随笔分类 - Deep learning
摘要:在Python交互式窗口导入tensorflow出现了下面的错误: 我的错误原因是numpy的版本较高造成的,换成1.14.0版本后解决了 出错时的Numpy版本 安装1.14.0的Numpy版本
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摘要:Ubuntu18.04安装OpenCV4.1.0 1.首先要安装依赖 2.下载OpenCV 下载Sources 到下载目录解压 把解压后的文件夹移动到主目录(/home/cyp/下的目录,注意我电脑的用户名是cyp),为了方便,可以先改一下文件夹的名字 ,然后移动到主目录 3.编译 添加路径库 打开
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摘要:卸载CUDA和cuDNN 1.卸载CUDA 本教程只针对对于.run方式安装的,其他的没有进行测试 打开终端,输入 执行完后,删除cuda文件即可 2.卸载cuDNN 打开终端,输入 然后,你可以选择把自己下载的文件也删除掉,这个需要你到自己存放文件的地方删除了,不同的人存放的地方可能不同,在这不过
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摘要:卸载TensorFlow 1.先用 查看安装了那些TensorFlow,一般只有两个,另一个是TensorBoard 2.执行命令卸载
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摘要:然后看运行窗口的出错信息,点击最右边的view,发现缺少个文件,如代码所示 解决方法如下,但是每次新建立一个文件都得配置一下,不过不麻烦,如果有更好的解决方法,欢迎留言评论,谢谢。 1.先上一段测试代码 新建立的文件可能在 的时候,没有tensorflow提示,也就是导入失败,这就需要第一步配置,配
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摘要:运行TensorFlow代码时报错 错误信息 原因:TensorFlow版本与CUDA版本不匹配 可使用 将TensorFlow版本切换到制定版本中去,其对应的version可在TensorFlow官网查看 另: 1.查看cuda版本(在ubuntu下): 或者 2.查看cudnn版本(在ubunt
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摘要:执行 出错 NVIDIA SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running;
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摘要:Linux下周期性查看GPU状态 NVIDIA自带了 命令来查看GPU的使用情况 了解一下 命令 作用:周期性执行某一命令,并将输出显示。 的基本语法是: 最常用的参数是 n, 后面指定是每多少秒来执行一次命令。 监视GPU:我们设置每 5s 显示一GPU的情况: 这样,只要开着这个命令行窗口,就可
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摘要:解决国内安装tensorflow, opencv等安装不成功或下载太慢问题 复制自博客: 1.安装tensorflow官方方法与使用国内源方法 1.1 官方安装方法 适用FQ tensorflow安装方法比较常见,参考谷歌的官方教程,安装方法如下: 1.2 国内源方法 无需FQ 但是国内网络问题,网
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摘要:查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法,直接输出日志法(推荐) 第二种方法,跑计算量打的程序,然后用 查看GPU的使用情况
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摘要:查看TensorFlow的版本以及安装路径 进入到Python环境 查看TensorFlow版本的另一种方法 查看TensorFlow版本的另一种方法 输出 另一种方法 查看tensorflow gpu的版本:
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摘要:CUDA和TensorFlow的版本匹配问题 部分转载自博客:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042 列举一些CUDA和TensorFlow版本搭配时出现的一些问题 CUDA9.2 + 1.8版本tensorflow Impo
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摘要:Ubuntu18.04安装 NVIDIA驱动 参考自博客: 我确定这篇文章是否很有必要,我最开始的时候,按照这篇文章所述,重新安装了NVIDIA驱动,但是后来以为 CUDA与TensorFlow的版本问题,选择了软件更新管理器中附加驱动里的专有驱动(nvidia driver 390),然后后续安装
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摘要:安装TensorFlow gpu 本文介绍的是安装CUDA9.0和TensorFlow1.8,当然,如果你想安装更高版本的,可以仿照本文思路来安装,只是版本不同,思路是一样的。 可以从下面这个网址查看TensorFlow与CUDA的版本对应情况 一、安装CUDA 最新版本的CUDA Tookit()
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