来源：机器之心 本文长度为2800字，建议阅读5分钟。 本文向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。 本文将指导你安装 操作
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 原文：https://medium.com/@dyth/deep-learning-software-installation-guide-d0a263714b2 后台回复关键词：20171019 下载PDF整理版教程 为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不
为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。本文试图提供一个详尽的软件环境安装指南。 操作系统（Ubuntu） 4 种驱动和库（GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip） 5 种 Python 深度学习库（TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch） 这些软件之间的互
为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问题，提供一个详尽的软件环境安装指南。
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 在搭建深度学习机器之后，我们下一步要做的就是构建完整的开发环境了。本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究，我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整，甚至包含语法错误。因此，本文试图解决这个问
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
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前方图片已沦陷，建议后台回复 环境 获取word版，下载到电脑上方便查看。 主要包括以下内容： 1. 安装Ubuntu 16.04 系统 2.安装Ubuntu系统必要软件 3. 安装cuda和cudnn 4. 安装TensorFlow，Keras 然后后面会用到很多命令，但是别问为什么要这样做哈！安装软件呢，是一件特别无聊的事情，但是当你全部都安装完成之后，一种成就感油然而生啊，有木有！加油！！！ 1. 下载Ubuntu 一般来说国内的下载地址有两个，一个是阿里云镜像，一个是网易源镜像。这里给一个网易源的地
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘云南，一针，Saint，Yawei Xia 今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。 我们会搜集最好的精华，并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。 在这台机器上运行神经网络就像热激光束穿过黄油一样快捷流畅。你不用花超过129，000美元来购买 Nvidia’s DGX-1，这个AI超级计算机可以放在一个盒子里。我马上要给你展示它的性能
原文标题：Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接：https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南，包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
【AI100 导读】学习人工智能到底要不要学好数学，这俨然已经成了一个争议话题了？之前 AI100 刊发了本系列的前两篇文章，也发表了作者子白的《放弃幻想，搞 AI 必须过数学关》，不知你是否有自己的
最近在测试一些通用模型+项目，包括：CLUE（tf+pytorch），bert4keras(keras)， Kashgari(keras+tf)等。其中如果要部署的话，就有tensorflow-serving和flask的选择了。 这里刚好有一个非常好的实战例子，基于tensorflow 1.x的，比较全面。
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安装CUDA前需要安装Visual Studio，我安装的版本为Visual Studio 2017，视频与博客中未提及，请小伙伴们注意。
这是第一次进行深度学习模型的 web 应用部署，在整个过程中，进一步折射出以前知识面之窄，在不断的入坑、解坑中实现一版。
深度学习领域，最常见的就是各种网络模型，那么在写论文或者文章，介绍网络模型的时候，最好的办法当然就是展示代码画图，今天介绍的 Github 项目，就是整理了 22 个设计和可视化网络结构的工具，其地址如下：
Graphviz是一个流程图可视化工具，支持可视化各种算法和模型的流程图，并且支持多种输出格式（比如PNG、PDF、SVG等）。
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。
笔记本上安装了2.7和3.5两个版本的python，在使用3.5版本的pip安装keras时出现了failed to create process错误。解决方法如下： 1.由于我在环境变量中同时配置了2.7和3.5的路径，所以我可以直接在命令行下执行python3来启动3.5版本的python； 2.通过python3来启动pip，在命令行中输入python3 -m pip install keras，成功安装上keras。
1. 安装vs2015及以下版本 将c++有关选项选中安装完毕 CUDA需要C++的编译器，Windows下可以使用Visual C++，我们可以直接下载其官网推荐的Visual Studio。
这里，s是状态，a是行为/动作，θ是策略网络的模型参数，π是常见的表示策略的符号。我们可以设想策略是我们行为的代理人，即一个从状态到动作的映射函数。
本文主要介绍安装docker-ce与nvidia-docker的过程。注意不是docker.io, 因为nvidia-docker是基于docker-ce的，ce比io要新。
更新源 sudo vi /etc/apt/sources.list deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial
RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化．
Ubuntu 17.10 发布已经有一段时间了， 终于下定决心全新安装， 安装系统容易， 下载 iso 直接安装即可， 安装之后要配置自己习惯的桌面环境确需要不少的时间。 下面是安装后基本的折腾记录。
之前用的和学习的都是pytorch框架，现在要运行一个keras的代码，得安装tensorflow和keras，按一个教程，直接在pycharm里setting，点那个+很快就装好了tensorflow和keras，运行了几次发现运行特别慢，用nvidia-smi查看，发现根本没有用pgu跑，一番查找，最后发现安装的tensorflow本身是按CPU跑的，要用GPU跑，得安装tensorflow-gpu。 以下主要参考了https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692进行操作，成功安装了tensorflow-gpu版本的。 记录以下安装过程。 重点： CUDA的版本要与tensorflow-gpu的一定要对应，否则会出错。 注意点： 安装好tensorflow-gpu后，安装对应版本的keras版本。 https://blog.csdn.net/weixin_40109345/article/details/106730050
摘要：本文是根据自己亲手编译源码过程所总结的一个开发笔记（包括编译流程，可能遇到的错误，以及错误解决的办法等），首先介绍了基于Ubuntu9.10的编译环境的建立，再次介绍了整个源码的获取方式，最后讲解了源码的编译过程（包括源码的打包处理，u-boot的编译，Linux的kernel的编译，android文件系统的编译）。本文各个操作的开发环境是基于VMware7.10虚拟机的Ubuntu9.10环境。当然不同的版本的Linux可能操作过程有点差异，所遇到的错误可能不同，但是各个操作思想是一致的。
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题：深度学习笔记15：ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的，总有些奇奇怪怪的问题让人头疼，所以，在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
导读：Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
计算机一直很擅长数字处理，却苦于分析图像中的大量数据。直到最近，创建图形处理单元库已不仅仅用于游戏，现在我们可以利用数千个核心的原始力量来揭示图片背后的含义。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
This work presents an extension of the initial OpenAI gym for robotics using ROS and Gazebo. A whitepaper about this work is available at https://arxiv.org/abs/1608.05742(论文地址). Please use the following BibTex entry to cite our work:
在Ubuntu命令行输入 code .（有空格），等待下载VS Code Server for x64并安装
老高最近快被工作掩埋了，各种赶上线，各种修BUG，真凄惨！ 今天来说说Docker打包的优化问题。为什么要说这个问题呢？请听我慢慢道来。
去年 10 月，谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后，昨日官方发布了 TensorFlow 2.1，本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
前两天，Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版，TensorFlow官网也全新改版上线。其实早在去年上半年，Google就放出口风，准备发布TensorFlow 2.0，一个重要的里程碑版本。然而直到今天，2.0仍然处于alpha版，这在快速迭代的人工智能领域，着实少见。随着alpha的发布，这几天网上关于TensorFlow的新闻和文章铺天盖地，我也看了一下文章，不过作为一名实战派，还是决定先上手尝鲜一下。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境。文中的大多数工具可以互换，比如 Keras 可替换成 TensorFlow 或 PyTorch，Django 可代替 Flask，Nginx 可代替 Apache。作者唯一不推荐替换的工具是 Redis。同时本文还对深度学习 REST API 进行了压力测试，这种方法可以轻松扩展到添加的
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了tensorflow-gpu在Ubuntu下的安装步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 硬件环境：NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境：Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 1. 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。 以华硕主板的禁用方法为例： 首先进入 BIOS，然后选择 Boot ，
搞定了，我当然来复习 tfboys，虽说 tf 更到 2.0，不与 1.0 接融，但是 tf2.0 更简单了
该文章介绍了如何利用技术手段识别和抓取微信公众号文章中的图片，并提供了相关代码和示例。同时，文章也探讨了在fine-tuning和transfer-learning过程中，如何对模型进行微调以提高模型的性能。
1、安装Vim和Vim基本插件 首先安装好Vim和Vim的基本插件。这些使用apt-get安装即可： lingd@ubuntu:~/arm$sudo apt-get install vim vim-scripts vim-doc 其中vim-scripts是vim的一些基本插件，包括语法高亮的支持、缩进等等。 vim中文帮助文档tar包下载地址: http://sourceforge.net/projects/vimcdoc/files/vimcdoc/ 解压后其中有个doc文件夹, 将其中的内容全部复制到~/.vim/doc, 或者vim安装目录下的doc目录中, 此时vim中的help信息已经是中文的了. 网页版中文帮助文档网址http://vimcdoc.sourceforge.net/doc/help.html 首页就时vim帮助文档的目录，阅读起来更方便有效、更有针对性！ 2、Vim配置文件 Vim强大的功能，其来源基本上就两个地方：Vim插件以及Vim配置文件。 Vim本身的系统配置文件夹是在/usr/share/vim/和/etc/vim/两个文件夹下。一般情况下，我们不会去改变这两个文件夹下的配置文件，而是在用户文件夹/home/user（其中，user为用户名，我的用户名是lingd）下建立自己的配置文件。进入用户文件夹（/home/user/）之后，用gedit新建一个名叫.vimrc的文件： lingd@ubuntu:~/arm$ cd ~ lingd@ubuntu:~$ gedit .vimrc 注：使用gedit主要是为了方便大段大段的文字粘贴！ 然后把下面的文字拷贝进这个文件之后保存：
在Windows使用下面命令:激活环境并安装插件（这里的 Keras 是我的环境名，安装的时候换成自己的环境名即可）
选自GitHub 作者：Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱
当开始从事数据科学相关行业的时候，很多人都会被各种各样的可用工具所困扰。 有一些与这个问题相关的可用指南。例如“对于不擅长编程者的19日数据科学工具（链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/19-data-science-tools-for-people-dont-understand-coding/）”或“Python学习数据科学的完整教程（链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/com
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。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。
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