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搜索资源列表

  1. 超级详细的win10下gpu1080ti配置tensorflow

  2. 安装GPU版本的TensorFlow最重要的就是各种软件之间版本匹配，建议多在网上看看别人已经走过的版本搭配。安装时最好关闭360这些杀毒程序,最终我选择: Anaconda3+VS2015+python3.5+CUDA8.0.44+cuDNNv6.0+tensorflow-gpu1.4 先安装 CUDA，再安装 tensorflow ，最后安装 cuDNN,按照这个顺序装，可省去一些不必要的麻烦。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-24
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_40255359

  1. 使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)

  2. 禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPU与GPU对比 显卡：GTX 1066 CPU GPU 简单测试：GPU比CPU快5秒 补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项： with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38617413

  1. SDC交通标志分类器：CNN对交通标志进行分类-源码

  2. 项目：建立交通标志分类器 使用GPU安装TensorFlow 在该项目中，使用卷积神经网络（LeNet）对交通标志进行分类。 为了获得更快的培训过程，首先正确安装了具有GPU支持的TensorFlow。 除了，以下分步资源也很有帮助： 您可以使用以下方法测试Tensorflow是否利用了GPU的优势： 如果您完全按照安装tensorflow，就会有一个大问题。 当您不间断地完成项目时，请关闭Anaconda并在以后打开它，将显示以下错误消息，并且CMD将拒绝工作： 用法：conda

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42127020

  1. TensorFlowOnSpark：TensorFlowOnSpark将TensorFlow程序引入Apache Spark集群-源码

  2. TensorFlowOnSpark TensorFlowOnSpark为Apache Hadoop和Apache Spark集群带来了可扩展的深度学习。 通过将深度学习框架中的突出功能与和，TensorFlowOnSpark可以在GPU和CPU服务器集群上实现分布式深度学习。 它支持在Spark集群上进行分布式TensorFlow训练和推理，其目标是最大程度地减少在共享网格上运行现有TensorFlow程序所需的代码更改量。 其兼容Spark的API通过以下步骤帮助管理TensorFlow

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_42160424

  1. aify:TensorFlow，Deeplearning4j等框架，因为“深度学习”有深坑咱不走那路子，所以压根就和它们没关系，GPU，NPU，BPU等通通不需要，分布式大数据什么的全是多余，就一台PC机搞定，当然，必须要网络，那是机器自学

  2. 证明 --------------------------------------“人工智能学徒” ，让它写代码去-------------------------------------- 一时无从谈起，即兴，查看成长履历履历吧 演示理想 1，安装 npm i aify 2，教学 let aify = require('aify'); aify.at('小程') .ai('自学') .ok(); 3，应用 let aify = require('aify'); aify.at

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：72704
    • 提供者：weixin_42135073