本文详细介绍如何开始深度学习，首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API，后端为TensorFlow的GPU版本。...深度学习与传统的机器学习技术的不同之处在于，它们可以自动学习图像，视频或文本等数据的表示，无需引入手工编码规则或人类领域知识。...AMD的GPU并不推荐进行深度学习。 4）操作系统 - Microsoft Windows 10（推荐64位）。我建议在继续之前将Windows 10升级到最新版本。...成功安装IDE后，必须安装C ++开发和Windows 10 SDK（版本10.0.15063.0）的组件。 NVIDIA CUDA工具包 ? 该软件组件是使GPU能够进行GPU计算所需的。...target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal CUDA 9.0的官方Windows安装文档：https
现在，用文本编辑器打开 id_rsa.pub 文件，将其中的内容复制到剪贴板。 登录到您的GitHub帐户，然后在“设置”下单击SSH和GPG密钥并添加新的SSH密钥。 ?...虽然CUDA的最新版本是10.1，但由于TensorFlow GPU仅和CUDA 10.0兼容，所以不要安装最新的CUDA 10.1，请按照如下命令安装CUDA 10.0: # 添加NVIDIA包仓库$...通常情况下，使用sudo是一个危险的操作，应该尽量避免，Docker给出解决方案，将用户加入到名为docker的用户组，这个用户组在安装docker软件的过程中会创建。...验证 tf2-gpu 虚拟环境是否启用了GPU加速： import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import device_lib print...Bracket Pair Colorizer: 代码颜色高亮一般只会帮你区分不同的变量，这款插件给不同的括号换上了不同的颜色，括号的多的时候非常实用。
一、环境配置版本信息： 安装tensorflow-gpu，需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败，...更多版本适配信息可参考官网：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows ?...还是必须新建一个新的运行环境？ 不要直接使用默认的环境安装，最好不同任务使用不同环境，在默认环境安装新的模块可能会有冲突，导致Anaconda崩溃，最终需要卸载重装。...在默认base运行环境安装tensorflow-gpu 2.2.0的过程中，由于需更新Python的版本，会导致与原本的模块冲突而造成Anaconda崩溃。...2、tf.test.is_gpu_available()的运行结果为false： （1）首先确保tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息，如果不适配，则卸载不适配的版本并重装
深度学习环境配置1——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置 注意事项 一、2021/9/11更新 二、2021/7/8更新 三、2020/11/5更新 学习前言 环境内容...30系列显卡不适合该教程，30系列显卡仅支持CUDA11.0，在windows下不可使用tf1，只可以使用tf2，可以参考博客https://blog.csdn.net/weixin_44791964/...环境内容 tensorflow-gpu：1.13.2 keras：2.1.5 环境配置 一、Anaconda安装 Anaconda的安装主要是为了方便环境管理，可以同时在一个电脑上安装多种环境，不同环境放置不同框架...=3.6 activate tensorflow-gpu 这里一共存在两条指令： 前面一条指令用于创建一个名为tensorflow的环境，该环境的python版本为3.6。...keras==2.1.5 前面一条指令用于安装tensorflow-gpu==1.13.2。
然而网上的安装教程大多是1.xx 版本的。 笔者目前安装的环境是 win10，Python版本是 3.8。...这时候 conda就可以帮助你为不同的项目建立不同的运行环境。...可以从网址（https://www.continuum.io/downloads）中下载并安装适用于Windows/macOS 或 Linux 的 Anaconda。...：hello world 而实际运行结果为：b’hello world’ 在网上查阅后： b 前缀的字符串为bytes类型的字符串 Python语言中有两种不同的字符串 一个用于存储文本（unicode...('原生python计算', c) # tensorflow 获取变量值，与 python不同 a_t = tf.constant(10) b_t = tf.constant(20)
最大的问题与缺乏执行此类操作所需的权限有关。 实际上，通过访客帐户（Microsoft Windows 上最受限制的帐户），您可以破解任何可用本地用户的密码。...PoC 测试场景（使用访客账户） 在 Windows 10 上测试 安装和配置新更新的 Windows 10 虚拟机或物理机。...在我的情况下，完整的 Windows 版本是：1909 (OS Build 18363.778) 以管理员身份登录并让我们创建两个不同的帐户：一个管理员和一个普通用户。两个用户都是本地用户。 /!...\ 重要提示：我在演示中使用了 Guest 帐户，但这个 PoC 不仅限于 Guest 帐户，它适用于任何帐户/组（guest 用户/普通用户/admin 用户等...）...Account lockout threshold 值表示锁定之前可能尝试的次数。 /!\ LockDown Policy 不适用于管理员帐户。
用户可以为模型数据获得每个帐户最多10GB的存储空间，不过你也可以将自己的Azure存储空间连接到该服务，以处理更庞大的模型。一系列广泛的算法可供使用，这要感谢微软和第三方。...数据在系统中的移动被称为“流”（flow）――TensorFlow由此得名。数据流图可以用C++或Python来装配，可以在CPU或GPU上进行处理。...CNTK类似谷歌TensorFlow，因为它让用户可以通过有向图来构建神经网络。微软还认为它与Caffe、Theano和Torch等项目相媲美。...三星希望，发布开源Veles项目有望促进进一步的发展，比如移植到Windows和Mac OS X。...Brainstorm使用Python提供两个“hander”，即数据管理API ：一个用于Numpy的CPU运算，另一个通过CUDA利用GPU。
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。...Caffe不适用于文本、声音或时间序列数据等其他类型的深度学习应用。与本文提到的其他一些框架相同，Caffe选择了Python作为其API。...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。...利与弊: 利 适合前馈网络和图像处理 利 适合微调已有的网络 利 定型模型而无需编写任何代码 利 Python界面相当有用 弊 需要用C++ / CUDA编写新的GPU层 弊 不适合循环网络...DSSTNE 亚马逊的深度可伸缩稀疏张量网络引擎又称DSSTNE，是用于机器学习和深度学习建模的学习库。它是众多最新的开源深度学习库之一，在Tensorflow和CNTK之后发布。
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。...)不同开发平台(Win10/Win11/Mac/Ubuntu)上安装配置Python3.10开发环境 ，这里不再赘述。 ...:0', device_type='GPU')] 可以看到，Tensorflow用于计算的物理设备既支持CPU，也支持GPU，也就是显卡。 ...这里我们通过CIFAR-10项目进行测试，TensorFlow CIFAR-10项目是一个经典的计算机视觉项目，旨在训练一个模型，能够对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。...最后，使用%%timeit命令来测试训练模型所需的时间，以便比较不同设备的性能。
和大多数深度学习框架一样，TensorFlow 是用一个 Python API 编写的，通过 C/C++ 引擎加速。这种解决方案并不适合 Java 和 Scala 用户群。...Caffe 不适用于文本、声音或时间序列数据等其他类型的深度学习应用。与本文提到的其他一些框架相同，Caffe 选择了 Python 作为其 API。...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。...层 (-) 不适合递归网络 (-) 用于大型网络（GoogLeNet、ResNet）时过于繁琐 CNTK CNTK 是微软的开源深度学习框架。...它是众多最新的开源深度学习库之一，在 Tensorflow 和 CNTK 之后发布。 DSSTNE 主要用 C++ 写成，速度较快，不过吸引到的用户群体规模尚不及其他学习库。
共 3 个文件:cuda_9.0.176_win10.exe、cuda_9.0.176.1_windows.exe 和 cuda_9.0.176.2_windows.exe， 需要按照版本、补丁的序号顺序依次安装...以 Windows 10 操作系统为例，具体如下: TensorFlow 1.0 到 1.2 版本使用的是 cuDNN 5.1 版本(安装包为 cudnn-8.0- windows10-x64-v5.1...TensorFlow 1.3 和 1.4 版本使用的是 cuDNN 6.0 版本(安装包为 cudnn-8.0- windows10-x64-v6.0.zip)。...TensorFlow 1.5 到 1.10 版本使用的是 cuDNN 7.0 版本(安装包为 cudnn-9.0- windows10-x64-v7.rar)。...TensorFlow 1.11 和 1.12 版本使用的是 cuDNN 7.2 版本(安装包为 cudnn-9.0- windows10-x64-v7.2.1.38.zip)。 4.
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...64 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti, 11GB RAM Driver version: 390.77 / Win 10 64 依赖 以下是我们在 Windows 10（版本...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
安装WSL2（适用于 Linux 的 Windows 子系统） Windows11安装Linux子系统(Ubuntu22.04LTS)+安装ROS_QomolangmaH的博客-CSDN博客 https...WSL使用GPU 加速简介——来源NVIDIA官网 通常，在 Linux 和 Windows 环境中工作的开发人员具有非常具有破坏性的工作流程。...他们要么必须： 在 Linux 和 Windows 上使用不同的系统，或者 双启动，即在系统上相同或不同硬盘上的单独分区中安装 Linux 和 Windows，然后启动到所选操作系统。...WSL 使用户能够在两个环境中无缝过渡，而无需资源密集型传统虚拟机，并提高生产力和使用工具进行开发并集成其工作流。...选择适用于GPU的深度学习框架 对于TensorFlow： conda install tensorflow-gpu 对于PyTorch： conda install pytorch torchvision
Theano是一个Python库，可用于定义、优化和计算数学表达式，特别是多维数组（numpy.ndarray）。在解决包含大量数据问题的时候，使用Theano编程可实现比C语言编程更快的运行速度。...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。...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。...另外，在使用Keras的大多数时间里，用户主要是在调用接口，很难真正学习到深度学习的内容。 Keras的过度封装使其并不适合新手学习（无法理解深度学习的真正内涵），故不推荐。...当用户要实现一个新的层，就需要用C++实现它的前向传播和反向传播代码，而如果想要新层运行在GPU上，则需要同时使用CUDA实现这一层的前向传播和反向传播。
参考文章 全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程 Wind10安装anaonda+cuda10.1+cudnn+pytorch+tensorflow-gpu...win10+GTX1050Ti+anaconda3+tensorflow1.14.0+cuda10.0+cudnn7.6.1.34（带GPU使用检测） 一、安装前的准备 （1）查看自己N卡支持的CUDA...（适用于 Ubuntu 和 Windows） tf-nightly – 仅支持 CPU 的预览每夜版（不稳定） tf-nightly-gpu – 支持 GPU 的预览每夜版（不稳定，适用于 Ubuntu...– 支持 GPU 的预览 TensorFlow 2.0 测试版（不稳定，适用于 Ubuntu 和 Windows） ——————————————————————————————————————————...-beta1 – 支持 GPU 的预览 TensorFlow 2.0 测试版（不稳定，适用于 Ubuntu 和 Windows），该版本不稳定，卸载重装一个稳定版即可 1.
这个版本的TensorFlow安装非常简单（安装仅需一个命令，5到10分钟），所以即使系统中有满足要求的NVIDIA® GPU官方还是建议在学习阶段安装这个版本。...使用本地安装，用户可以在系统中任何位置运行TensorFlow。 在Anaconda模式下，需要使用conda创建一个虚拟环境。...Python 3.5.x附带pip3软件包管理器，这是用于安装TensorFlow的程序。.../tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 这是GPU版本的命令： (tensorflow)C:> pip...install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu
再加上python社区非常活跃，各种python库也在不停的向前发展，不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。...下面就说说在Windows 10下如何安装和配置Anaconda。...如果你是系统的管理员用户，这个倒问题不大。...他人在得到这份yml文件后，可以复刻Anaconda虚拟环境： conda env create -f tensorflow_gpu.y 到此，Windows 10下的机器学习python开发环境就配置好了...，接下来还需要更进一步，下一篇文章将讲讲Windows 10下GPU的支持，敬请关注。
近期（当时写文章时在今年4月份）在测试在Windows Server 2016 的虚拟桌面，在测试Windows 7的虚拟桌面时一切良好，但在测试Windows 10的虚拟桌面时，在对Windows 10...之后进行测试，由于在安装Windows 10第一次登录的时候，使用的是一个新创建的帐户，例如我当前实验的机器创建的用户名是linnan，我估计可能是这个帐户权限不够。...之后分别在Hyper-V、VMware Workstation创建新的虚拟机，安装不同版本的Windows 10进行测试，同样成功。...（1）在Windows 10中，打开"计算机管理→本地用户和组→用户"，双击Administrator打开"属性"对话框，取消"帐户己禁用"的选项，如图1-2所示。...image.png 图1-10 GPU测试
1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...，所以windows ubuntu macOS安装方式都类似，缺点就是运行速度慢，但是用于日常学习使用还是可以的。...要注意一点Nvidia Driver的版本号要>=CUDA版本号。 这个需要注意，错了版本就会导致安装GPU失败。 下面针对不同版本TensorFlow，分别说明。...不建议这么操作，都在默认环境安装新的模块后面可能会有冲突。建议不同任务使用不同环境。。 使用conda install就不需要事先配置cudatoolkit和cudnn了。...由于windows10默认cudatoolkit是9版本的，需要手动安装10版本。其实他们关系是向下包容，就是如果你装了10版本，那么9，8，7版本都可以用conda安装
通过使用Deep Learning Studio，从开发人员到工程师或研究人员，任何人都可以通过与TensorFlow，MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。 ?...用户只需点击一下，即可查看其拖放式深度学习模型的源代码。 ? ?...不，它们以与Amazon提供的提供商网站相同的价格为你提供不同的GPU实例，不包括额外或隐藏费用，它完全免费。不仅如此，一旦你在深度认知网站上注册了免费帐户，你也将获得2小时的免费 GPU培训时间。...对于那些想要在自己的GPU或CPU上训练模型的用户，Desktop版本允许他们使用他们自己的电脑，而不用按小时计费。...桌面版本 兼容性 操作系统 - Ubuntu Linux 14.04,16.04,16.10,17.04,17.10,10 Windows 10 64位（所有版本） CPU – Intel / AMD
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