機器推理在深度學習的影響下,准確性越來越高、速度越來越快。深度學習對人工智能行業發展的貢獻巨大,這得益於現階段硬件計算能力的提升、互聯網海量訓練數據的出現。本篇文章主要介紹深度學習過程中如何選擇合適的GPU顯卡,如果你是深度學習新手,希望這篇文章對你有幫助。 推理用到的硬件分兩種,一種是專業AI ...
之前一直在CPU上跑深度學習,由於做的是NLP方向所以也能勉強忍受。最近在做圖像的時候,實在是扛不住了...還好領導們的支持買個虛擬機先體驗下。由於剛買的機器,環境都得自己摸索,瞎搞過很多次,也走過很多彎路,所以我就記錄下從裸機安裝深度學習環境的正確過程。 全程root用戶哦 裸機簡介 服務器是阿里雲的CentOS . ,默認的時候選擇的CUDA驅動選錯了, . 以上的tensorflow都應該 ...
2018-08-02 21:33 3 2254 推薦指數:
機器推理在深度學習的影響下,准確性越來越高、速度越來越快。深度學習對人工智能行業發展的貢獻巨大,這得益於現階段硬件計算能力的提升、互聯網海量訓練數據的出現。本篇文章主要介紹深度學習過程中如何選擇合適的GPU顯卡,如果你是深度學習新手,希望這篇文章對你有幫助。 推理用到的硬件分兩種,一種是專業AI ...
Ubuntu18.04下深度學習環境—TensorFlow(GPU)環境搭建 本人已經是第二次搭建環境,這次完全采用Anaconda進行環境搭建.系統環境也是重新裝機的新系統 安裝步驟 1. 驅動安裝 添加顯卡驅動源 更新附加驅動 ...
前提:創建一台虛擬機,安裝好顯卡驅動 一、首先查看驅動是否安裝成功 二、驅動安裝成功后安裝anaconda 1.先去官網下載對應的anaconda(.sh文件) ...
這篇文章詳細介紹在centOS7.5上搭建基於keras/tensorflow的深度學習環境,該環境可用於實際生產。本人現在非常熟練linux(Ubuntu/centOS/openSUSE)、windows上該環境的搭建 :) 前面三篇博客代碼實現均基於該環境(開發或者測試過): [AI開發 ...
如何在Ubuntu下安裝Anaconda及搭建環境安裝TensorFlow深度學習框架 https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/59482825 史上最全的ubuntu16.04安裝nvidia驅動 ...
一、獨顯 二、裝驅動 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 三、裝cuda 通用gpu加速庫 1、查看gpu支持的對高版本的cuda nvdia控制面板——幫助——系統信息——組件 2、下載cuda https ...
一、獨顯 二、下載顯卡驅動 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 三、安裝顯卡驅動 1、卸載原有的驅動 sudo apt-get ...
前言:本文章純屬自己學習路線紀錄,不喜勿噴。 最近AI很火,幾乎是個程序員 都要去學習AI,作為一個菜雞小前端,我也踏上了學習AI的方向。 在學習之中,最開始遇到了很多的困難,比如你不知道如何切入進來學習AI,你網上搜集到的資料都是各種各樣,完全象各種碎片一樣,自己又無法拼湊起來 形成一個完美 ...