J。ND4J在分布式CPU或GPU上运行，可以通过Java或Scala的API进行对接。...最后，Java是一种安全的网络语言，本质上具有跨平台的特点，可在Linux服务器、Windows和OSX桌面、安卓手机上运行，还可通过嵌入式Java在物联网的低内存传感器上运行。
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，...Torch Torch运行在LuaJIT上，与C++、C#以及Java等工业语言相比速度非常快，用户能够编写任意类型的计算，不需要担心性能，唯一的问题就是Lua并不是主流的语言。...但是TensorFlow并不支持Windows，因此其模型无法部署到Windows设备上。 Theano Theano缺少底层的接口，并且其Python解释器也很低效，对工业用户而言缺少吸引力。...Theano在大型网络上的性能与Torch7不相上下。但它的主要问题是启动时间特别长，因为它需要将C/CUDA代码编译成二进制，而TensorFlow并没有这个问题。...Torch7 Torch7和nn类库拥有清晰的设计和模块化的接口。 6.跨平台 Caffe、CNTK、TensorFlow和Theano都能在所有的系统上运行，而Torch则不支持Windows。
和Spark一样都是数据计算的流式图。 灵活的移植性，同份代码基本不需修改就可以轻松部署到任意数据CPU、GPU的PC、服务器或移动设备上。编译速度快。有强大的可视化组件TensorBoard。...还支持深度强化学习乃至其他计算密集的科学计算(如偏微分方程求解等)。...因为Caffe的底层基于C++，因此可以在各种硬件环境编译并具有良好的移植性，支持Linux、Mac和Windows系统，也可以编译部署到移动设备。...其优势如下： 集成NumPy，可以直接用NumPy的ndarray，API接口学习成本低 计算稳定性好，比如可以精确地计算输出值很小的函数(像log(1+x)) 动态地生成C或者CUDA代码，用以编译成高效的机器代码...GPU上的计算优先。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10...大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。...Windows Kit 10.0.10240.0 用于其 C / C ++编译器（不是其 IDE）和 SDK。由于 CUDA 支持 Windows 编译器，所以选择此版本。...(64-bit) 用于 GPU 数学库、驱动、CUDA 编译器 cuDNN v7.0.4 (Nov 13, 2017) for CUDA 9.0.176 用于运行速度更快的卷积神经网络 Keras 2.1.6...有三个不同的后端：Tensorflow-gpu 1.8.0，CNTK-gpu 2.5.1 和 MXNet-cuda90 1.2.0 Keras用于Tensorflow或CNTK之上的深度学习 Tensorflow
本篇文章介绍如何安装Theano 及Keras， Tensorflow深度学习的框架在windows环境上，并快速的使用Keras的内建范例来执行人工神经网络的训练。...但对于Linux环境不熟的人，使用windows环境仍然有它方便性存在，而对于Python程序语言来说，其程序码在Linux环境或windows环境做切换是很容易的，当然Theano ，Keras，Tensorflow...接下来开始正式介绍如何在一般常见的笔电上建构这个环境，在一般的笔电上也可以使用GPU加速训练人工神经网络的快感。...NVIDIA 940M 使用GPU加速及CUDA ，NVIDIA 的显卡仍然是必备，但是实际上测试最一般般常见 的940M ，950M显卡也可以使用，并且实测上其执行效能仍然快过单单使用CPU快很多...在windows环境里，VS2015会是用来编译CUDA的工具。
本文大致目录结构如下： 什么是委托代理及其优点； 如何添加一个代理； Android 如何使用 C++ API 使用 GPU 代理； TensorFlow LIte 的 GPU 代理； 当前GPU支持的模型和算子...； 如何编译带有 GPU 代理的 TensorFlow Lite。...委托代理的优点：综合移动设备的算力和功耗，在CPU上做高算力计算不划算，但其他设备如 GPU 或 DSP 等硬件加速器或者如华为NPU，联发科APU、三星VPU之类的却可以获取更佳的性能与功耗表现。...Android C++ API 使用 GPU 代理 关于如何在TF提供的演示应用的APP里使用安卓和 iOS （metal） 的 GPU 委托代理，参考安卓使用 GPU 的委托代理和 iOS 如何使用...的用户和开发者会有一定参考价值，最后实验编译了带有GPU委托的TensorFLow Lite并benchmark了不同安卓手机上的GPU性能。
，它拥有类似于 Theano 和 TensorFlow 的数据流图，为多 GPU 提供了良好的配置。...TensorFlow = Tensor + Flow，Tensor就是张量，代表N维数组；Flow即流，代表基于数据流图的计算，其特性如下： 支持Python、JavaScript、C ++、Java、...MegEngine 特性： 训练推理一体化：MegEngine 支持多种硬件平台（ CPU，GPU，ARM ），不同硬件上的推理框架和 MegEngine 的训练框架无缝衔接；部署时无需做额外的模型转换...； 支持多线程； 跨平台（硬件：CUDA GPu，x86，ARM，PowerPC；操作系统：Windows/Mac/Linux/Android）； 2推理框架 TensorRT Nvidia自家的推理库...App的框架，地址和一些学习资源如下：TensorFlow Lite使用Android Neural Networks API，默认调用CPU，目前最新的版本已经支持GPU。
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