创建镜像后如果快速运行镜像,docker run 有很多参数,只有少部分会修改,如果每天创建很多容器,每次都完整输入一次命令就很麻烦,容易出错,这时我们可以写一个 shell 脚本,把会修改的值变成参数,然后运行脚本的时候传递会变的参数即可。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。
服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔!
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目前考虑进入梦寐以求的 机器学习、人工智能 等领域的学习,因此安装主流的机器学习框架 Tensorflow 迫在眉睫。
在安装TensorFlow时,必须要注意与CUDA、cuDNN版本之间的搭配,否则有可能安装失败。下图是windows系统下版本对应关系:
TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。目前最新的TensorFlow版本是2.1。可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2,不过安装完才发现,TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大,基本上是不兼容的。也就是说,基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行,当然,一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码,尽管Google提供了转换工具,但并不保证能100%转换成功,可能会有一些瑕疵,而且转换完仍然需要进行测试,才能保证原来的代码在TensorFlow2上正确运行,不仅麻烦,而且非常费时费力。所以大多数同学会采用第二种方式:在机器上同时安装TensorFlow1和TensorFlow2。这样以来,运行以前的代码,就切换回TensorFlow1,想尝鲜TensorFlow2,再切换到TensorFlow2。那么具体如何做才能达到我们的目的呢?本文将详细讲解如何通过命令行的方式和PyCharm中安装多个Python环境来运行各个版本TensorFlow程序的方法。
由于我们实验室服务器的cuda版本是9.0,因此只能使用1.1.0版的PyTorch,否则无法使用GPU。但是这个项目源码中使用了一些PyTorch 1.3以上的新功能,所以我要先修改一部分源码(如果你的Pytorch版本大于等于1.3,可以略过这部分内容)
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别,以及软硬件环境的搭建,包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型,以及利用模型完成相关的工作。
1. 章节一:初探AI(《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》):(已完成)
在成功调用官网打包好的tensorflowjs模型后,怎么调用自己的模型呢?又需要做哪些处理呢?
在使用TensorFlow进行深度学习开发时,如果你遇到了module 'tensorflow' has no attribute 'Session'的错误,那么本篇博客将会解释该错误的原因以及如何解决它。
原标题:TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
官网英文版安装教程:https://www.tensorflow.org/install/install_mac#common_installation_problems
Python的IDE有很多,推荐安装Pycharm,安装包也就300M左右。也是jetbrains出品。拥有专业版和社区版。其中专业版是需要收费的,可以在网上搜破解的方法。如果不需要太强大的功能,可以使用社区版,社区版是免费的。
今天咱们来搞点有趣的事情:人像卡通化。本文的人像卡通化功能没有使用第三方接口功能,辰哥知道百度有提供接口,并且十来行代码就可以搞定,但是有使用次数限制,所以辰哥就通过搭建神经网络模型,借助数据集进行训练,最后得到模型。
conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
·本文讲的是Windows平台使用原生pip进行TensorFlow(CPU版本)安装的注意事项及常见问题解决方法
python版本和tensorflow版本需要保证一定的对应关系,否则会在使用的时候出现问题,具体对应关系参见网站:
笔记内容:Ubuntu上安装TensorFlow(python2.7版) 笔记日期:2018-01-31
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
还记得去年大火大热的AlphaGo吗?从2015年开始,AlphaGo这名“网络棋手”先后挑战了欧洲围棋冠军、世界围棋冠军,几战成名后,吸引了大量的关注。而它背后的推动力正是Tensorflow,一个 Google于2015年11月开源的用于制作AlphaGo的机器学习及深度学习框架。 想了解AI,加入AI行列,那么我们先从最基础的工具开始吧。本文抛砖引玉,主要讲解Tensorflow的安装。 在Linux系统下Tensorflow安装 一般选择Linux系统来运行Tensorflow。 虽然在wind
在深度学习大热的情况下很自然地考虑要用一些类似的工具来做一些有意思的事情,一个常用的工具就是TensorFlow,TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库,也就是说它是一个库,提供API供你使用,来用特殊的数据流图的方式转换你的算法计算,从而得出结果的工具。
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
MiNLP-Tokenizer是小米AI实验室NLP团队自研的中文分词工具,基于深度学习序列标注模型实现,在公开测试集上取得了SOTA效果。其具备以下特点:
2019 谷歌开发者大会于 9 月 10 日和 11 日在上海举办,大会将分享众多开发经验与工具。在第一天的 KeyNote 中,谷歌发布了很多开发工具新特性,并介绍而它们是如何构建更好的应用。值得注意的是,TensorFlow 刚刚发布了 2.0 RC01 版和 1.15,谷歌表示 1.15 是 1.x 的最后一次更新了。
虽然树莓派的速度不如PC,但是它功耗小、价格便宜,很多同学都用来学习机器学习的相关课程,而且tensorflow官方是支持树莓派,我们可以直接在树莓派上进行学习。
最近,TensorFlow 2.0版的开发者预览版发布没多久,这不,又有一篇优质教程来了。
在使用centos7的软件包管理程序yum安装python-pip的时候会报一下错误:
在疫情飘摇的2020年初,TensorFlow发布了2.1.0版本,本Python小白在安装过程中遇坑无数,幸得多年练就的百度功力终于解决,特记录下来以免后人跳坑。
我以官方文档为主线,开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出,作为《TensorFlow从0到1》系列。它不会止于翻译和笔记、语言和工具,而是坚持通过启发性的方式,循序渐进的构建理解,搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“机器学习”领域之间的缓坡道,或许能帮你起步。 更期待一起探索的学习者都能开辟出自己的路,仅把这里作为一个参照。 除了TensorFlow文档之外,我还会参考(持续增加中): Neural Networks and Deep Learning(中译版),Michea
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow,包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点,并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后,作者通过Anaconda环境配置了Python环境,并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本,成功进行了TensorFlow的测试。
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目前Python最新release版本为3.9.0,配合TensorFlow2版本使用目前常见的以Python3.6和3.7,大家根据自己的开发平台选择合适的版本下载即可
从官网https://www.anaconda.com/download/(但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有)下载Anaconda的安装程序,在该页面选择你电脑所对应的系统(Windows、macOS or Linux)以及操作系统位数(64位 or 32位)。至于是Python的版本是3.6还是2.7,这里推荐你使用Python 3.6 version,因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例,下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
在操作之前先安装好python环境,我是安装的Anaconda,Anaconda下载安装教程可参考:https://blog.csdn.net/Chen_Meng_/article/details/80375884,接下来进入正题。
Tensorflow2.2.0安装成功 引用时显示DLL load failed:找不到指定模块 解决方法
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境:
问题描述:为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载,换成GPU版本的tensorflow,经历了一番折腾。
AI这个概念好像突然就火起来了,年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注,但其实看看你的手机上的语音助手,相机上的人脸识别,今日头条上帮你自动筛选出来的新闻,还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面。深刻的影响了着我们,可以说,这是一个AI的时代。 其实早在去年年底,谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度系统Tensorflow,相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动,但虽然有关Tensorflow的教程其实不少,甚至谷歌官方就在Te
已安装python版本3.8.5,最开始误装了tensorflow2.0,发现2.0和1.0版本语句不兼容 解决办法:
https://blog.csdn.net/ccbrid/article/details/103491467
很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。 tensorflow已经更新到1.13版,官方的linux安装文件采用的是glibc2.23, 而centos只支持到glibc2.17,所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错:
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
近日,新入一台RTX3080的服务器,目前好像还没办法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1,而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话,需要很强的动手能力,手动编译或者用英伟达 docker 容器。
2017/10/26,我的tensorflow是从0.12版本升级到最新版本(1.3)的,基于python3.5的 升级 升级很简单(在这里感谢一下为简化 TensorFlow 安装过程的工程师们),
TensorFlow是一个由Google 开发的,关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行,并且它被很多组织所使用,其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.
人工智能突然火了起来,至今已经有无数的智能化产品别大家认识及使用。比如:之前的李世石与AlphaGo大战、无人驾驶、无人超市,以及现在的无人酒店(阿里)、智慧小区,乃至于现在的仿人机器人等产品,都在不断实现科幻片中我们觉得不可能的技术,现在都在一一实现。
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