最近重装系统，安装了tensorflow的配置环境 总结一下。 参考资料 http: blog.csdn.net ZWX article details http: blog.csdn.net u article details http: www. cto.com kf .html http: blog.csdn.net km article details 第一步安装NIVDIA驱动 . 关闭 ...
2017-07-24 22:03 0 2331 推荐指数：
因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日 ...
随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展，GPU时代即将来临。由于GPU处理深度学习算法的高效性，使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要。 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架，实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti ...
GPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器，当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练。 注意：以下安装默认为python2.7 1. 安装依赖包 其中openjdk是必须的，不然在之后配置文件的时候会报错。 2. 安装CUDA和cuDNN 这两个是NVIDIA开发 ...
软件版本说明：我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0，Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本，所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0。如果想使用TensorFlow ...
参考文献： http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889 http://blog.csdn.net/lixintong1992/ar ...
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验，原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑，速度实在太慢，主机本身性能太弱，独显都没有 ...
Caffe + CUDA8.0 + CuDNNv5.1 + OpenCV3.1 + Ubuntu14.04 配置参考文献 ---- Wang Xiao Anhui University CVPR Group 2017-05-27 Warning: Please make ...
深度学习框架tensorflow相比与caffe抽象层做的更好，即使用tensorflow的人不需要关心底层的实现，做底层实现的人不需要关心上层的模型和算法;caffe耦合比较紧凑，若想caffe用的好，源码阅读少不了。本文就tensorflow_gpu的安装经验分享如下（显卡Gtx960m ...
