PlaidML是一种高级且可移植的张量编译器,用于在笔记本电脑,嵌入式设备或其他设备上进行深度学习,而这些笔记本计算机,嵌入式设备或其他设备未充分支持可用的计算硬件,比如Nvidia显卡。
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|懒人阅读:你可以调用keras库中的模块迅速实现各种深度学习模型,在tensorflow、Theano以及CNTK中均可支持, 适合新手体验、快速验证想法。
python:spacy、gensim库的安装遇到问题及bug处理_汀、的博客-CSDN博客1.spacySpaCy最新版V3.0.6版,在CMD 模式下可以通过pip install spacy -U进行安装注意这个过程进行前可以先卸载之前的旧版本pip uninstall spacy如果安装失败可以,在以下地址下载对应的轮子https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ctrl+F查找对应python版本的wheel,注意安装错版本了https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/python
Linux系统主要应用于服务器领域,平常人在日常使用中并不多使用,接触最多也就是开发人员,所以在Linux软件安装教程上,我们也主要是一些服务器软件的安装配置,以及环境变量配置等信息,在安装教程中统一使用Xftp和Xshell两款工具来进行操作,Xftp主要用于上传文件,Xshell主要用于远程连接操作系统,两款工具的安装教程如下教程,也可在软件目录之中查找
安装部分 准备工作 下载各平台对应的安装包,各平台安装包下载链接如下: Windows macOs Linux 安装过程 安装过程在此不给出具体过程,可参照官方给出教程,各平台对应教程如下: Windows中Anaconda安装教程 macOS中Anaconda安装教程 Linux中Anconda安装教程 常用命令 查看安装版本 conda --version 查看帮助信息 conda --help conda -h 卸载conda # Linux/macOS conda -rc ~/anaconda3 查
从本篇文章开始,作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识,希望您喜欢。
NVIDIA CUDA®深度神经网络库(cuDNN)是一个用于深度神经网络的GPU原始加速库。cuDNN 为标准例程(如前向和反后卷积、池化、归一化和激活层)提供了高度调整的实现。世界各地的深度学习研究人员和框架开发人员依靠 cuDNN 获得高性能 GPU 加速。它允许他们专注于培训神经网络和开发软件应用程序,而不是花时间在低级别的GPU性能调整上。cuDNN加速广泛使用的深度学习框架,包括Caffe2、Chainer、Keras、MATLAB、MxNet、PaddlePaddle、PyTorch和TensorFlow等。
宝塔面板是一款对小白十分友好的一款服务器管理面板,是一款上云友好的服务器管理面板,可以使不精通计算机的小伙伴们轻松搭建起自己的服务器环境与网站。
MongoDB 有两种可用的版本: 社区版 和企业版。 提示: 手册中的本章节包含的是安装MongoDB的相关信息。关于将当前部署的MongoDB升级至4.0版本的介绍,请参见升级步骤 。 Mongo
本篇教程已过时请移步–> Pydroid6.0汉化版发布适配Android 13安装更简单
之前魏艾斯博客写过一个宝塔服务器管理助手 Linux 面版-安装教程,这个教程是 3.X 版本的,基于宝塔面板每周三更新的频率,现在的 4.X 版本安装方式和之前有了变化,速度也快了很多,为了建站新手考虑,老魏重新写了一次宝塔 Linux 面板 4.X 版本安装教程。 老魏写本文时候更新到宝塔 Linux 面板 – 6 月 14 日更新 – 4.5 版,不排除宝塔 Linux 面板的安装方式以后还会有变化。 安装要求: Python 版本: 2.6/2.7 内存:128M 以上,推荐 512
Docker-CE指Docker社区版,由社区维护和提供技术支持,为免费版本,适合个人开发人员和小团队使用。 Docker-EE指Docker企业版,为收费版本,由售后团队和技术团队提供技术支持,专为企业开发和IT团队而设计。 相比Docker-EE,增加一些额外功能,更重要的是提供了更安全的保障。 此外,Docker的发布版本分为Stable版和Edge版,区别在于前者是按季度发布的稳定版(发布慢),后者是按月发布的边缘版(发布快)。 通常情况下,Docker-CE足以满足我们的需求。后面学习主要针对Docker-CE进行学习。
通过上面文章,我们大概知道了什么是Docker,但那都是文字功夫,具体想要理解,还得实操,于是这篇文章带着大家来手动安装Docker。
我们知道Python的英文表达是蟒蛇,有意思的是anaconda也是蟒蛇的意思,准确是是水莽,莽中之王,更大、更重、更长。
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。
VM下载地址:【https://download.csdn.net/download/feng8403000/83025738】
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。
Numpy–Numerical Python,是一个基于Python的可以存储和处理大型矩阵的库。几乎是Python 生态系统的数值计算的基石,例如Scipy,Pandas,Scikit-learn,Keras等都基于Numpy。使用Numpy, 可以进行:
下载地址:https://www.wlrjy.com/Soft/89658.html
下载地址:https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html
中午的时候有网友问老蒋有在网站中提到学习建站有可以使用到FTP软件,我一般使用的是SFTP,和我们常用的XSHELL SSH软件一并下载的。但是这个同学使用的是MAC系统电脑,所以我提到的这两款软件没有MAC版本,对于SSH软件可以使用MAC自带的客户端,但是FTP软件还没有,于是我建议他选择FileZilla。
最近,自己用Java WEB完成了一个网站,然而,不知道如何部署到云服务器上。百度了很多,也没有完整的,后来自己摸索,完成了部署。本文,将介绍如果将web项目部署到腾讯云服务器上。
BusyBox 是一个集成了三百多个最常用Linux命令和工具的软件。BusyBox 包含了一些简单的工具,例如ls、cat和echo等等,还包含了一些更大、更复杂的工具,例grep、find、mount以及telnet。有些人将 BusyBox 称为 Linux 工具里的瑞士军刀。简单的说BusyBox就好像是个大工具箱,它集成压缩了 Linux 的许多工具和命令,也包含了 Linux 系统的自带的shell。
进入installer_v3.5目录下 , 运行installer进行安装进程(这里需要注意的是,需要退出root权限,在用户模式下进行安装):
为了能更好地学python,本来打算装个双系统,用Linux写python,不过发现双系统切换起来麻烦了点,然后就发现有虚拟机这东西。花费了一些时间,最后成功通过VMware Workstation Pro 14虚拟机安装了ubuntu,在此将安装教程整合一下,供需要者参考。
可能许多小伙伴都对 Linux 有一定的兴趣,但是又不想在实体机上安装,所以想在虚拟机上安装试试水。这篇文章则会教你如何在虚拟机上安装自己 Linux 系统(以 Ubuntu 18.04 为例)。
WorkerMan实际上就是一个PHP代码包,如果你的PHP环境已经装好,只需要把WorkerMan源代码或者demo下载下来即可运行。
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python,然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中,你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后,你将拥有一个Python工作环境,可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows,Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们,因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03:注:你需要一个Theano或TensorFlow
构建Python环境有三个主要平台:、MAC和Linux。当然搭建python开发环境,有些是直接在手机上运行的。
解压成功后可以选择删除压缩包:rm -rf node-v14.17.4-linux-x64.tar.xz
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关于hadoop的分享此前一直都是零零散散的想到什么就写什么,整体写的比较乱吧。最近可能还算好的吧,毕竟花了两周的时间详细的写完的了hadoop从规划到环境安装配置等全部内容。写过程不是很难,最烦的可能还是要给每一步配图,工程量确实比较大。
一款专门面向个人、团队和小型组织的私有网盘系统-kiftd。无论是在家庭、学校还是在办公室,您都能立刻开始使用它!
Xshell6是一个强大的安全终端模拟软件,它支持SSH1、SSH2以及Microsoft Windows平台的TELNET协议。Xshell通过互联网到远程主机的安全连接以及它创新性的设计和特色帮助用户在复杂的网络环境中享受他们的工作。Xshell还可以在Windows界面下用来访问远端不同系统下的服务器,从而比较好的达到远程控制终端的目的。
怎么部署自己的项目到服务器上并访问,首先呢,在开始之前,我们需要准备什么呢,一个能够运行的项目(Javaweb),一个服务器,这两个是必须的,还有可选的就是上传到服务器的软件以及远程连接工具,这两个是方便我们的操作的。至于服务器肯定需要有运行环境的,像jdk,tomcat,mysql等等,这些咱们在后面用到再说。
推荐时间1min30s,网上已有多关于cuda安装教程,但往往不是这有问题,就是那有问题。这里写一个简单易懂可行的cuda 安装教程。
摘要总结:本教程是安装二进制文件,以Windows10 64位操作系统为例,但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用。在开始安装之前,请注意以下前提条件。否则,会出现各种问题。在开始安装之前,请确定要安装的科学栈为目的科学栈(如想安装pandas),并确定要安装科学栈需要的前提(如需要NumPy,dateutil,pytz,setuptools)。然后安装目的科学栈。实际安装实例(以Windows10 64位下安装pandas为例):1.下载pandas对应的机器位数和Python版本。2.查看需要的前提。3.安装pandas二进制文件。如此,你可以安装任意的Numby,pandas,scipy,matpotlib等科学栈,只要根据提示安装前提的依赖即可顺利安装!
一般10M以下的文件上传通过设置Web.Config,再用VS自带的FileUpload控件就可以了,但是如果要上传100M甚至1G的文件就不能这样上传了。我这里分享一下我自己开发的一套大文件上传控件供大家参考。 此控件PC全平台支持包括mac,linux系统的文件上传,文章末尾将附上各种版本控件下载与教程链接
PuTTY: a free SSH and Telnet client (aliyun.com)
在前几篇的文章中分别就虚拟系统安装、LINUX系统安装以及hadoop运行服务器的设置等内容写了详细的操作教程,本篇分享的是hadoop的下载安装步骤。
其实听早就接触NVIDIA了,当初弄得时候,各种错误,也不好写博客误人子弟。但是后面还是会经常用到,出现问题,还是想办法解决一下吧,显卡弄不好,是病,得治!!!
在开发环境,将源码+配置+软件等其他项目运行的所有的东西,都打包,直接都给运维,这样运维就不需要自己搭建项目运行的环境了,因为你已经拿到了开发人员本地的全部的东西,相当于拿到开发人员全部的东西,直接在运维那里就可以运行;
最近在深入地学习keras,发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的,很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务,为web及app提供服务。 于是,我决定把学习的过程完整的记录下来,帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。 用到的技术: keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。 第一篇 介绍开发环境--训练模型--保存至本地; 第二篇 介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片; 第三篇 介绍用Flask整合keras训练好的模型,并开发后端服务; 第四篇 介绍前端we
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