本文标签： 机器学习TensorFlowGoogle深度学习框架分布式机器学习PyTorch 近日，Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖，想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。原帖地址：https://redd.it/5w3q74 帖子一楼写道：我还没有从 Torch7 迁移到 TensorFlow。我玩过 TensorFlow，但我发现 Torch7 更加直观（也许是我玩得不够？）。我也尝试了一点 PyTorch，所以我决定先看看效果。使用了几周...
Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建，tensorflow , keras , pytorch , cudaUbuntu16.04安装参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656安装nvidia驱动sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update选择安装驱动 ubuntu-drivers devices查看自己显卡对应的驱动型号，可在nvidia官网查询 sudo apt install nvidia-410通过以下命令查看是否安装成功nvidia-smi 安装cuda,可选方式3种1.直接安装...
自从开始接触深度学习就踩坑不断，一言不合就要装各种东西，这里记录一下自己的折腾过程，也写一个教材教小白们入坑。#我也是小白#请大家多指教 1、准备工作 1.1 确定自己电脑的显卡配置 今天介绍的方法只支持NVIDIA显卡的用户。确定自己显卡型号，到下方网站查询其算力是否大于3.5（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）下面为节选，目前主流的GPU算力基本上都符合标准。1.2 为自己的显卡安装最新的显卡驱动（https://www.nv...
【教程分享】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置（GPU + CPU版本） 【良心教程】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置（GPU + CPU版本） 参考视频 https://www.bilibili.com/video/BV1Lv41177BW?share_source=copy_web 视频地址点击这里 （原作者不是我，转载自B站，若有不当，请联系我删除!） 版权归UP Ternence_hh 所有。 话前吐槽和注意事项 csdn的好多讲...
OS System：Ubuntu16.04 GPU Device：GTX1080Ti Softwares：CUDA8.0、Cudnn6.0、TensorFlow（1.4.0）、Caffe2（1.0.0）一、win10下安装Ubuntu16.04（双系统） 1、Linux分区方案（Lagency+MBR） /boot 512M swap 16GB（本机物理内存为32GB） / 30GB or 35GB /home 余下的（越多越好）（UEFI+GPT） efi 512M swap 16GB（本机物理内存为32GB） / 30GB or 35GB /home 余下的（越多...
1、安装CUDA、cuDNN、Anaconda、Tensorflow-GPU和pyTorch： 准备安装文件：ubuntu@ubuntu:~$ ls anaconda3 NVIDIA-Linux-x86_64-440.31.run Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh snap cuda_10.0.130_410.48_linux.run 公共的 cudnn_samples_v7 模板 Downloads 视频 examples.desktop ...
转自：机器之心【导语】：继 2020 年初 Facebook 开源基于 PyTorch 的 3D 计算机视觉库 PyTorch3D 之后，谷歌也于近日开源了一个基于 TF 框架的高度模块化和高效处理库 TensorFlow 3D。目前，该库已经开源。 3D 计算机视觉是一个非常重要的研究课题，选择合适的计算框架对处理效果将会产生很大的影响。此前，机器之心曾介绍过 Facebook 开源的基于 PyTorch 框架的 3D 计算机视觉处理库 PyTorch3D，该库在 3D 建模、渲染等多方面处...
PyTorch-GPU版本、Tensorflow-GPU版本配置 PyTorch-GPU版本的配置NVIDIA驱动下载Anaconda中的安装检验安装是否成功附：在Anaconda中，jupyter切换虚拟环境 Tensorflow-GPU版本配置查看Tensorflow版本创建虚拟环境Tensorflow的安装检验是否安装成功keras的安装PyTorch-GPU版本的配置 NVIDIA驱动下载 查看系统是否有显卡以及显卡型号（以win10为例）查看方法： 打开控制面板找到系统与安全打开系统找到设备管理器双击找到显示适配器查...
TensorFlow 2.0 正式版上线两月有余，迎来的却是疯狂吐槽。网友们评价：「你看看人家 PyTorch！」TensorFlow 被吐槽不好用，也不是一天两天了。TensorFlow 2.0 的发布似乎将这种「民怨」推上了高潮。昨天，一位 reddit 网友说自己正在尝试从 PyTorch 转到 TF 2. 0（虽然没有说为什么这么想不开），但他吐槽说：真是「太难了」。这篇吐槽 TensorFlow 2.0 的帖子，让深有同感的网友们疯狂点赞。切换之后，TF 2.0 给他的最大感觉是：这...
首先，Tensorflow支持图像输入通道在前和通道在后的两种模式，而Pytorch只支持通道在前的输入模式： Tensorflow supports two form of data as the input of its convolutional layer, channels first and channels last. In the first format, data are in the form of [N, C, H, W] where N is the batch size, C is the number of channels, H is the height of matrix and W is the width of matrix. In the second format, da...
创建pytorch/tensorflow环境后如何在pycharm中切换 注意本文前提是在你创建完环境之后的切换如何进行 第一步：打开settings选项，并点击右上角Add…第二步：点击conda环境，勾选existing,切换环境第三步：回到pycharm打开界面，右下角切换添加的conda环境大功告成啦！
1. 背景 (1) 业务方提供了一台有GPU的服务器，且已经安装了显卡等组件，cuda版本10.2，具体信息如下 (2) 在裸机上部署anaconda、pytorch、tensorflow较为麻烦，因此打算在docker中执行pytorch和tensorflow任务 2. 部署及使用 2.1 先决条件 1) 必须要NVIDIA显卡 2) 安装NVIDIA显卡驱动，可参CentOS 7 安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolkit，https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker，nvidia驱动下载 3) 安装docker，版本最好>=19...
很早之前写的pdf，一直没有贴博客(太懒 )。不管怎么样，希望对入坑新人有帮助。 注：这个教程已经验证的系统：Ubuntu 16.04，MacOS 10.13.6。配置CUDA和CUDNN只适用于Ubuntu (MacOS使用的是cpu版本的包)，其他教程的二者均适用。 我个人喜欢miniconda，因为它轻便，给我一种自由的感觉(需要什么安装包自己装就OK了)。 1 Miniconda 1.1 下载安装包 注：我这里用的是py 3.6 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda...
我正在尝试模仿以下在PyTorch中完成的操作：vol = Variable(torch.FloatTensor(A, B*2, C, D, E).zero_()).cuda() for i in range(C):if i > 0 :vol[:, :B, i, :,i:] = input0[:,:,:,i:]vol[:, B:, i, :,i:] = input1[:,:,:,:-i]else:vol[:, :B, i, :,:] = input0vol[:, B:, i, :,:] = input1到目前为止,我已经尝试在TF中使用以下切片分配并将其包装在Keras Lambda层中：vol = tf.Variable(K.zeros((A, D, E, C, B*2))) for i in r...
在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架，比如GPU版本的tesnorflow，通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本安装CUDA安装cuDNN配置环境变量安装python环境安装gpu版的tensorflow开发包咋看上去好像不是很复杂，但是其中坑多到你怀疑人生。下载的cuDNN时候需要注册，而且因为cuDNN文件在外网，下载速度很慢。比如不同版本的tensorflow和CUDA（cuDNN）的版本是有匹配关系的，那你可能会说...