基于CUDA的Theano GPU加速环境配置 GPU没有反应。。。求解答。。 [问题点数:40分]

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CUDA:Failed to compile cuda_ndarray.cu: DLL load failed: 找不到指定的模块
我<em>环境</em><em>配置</em>: WIN10 64位,显卡GT 740M,cpu i54200U,8G内存 numpy1.12.0 theano0.8.2 pip8.1.2 Anconda2.7 <em>CUDA</em>7.5 cudnn-7.5-windows7-x64-v5.0-ga keras1.2.1 按照http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_
并行计算02-《cuda by examples》代码配置及julia例子
摘要:回忆VS的使用,把《cuda by examples》书的代码<em>配置</em>一下,使julian在CPU及<em>GPU</em>都跑起来, 对比<em>GPU</em>与CPU的编程的区别。VS很久没用,用起有些不熟悉了,今天复习了一下VS的使用,练习一下把一些例子使用起来,记录一下。感觉一个技术如果不用,一段时间就可以忘记得一点印象都<em>没有</em>,这时就得回忆了,一边做一边回忆。1. h文件包的存放问题,本想创建一个文件夹来存放头文件的,把所
Ubuntu 16.04下配置GPUCUDA和cuDNN
先介绍一下我自己的<em>配置</em><em>环境</em> Ubuntu 16.04 Intel i7 CPU 16G内存 GTX980Ti 显卡 1、安装NVIDIA显卡驱动 (1)先在NVIDIA官网上下载对应的驱动程序,可根据自己的<em>GPU</em>的型号下载相应的.run文件 例如NVIDIA-Linux-x86_64-3xx.xx.run形式的文件名 自己电脑的<em>GPU</em>型号查询可在终端输入: nvidi
Ubuntu-安装-theano+caffe-超详细教程
##说明 * 本文是继《Ubuntu-安装-cuda7.0-单显卡-超详细教程》 之后的续篇。theano和caffe是深度学习库,对运算能力需<em>求</em>很大,最好使用cuda进行<em>加速</em>。所以,请先阅读《Ubuntu-安装-cuda7.0-单显卡-超详细教程》,成功安装cuda之后,再来安装theano和caffe。安装<em>Theano</em>安装各种包# 安装gfortran,后面编译过程中会用到 sudo apt-g
centos下theano以及CUDA配置
今天终于搞定了centos下theano以及<em>GPU</em><em>配置</em>,这里记录一下。 1.theano的安装(见前面博文,这里再重新记录一下) (1)# 安装 theano所需的包    sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapa
Theano 配置GPU出错:g++: error trying to exec 'cc1plus': No such file or directory
笔者近日尝试使用pylearn2,想要给theano<em>配置</em><em>GPU</em><em>加速</em>,然而在import theano时出现“g++: error trying to exec ‘cc1plus’: execvp: No such file or directory错误”,最终发现是gcc与g++版本不兼容造成的错误。 问题描述:       安装<em>CUDA</em>,<em>配置</em>好<em>环境</em>变量后,python程序中import thean
Theano利用GPU加速
继续水文章。 以前说的直接利用sourceforge里的exe安装scipy和numpy事实上是一种比较low的方法,,哈哈。 因为安装的都是32位的,数据量一大就memoryError了,当时是在keras下跑mnist cnn时出现这个问题的。。。。 有一些更好的方法,但是我还是选择了使用64-bit Anaconda,安装了Anaconda= python+scipy+numpy+Ipyt
关于theano_GPU加速配置
1.操作系统:Windows 7 (64位)Professional旗舰版。         2.Python<em>环境</em>及相关依赖包:Anaconda-1.9.2-Windows-x86_64。         3.<em>Theano</em>包安装:直接利用pipinstall theano命令即可完成安装。         4.检查电脑显卡是否支持<em>GPU</em><em>加速</em>。如果显卡不支持<em>GPU</em><em>加速</em>,到此就<em>没有</em>必要进行下面两
请教:CUDA程序出现错误nvcc fatal: Could not open input file
出现如下错误 "C:\<em>CUDA</em>\v3.2\\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_10,code=\"sm_10,compute_10\" -gencode=arch
ould not set up the env for vs using 'C:/Program Files (x86)/../vcvars32.bat
抱歉,因为题目长度的问题,所以只能进行缩写了。 在笔者进行PCL<em>环境</em>编译的时候,发现报错:nvcc fatal   : Could not set up the environment for Microsoft Visual Studio using 'C:/Program Files (x86)/Microsoft Visual Studio 10.0/VC/bin/../../VC/bin
报错: nvcc fatal : Path to libdevice library not specified
实验室有台机器的<em>环境</em>估计是弄乱了, 执行如下命令的时候: pip install --verbose --no-cache-dir torch-scatter 报错如下: unable to execute '/usr/local/bin/bin/nvcc': No such file or directory error: command '/usr/local/bin/bin/nvcc' f...
测试Theano使用GPU并行计算,以验证环境搭建是否成功
一、前提 安装好了cuda和theano 二、测试 (1)创建一个test.py文件 添加如下内容from theano import function, config, shared, sandbox import theano.tensor as T import numpy import timevlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threa
~./bashrc文件不可读写 cuda安装中
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 1。sudo gedit ~./bashrc 可以打开文件 2。若不行 该文件在home/usern
windows系统下的keras(Theano/Tensorflow后端)CPU以及GPU加速环境搭建
写在前面:博主电脑的操作系统是WIN7 64位操作系统,之前安装了Keras/<em>Theano</em>后端并<em>配置</em>了<em>GPU</em><em>加速</em>。16年12月谷歌发布Tensorflow1.0,支持windows操作系统,于是想再<em>配置</em>下Keras/Tensorflow<em>环境</em>。Tensorflow在windows系统下对python版本有一定的要<em>求</em>Python3.5以上,博主之前安装<em>Theano</em>的时候用的是Python2.7,于是就
library path 丢失问题
大家有<em>没有</em>遇到过在delphi中设置好的 library path 过一段时间就被清空,或者有一些路径被删除的问题 而且重新添加相同library path 再开启程序的时候会提示找不到控件.
Ubuntu, Pycharm, Theano, nvcc not found
Ubuntu, Pycharm, <em>Theano</em>, nvcc not found Refer to this best answer: http://stackoverflow.com/questions/21486528/environment-path-different-when-using-venv/21488010#21488010 Then, what you need to do
转:Theano使用GPU踩坑
原文作者:lypbendlf 原文链接:https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/10778345.html 1.安装pygpu的部分 #使用豆瓣源or不使用,均安装失败 pip install pygpu -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com #报错: Looking...
theano版本依赖的坑
theano版本依赖的坑ubuntu+theano的安装教程theano后端修改theano版本更新参考网址 ubuntu+theano的安装教程 https://blog.csdn.net/hczhcz0905/article/details/80424023 https://blog.csdn.net/Xujian0000abcd/article/details/51352707 pygpu安...
vi- mean:nvcc fatal : redefinition of argument 'std'
(  set (<em>CUDA</em>_NVCC_FLAGS &quot;${<em>CUDA</em>_NVCC_FLAGS} ......................................................  )从CMakeList.txt中删了就好了。
caffe训练 Check failed: error == cudaSuccess错误汇总
本文地址:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/81939179 1 CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUBLAS_STATUS_N...
ubuntu+cuda+theano+keras搭建基于GPU的深度学习环境
ubuntu+cuda+theano+keras搭建基于<em>GPU</em>的深度学习<em>环境</em>,记录安装感受,开启cudnn方法。 解决IDE里如Eclipse出现ERROR (theano.sandbox.cuda): Failed to compile cuda_ndarray.cu: 和WARNING (theano.sandbox.cuda): <em>CUDA</em> is installed, but device gpu is not available (error: cuda unavailable)错误的方法。
win7下anaconda 配置theano完成后,配置cuda,使用GPU出现问题
Using gpu device 0: GeForce GT 705 Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-1-053dfe4
并行计算01-基于cuda编程01
摘要:第一个cuda编程,与一般的区别思维的区别;另外实践了一个小例子进行感性入门测试。先用起来再说,后面再去找理解原理,学与做相结合的学习方法。1. 安装cuda这个PPT讲了cuda的安装 https://wenku.baidu.com/view/a2fab32f5fbfc77da269b1f8.html 2. 创建项目3. Host与device编程的区别C编译,在Host上运行:#inc
vs2008+cuda+opencv的程序编译错误
开始的程序可以运行,但是后来重新生成解决方案后就出现问题。下面是成成日志: 命令行 生成计算机<em>环境</em>变量可能不正确。 正在创建临时文件“e:\Project\VS2008Project\Blue_Scr
win7安装theano+GPU
<em>配置</em>:win7,cuda_8.0.44_windows.exe,vs2012,theano-0.82 1.      安装vs2012,<em>配置</em><em>环境</em>变量path: D:\MicrosoftVisual Studio 11.0\VC\bin; D:\MicrosoftVisualStudio11.0\VC\bin\amd64; 2.      安装Anaconda,完成后在cmd中输入pipins
GPU并行计算问题:出现MSB3721 error exited with code
Severity Code Description Project File Line Suppression State Error MSB3721 The command ""C:\Program Files\NVIDIA <em>GPU</em> Computing Toolkit\<em>CUDA</em>\v8.0\bin\nvcc.exe" - gencode=arch=compute_20,code=\"sm_21...
Ubutu16安装最新版本的Theano
因为最近跑深度学习的实验,发现作者提供的算法是使用theano框架的,自己之前一直使用的是tensorflow框架,所以又安装了theano框架。安装theano过程中自己也遇到了不少坑,这里简单的总结一下,避免不必要的弯路。 1. 安装 1.1 在本地安装theano 其实安装theano网上有很多的方法,说是先安装各种包,顺序还不能安装错误,还需要安装numpy还有scipy...
windows10 64bit Theano+GPU加速
需要用到theano框架,安装之后发现速度太慢,本子虽然有点差,但是独显还是有的,所以通过<em>GPU</em><em>加速</em>差不多能BICPU<em>加速</em>在10倍左右,整个<em>环境</em>来来去去用了一天的时间,主要原因还是<em>没有</em>系统教程,各种问题。。。1 需要的<em>环境</em>和版本我的安装<em>环境</em>是win10 anacoda3(>下载< | >教程<) MinGW <em>Theano</em> vs2013 cuda2 安装步骤 安装anacod
解决nvcc --version显示command not found问题
首先,查看cuda的bin目录下是否有nvcc: cd /usr/local/cuda/bin 如果存在,直接将cuda路径加入系统路径即可: vim ~/.bashrc进入<em>配置</em>文件; 添加以下两行: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PAT...
Theano/Lasagne/nolearn配置过程错误汇总
<em>Theano</em>/Lasagne/nolearn的<em>配置</em>过程和运行过程中的一些错误汇总,<em>CUDA</em>安装及<em>配置</em>过程,VirtualEnv的简单使用说明
tomcat 提示No Java compiler was found错误,困惑N久(解决马上给分)
no java complier was found to compile the generated source for the JSP. This can usually be solved b
请问delphi的Tools/Enviroment Options/Library下的Library Path和Browsing Path和Project/Options下的SearchPath各有什么作用以及它们的
如题
dlib gpu版本 cuda加速使用配置及遇到的问题
编译dlib cuda版本时会遇到找不到cuda头文件的一些问题记录如下: 1.默认已经安装好了显卡驱动; 2.默认已经安装好了cuda和对应的cudnn版本; 3.下载dlib安装包: git clone https://github.com/davisking/dlib.git cd dlib mkdir build cd build cmake … -DDLIB_USE_<em>CUDA</em>=1 -DU...
请教关于多GPU并行计算的问题,困扰我好几天了
今年一直在做关于<em>GPU</em>并行计算方面的毕设,前段时间基于单<em>GPU</em>的程序写完了,仿真后的结果较满意。现在想扩展到多<em>GPU</em>并行计算。但是刚进入却发现多<em>GPU</em>的计算时间反而慢于单<em>GPU</em>。 我做的多<em>GPU</em>的程序
nvcc 编译cuda文件,报错Thrust包不存在。
usr/local/cuda/include目录里面已经有thrust包了 nvcc --version命令也通过 为何编译时候还是会报no such file kernel.cu:7:34: fatal error: thrust\device_vector.h: No such file or directory
Ubuntu 16.04.4 配置 Nvidia显卡驱动 + CUDA 9.0 + cuDNN v7.0.5 + OpenCV 3.2.0
1. 安装Nvidia显卡驱动 1.1 卸载原驱动 1.1.1 .run文件卸载 sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run --uninstall 1.1.2 apt-get 卸载 apt-get --purge remove nvidia-* 1.2 查找并下载相应 .run 文件 查找相应.run 文件:https://www.nvidia....
VJ runtime error可能的原因
runtime error (运行时错误)就是程序运行到一半,程序就崩溃了。比如说:①除以零②数组越界:int a[3]; a[10000000]=10;③指针越界:int * p; p=(int )malloc(5 sizeof(int)); *(p+1000000)=10;④使用已经释放的空间:int * p; p=(int )malloc(5 sizeof(int));free(p);
ubuntu下Theano使用GPU的问题
<em>配置</em>情况: 在ubuntu14.04下<em>配置</em>theano,在调用官方文档里<em>GPU</em>测试得函数是总是返回 Used CPU <em>CUDA</em>应该安装的没问题,安装完可以运行测试用例 显卡也是没问题得,支持<em>CUDA</em>妥妥儿得 用的IDE是spyder 使用另一个测试用例 from theano import function, config, shared, sandbox import theano.sandbox.cuda.basic_ops import theano.tensor as T import numpy import time vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core iters = 1000 rng = numpy.random.RandomState(22) x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), 'float32')) f = function([], sandbox.cuda.basic_ops.gpu_from_host(T.exp(x))) print(f.maker.fgraph.toposort()) t0 = time.time() for i in xrange(iters): r = f() t1 = time.time() print("Looping %d times took %f seconds" % (iters, t1 - t0)) print("Result is %s" % (r,)) print("Numpy result is %s" % (numpy.asarray(r),)) if numpy.any([isinstance(x.op, T.Elemwise) for x in f.maker.fgraph.toposort()]): print('Used the cpu') else: print('Used the gpu') 的时候偶尔会返回 找不到nvcc的错误,提示我应该将nvcc加入路径中,但有时候重启一下就不提示这问题了。。虽然仍然显示调用得是cpu 出现这个问题时候我试着查看 nvcc -V -i 提示nvcc未安装,可使用apt-get安装 然后我用apt-get时又会这样: Reading package lists... Done Building dependency tree Reading state information... Done Note, selecting 'cuda-core-7-5' instead of 'nvcc' cuda-core-7-5 is already the newest version. 0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 320 not upgraded. 刚才说了我<em>CUDA</em>都安装好了nvcc肯定妥妥儿的啊,尝试按照<em>CUDA</em>手册上把运行库再添加到路径中一次: gpu2@gpu2-All-Series:~$ export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH gpu2@gpu2-All-Series:~$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 并<em>没有</em>任何卵用 <em>求</em>各位大神协助!感激不尽!
win10下配置CUDA和keras出错
Exception: The nvidia driver version installed with this OS does not give good results for reduction.Installing the nvidia driver available on the same download page as the cuda package will fix the problem: http://developer.nvidia.com/cuda-downloads win10系统,GTX 750Ti显卡,安装了最新版本的GeForce Game Ready Driver,<em>CUDA</em> 8.0,在<em>Theano</em>下<em>配置</em>.theanorc使用gpu,然后import keras提示如上异常,显示驱动程序有问题,请教如何解决
Step by Step Ubuntu下GPU测试Theano
刚刚开始学习Deep Learning OS:Ubuntu 14.04 CPU:I7-4700MQ <em>GPU</em>:GT 750M 是在这个网站下学习的:http://deeplearning.net 安装<em>Theano</em>:http://deeplearning.net/software/theano/install.html#install 安装过程很简单,一步一步做就行了。
linux下theano/tensorflow安装cuda支持gpu
本人在安装过程中碰到很多问题,一一记录下来 1.theano运行gpu,测试代码如下 vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core iters = 1000 rng = numpy.random.RandomState(22) x = shared(numpy.asarray(rng.rand(vlen), config
运行theano遇到的各种坑
1、在import theano的时候,出现下面的错误ValueError: Unable to create the compiledir directory '/home/****/.theano/compiledir_Linux-4.4--generic-x86_64-with-debian-jessie-sid-x86_64-2.7.13-64'. Check the permissions
在VS2012下的CUDA程序中出现错误error : identifier “atomicAdd” is undefined
用VS2012(cuda 5.5)在内核中调用原子函数(例如atomicAdd)时,如果编译的时候出现"error: identifier "atomicAdd" is undefined 首先要确定你的显卡计算能力是否在2.x以上,然后需要在项目(不是.cu文件)上右键“属性”"<em>配置</em>属性""<em>CUDA</em>/C++""Device""Code Generation""
Installing Theano
Note If you are a member of LISA Labo, have a look at LISA Labo specific instructions for lab-specific installation instructions. Requirements¶ In order to use <em>Theano</em>, the following libraries a
ubuntu14.04 theano nvcc compiler not found on $PATH
安装好theano后<em>配置</em>gpu出现如下问题: nvcc compiler not found on $PATH. Check your nvcc installation and try again. 解决方法:<em>配置</em>主目录下~/.theanorc 内容如下: [global] device=gpu floatX=float32 root=/usr/local/cuda-7.5
Unsupported gpu architecture 'compute_11'解决方法
<em>环境</em>背景: 由于项目需要,在ubuntu service 14.04 下搭建 OpenCL +OpenCV <em>环境</em>, 前期安装了 <em>CUDA</em>7.0 ,<em>GPU</em>为 NVIDIA TITAN 。 问题描述: 按照网上教程安装OpenCV ,在make 时出现错误,错误提示如下: [cpp] view plain copy nvcc fatal   : Unsuppor
Caffe-GPU编译问题:nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'
<em>环境</em>:Ubuntu 16.04 OpenCV 3.3Cuda 9.0编译出现问题[html] view plain copy NVCC src/caffe/layers/bnll_layer.cu  nvcc fatal   : Unsupported gpu architecture 'compute_20'  Makefile:594: recipe for target '.build_re...
Darknet - YOLO - /bin/sh: 1: nvcc: not found
Darknet - YOLO - /bin/sh: 1: nvcc: not found 1. darket_work yongqiang@amax-server:~$ ssh yongqiang@192.168.1.3 yongqiang@192.168.1.3's password: Welcome to Ubuntu 16.04.4 LTS (GNU/Linux 4.4.0-116-...
重装protobuf报错undefined symbol: _ZNK6google8protobuf7Message11GetTypeNameB5cxx11Ev
服务器将protobuf版本从2.6.1降级到2.5.0后,重新装回2.6.1,出现报错: protoc: symbol lookup error: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libprotoc.so.9: undefined symbol: _ZNK6google8protobuf7Message11GetTypeNameB5cxx11Ev 搜索网上解决办法,发现并...
theano gpu配置
安装theanoAnaconda安装theano可用conda直接安装   conda install theano<em>配置</em>.theanorc生成文件 sudo gedit ~/.theanorc(注意不要漏掉theano前面的一个点)并复制如下内容,然后保存,其中cuda一项的内容为cuda所安装的位置。   [global]   floatX=float32   device=gpu
RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument #4 'mat1'
  RuntimeError: Expected object of backend <em>CUDA</em> but got backend CPU for argument #4 'mat1'   原因:变量<em>没有</em>加cuda   data=data.cuda()
Windows10 64Bit完美配置Theano并实现GPU加速并解决((CNMeM is disable,CuDNN not available))
Windows10 64Bit!完美!<em>配置</em><em>Theano</em>并实现<em>GPU</em><em>加速</em>并解决((CNMeM is disable,CuDNN not available))
助大神!win7 + cuda8.0 +vs2010 编译错误
<em>环境</em>是WIN7 + <em>CUDA</em>8.0 + VS2010,安装好<em>CUDA</em>8.0后打开samples例子编译,却报下面的错误: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201703/06/1488808180_327526.png) 上网搜了好久没找到类似的问题答案,<em>求</em>大神帮忙啊!
Win7配置CUDA并搭建基于Theano框架的GPU加速环境
Win7<em>配置</em><em>CUDA</em>并搭建基于<em>Theano</em>框架的<em>GPU</em><em>加速</em><em>环境</em>
Theano 配置记(Anaconda+Theano 0.7+GPU加速+VS2010)
终于<em>配置</em>好<em>Theano</em> ,以后可以开始跑实验了 ,写一篇日志记录一下,以防重装系统(这种事经常发生 )不记得怎么<em>配置</em>了。<em>Theano</em>官网上的<em>配置</em>比较杂,我就选了其中一种进行<em>配置</em>。 主要材料:VS2010,Anaconda,<em>Theano</em>,<em>CUDA</em> 首先下载Anaconda,不过最好下载python2.7的(python3.4的<em>配置</em><em>没有</em>试过) 安装好Anaconda后,点击下图第一个
Deep learning加速Theano的安装和GPU配置
项目的需要,也要上手Python,下面介绍一下theano的安装和<em>GPU</em>的<em>配置</em>,这样能够帮助看到这篇文章的人省些力气,少走些弯路。 1.<em>Theano</em>的安装 系统<em>环境</em>:win10 64位  VS: VS2010  Anaconda:Anaconda-2.3.0-Windows-x86_64 1.1 安装Anaconda Anaconda包含了<em>Theano</em>所需的各种Python库,使用
Win7基于theano的keras安装及GPU加速
1.软件 (1) VS 2010 (2)Anaconda2-4.0.0-Windows-x86_64 (3)cuda_6.5.14_windows_notebook_64 (4)<em>Theano</em>-master 同样,读者可以 地址 在下载以上全部文件 2.安装 (1)Anaconda2-4.0.0-Windows-x86_64默认安装,软件会自动<em>配置</em><em>环境</em>变量 (2)在安装好的Anaco
windows下theano开发环境搭建(实现了GPU加速
因为之后要弄深度学习方面的东西,所以这几天把theano的开发<em>环境</em>搭建了下,原本以为很简单,但实际安装的时候,由于自己电脑之前装过一些东西产生了干扰,几乎把网上所有的教程参考了一遍,足足折腾了三天才真正完整地安装好,实现了<em>GPU</em><em>加速</em>。 安装<em>环境</em> 64位win7系统,显卡:GT 720;Visual Studio 2013 ;因为用的师兄传下来的电脑,已经安装了<em>CUDA</em>,
Win7+CUDA8.0+VS2015+Theano0.8配置GPU加速环境
今天感觉至少做成了一件事,心情不错!Nvidia官网给出的兼容性情况:大致来说: <em>Theano</em>0.8的安装通过Anaconda然后pip install theano,细节参照<em>Theano</em>的官方文档Installation of <em>Theano</em> on Windows ,只要能import theano成功就可以了(或者把文档中的一个sample跑通也可以)。<em>CUDA</em>直接在Nvidia官网下载,照着官
DeepLearning:win10 64bit 安装theano+keras+GPU加速
尽管网上已经有很多教程step by step 的instruct me 在win10 上安装theano+keras并实现<em>GPU</em><em>加速</em>,但是本人在操作的时候依旧遇到一些问题。本篇记录一下,方便日后再看!         本人主要根据2篇博客进行安装的,这是我见到的安装过程最简单的方式。这两篇博客介绍的内容大致一样,但也有少许不同,起到互补作用,本人十分感谢这二位博主。 博客1: http://
theano调用cuda加速
gedit ~/.bashrc打开后在文件结尾换行,加入下面语句: export THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32,allow_gc=False 加完后,在对<em>环境</em>变量进行更新: source ~/.bashrc
【深度学习】win10+Theano+GPU加速配置
记录<em>配置</em>python+<em>Theano</em>+<em>GPU</em><em>加速</em>时遇到的一些坑,希望大家少走弯路。
配置使用GPU加速Theano环境
在安装过Anaconda3的<em>环境</em>下想利用oython2.7.13<em>配置</em><em>Theano</em><em>环境</em>,比较简单的方法是在Anaconda3里面另开一个python<em>环境</em>,然后在Pycharm里面切换python.exe的<em>环境</em>即可,这里可以参考我之前写过的在Anaconda下实现Python2.X与Python3.X共存 ,<em>配置</em><em>环境</em>可以参考我之前的一篇总结Anaconda下安装keras <em>配置</em>与pycharm运行dem
Theano配置GPU加速,提示'module' object has no attribute '__file__'
Using gpu device 0: GeForce GT 425M Traceback (most recent call last): ................省略...........
Win7 64位 Anaconda Lasagne 安装教程,防止错误,另Lasagne人脸facial points detect
一、Win7 64 安装theano:081290XIONGQINGa   081290xiongqingA 1、 下载Anaconda1.9.2,自带MniGw; C:\Anaconda; C:\Anaconda\Scripts;C :\Anaconda\MinGW\bin; C:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-mingw32\bin;加入到PATH   安装
动态规划入门到熟悉,看不懂来打我啊
持续更新。。。。。。 2.1斐波那契系列问题 2.2矩阵系列问题 2.3跳跃系列问题 3.1 01背包 3.2 完全背包 3.3多重背包 3.4 一些变形选讲 2.1斐波那契系列问题 在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(0)=0,F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n&gt;=2,n∈N*)根据定义,前十项为1, 1, 2, 3...
程序员,职场上请远离这种人!
对有些职场人来讲,甩锅就是一种生存手段。01.从大学打篮球说起上大学的时候喜欢打篮球,然后我又特别喜欢抢篮板,经常是跳起来的时候没事,落下来的时候偶尔会踩到别人的脚上,于...
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验职者了
点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私...
对计算机专业来说学历真的重要吗?
我本科学校是渣渣二本,研究生学校是985,现在毕业五年,校招笔试、面试,社招面试参加了两年了,就我个人的经历来说下这个问题。 这篇文章很长,但绝对是精华,相信我,读完以后,你会知道学历不好的解决方案,记得帮我点赞哦。 先说结论,无论赞不赞同,它本质就是这样:对于技术类工作而言,学历五年以内非常重要,但有办法弥补。五年以后,不重要。 目录: 张雪峰讲述的事实 我看到的事实 为什么会这样 ...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并<em>没有</em>一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过
Python——画一棵漂亮的樱花树(不同种樱花+玫瑰+圣诞树喔)
最近翻到一篇知乎,上面有不少用Python(大多是turtle库)绘制的树图,感觉很漂亮,我整理了一下,挑了一些我觉得不错的代码分享给大家(这些我都测试过,确实可以生成) one 樱花树 动态生成樱花 效果图(这个是动态的): 实现代码 import turtle as T import random import time # 画樱花的躯干(60,t) def Tree(branch, ...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
大学四年,看课本是不可能一直看课本的了,对于学习,特别是自学,善于搜索网上的一些资源来辅助,还是非常有必要的,下面我就把这几年私藏的各种资源,网站贡献出来给你们。主要有:电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/<em>求</em>职必备网站。 注意:文中提到的所有资源,文末我都给你整理好了,你们只管拿去,如果觉得不错,转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
一个读研让我损失了一百万的真实故事
关注我!只要10分钟,包你学会数据分析 毕业后,应该就业还是考研? 我刚出国留学那会儿,就惊讶的发现,外国local95%都不会选择读研 他们说,硕士学费很贵,时间宝贵,老板不认,所以很费 当几乎所有人都是本科学历时,硕士学历反而像个异类 在老板眼里,三年硕士远远不如3年的工作经验实用 他们甚至专门为拒绝高学历者发明了一个词,叫overoccupie...
Python 植物大战僵尸代码实现(2):植物卡片选择和种植
这篇文章要介绍的是: - 上方植物卡片栏的实现。 - 点击植物卡片,鼠标切换为植物图片。 - 鼠标移动时,判断当前在哪个方格中,并显示半透明的植物作为提示。
西游记团队中如果需要裁掉一个人,会先裁掉谁?
2019年互联网寒冬,大批企业开始裁员,下图是网上流传的一张截图: 裁员不可避免,那如何才能做到不管大<em>环境</em>如何变化,自身不受影响呢? 我们先来看一个有意思的故事,如果西游记取经团队需要裁员一名,会裁掉谁呢,为什么? 西游记团队组成: 1.唐僧 作为团队teamleader,有很坚韧的品性和极高的原则性,不达目的不罢休,遇到任何问题,都<em>没有</em>退缩过,又很得上司支持和赏识(直接得到唐太宗的任命,既给
shell脚本:备份数据库、代码上线
备份MySQL数据库 场景: 一台MySQL服务器,跑着5个数据库,在<em>没有</em>做主从的情况下,需要对这5个库进行备份 需<em>求</em>: 1)每天备份一次,需要备份所有的库 2)把备份数据存放到/data/backup/下 3)备份文件名称格式示例:dbname-2019-11-23.sql 4)需要对1天以前的所有sql文件压缩,格式为gzip 5)本地数据保留1周 6)需要把备份的数据同步到远程备份中心,假如...
聊聊C语言和指针的本质
坐着绿皮车上海到杭州,24块钱,很宽敞,在火车上非正式地聊几句。 很多编程语言都以 “<em>没有</em>指针” 作为自己的优势来宣传,然而,对于C语言,指针却是与生俱来的。 那么,什么是指针,为什么大家都想避开指针。 很简单, 指针就是地址,当一个地址作为一个变量存在时,它就被叫做指针,该变量的类型,自然就是指针类型。 指针的作用就是,给出一个指针,取出该指针指向地址处的值。为了理解本质,我们从计算机模型说起...
为什么你学不过动态规划?告别动态规划,谈谈我的经验
动态规划难吗?说实话,我觉得很难,特别是对于初学者来说,我当时入门动态规划的时候,是看 0-1 背包问题,当时真的是一脸懵逼。后来,我遇到动态规划的题,看的懂答案,但就是自己不会做,不知道怎么下手。就像做递归的题,看的懂答案,但下不了手,关于递归的,我之前也写过一篇套路的文章,如果对递归不大懂的,强烈建议看一看:为什么你学不会递归,告别递归,谈谈我的经验 对于动态规划,春招秋招时好多题都会用到动态...
程序员一般通过什么途径接私活?
二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也<em>没有</em>多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...
字节跳动面试官这样问消息队列:分布式事务、重复消费、顺序消费,我整理了一下
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和人才交流群,欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸...
如何安装 IntelliJ IDEA 最新版本——详细教程
IntelliJ IDEA 简称 IDEA,被业界公认为最好的 Java 集成开发工具,尤其在智能代码助手、代码自动提示、代码重构、代码版本管理(Git、SVN、Maven)、单元测试、代码分析等方面有着亮眼的发挥。IDEA 产于捷克,开发人员以严谨著称的东欧程序员为主。IDEA 分为社区版和付费版两个版本。 我呢,一直是 Eclipse 的忠实粉丝,差不多十年的老用户了。很早就接触到了 IDEA...
面试还搞不懂redis,快看看这40道面试题(含答案和思维导图)
Redis 面试题 1、什么是 Redis?. 2、Redis 的数据类型? 3、使用 Redis 有哪些好处? 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势? 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些? 6、Redis 是单进程单线程的? 7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少? 8、Redis 的持久化机制是什么?各自的优缺点? 9、Redis 常见性...
大学四年自学走来,这些珍藏的「实用工具/学习网站」我全贡献出来了
知乎高赞:文中列举了互联网一线大厂程序员都在用的工具集合,涉及面非常广,小白和老手都可以进来看看,或许有新收获。
为什么要推荐大家学习字节码?
配套视频: 为什么推荐大家学习Java字节码 https://www.bilibili.com/video/av77600176/ 一、背景 本文主要探讨:为什么要学习 JVM 字节码? 可能很多人会觉得没必要,因为平时开发用不到,而且不学这个也没耽误学习。 但是这里分享一点感悟,即人总是根据自己已经掌握的知识和技能来解决问题的。 这里有个悖论,有时候你觉得有些技术没用恰恰是...
【超详细分析】关于三次握手与四次挥手面试官想考我们什么?
在面试中,三次握手和四次挥手可以说是问的最频繁的一个知识点了,我相信大家也都看过很多关于三次握手与四次挥手的文章,今天的这篇文章,重点是围绕着面试,我们应该掌握哪些比较重要的点,哪些是比较被面试官给问到的,我觉得如果你能把我下面列举的一些点都记住、理解,我想就差不多了。 三次握手 当面试官问你为什么需要有三次握手、三次握手的作用、讲讲三次三次握手的时候,我想很多人会这样回答: 首先很多人会先讲下握...
压测学习总结(1)——高并发性能指标:QPS、TPS、RT、吞吐量详解
一、QPS,每秒查询 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS,每秒事务 TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一...
新程序员七宗罪
当我发表这篇文章《为什么每个工程师都应该开始考虑开发中的分析和编程技能呢?》时,我从未想到它会对读者产生如此积极的影响。那些想要开始探索编程和数据科学领域的人向我寻<em>求</em>建议;还有一些人问我下一篇文章的发布日期;还有许多人询问如何顺利过渡到这个职业。我非常鼓励大家继续分享我在这个旅程的经验,学习,成功和失败,以帮助尽可能多的人过渡到一个充满无数好处和机会的职业生涯。亲爱的读者,谢谢你。 -罗伯特。 ...
2019年Spring Boot面试都问了什么?快看看这22道面试题!
Spring Boot 面试题 1、什么是 Spring Boot? 2、Spring Boot 有哪些优点? 3、什么是 JavaConfig? 4、如何重新加载 Spring Boot 上的更改,而无需重新启动服务器? 5、Spring Boot 中的监视器是什么? 6、如何在 Spring Boot 中禁用 Actuator 端点安全性? 7、如何在自定义端口上运行 Sprin...
【图解】记一次手撕算法面试:字节跳动的面试官把我四连击了
字节跳动这家公司,应该是所有秋招的公司中,对算法最重视的一个了,每次面试基本都会让你手撕算法,今天这篇文章就记录下当时被问到的几个算法题,并且每个算法题我都详细着给出了最优解,下面再现当时的面试场景。看完一定让你有所收获 一、小牛试刀:有效括号 大部分情况下,面试官都会问一个不怎么难的问题,不过你千万别太开心,因为这道题往往可以拓展出更多有难度的问题,或者一道题看起来很简单,但是给出最优解,确实很...
面试官:关于Java性能优化,你有什么技巧
通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化。 一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法。我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能。而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能。 下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧。 1.对象的生成和大小的调整。 J...
【图解算法面试】记一次面试:说说游戏中的敏感词过滤是如何实现的?
版权声明:本文为苦逼的码农原创。未经同意禁止任何形式转载,特别是那些复制粘贴到别的平台的,否则,必定追究。欢迎大家多多转发,谢谢。 小秋今天去面试了,面试官问了一个与敏感词过滤算法相关的问题,然而小秋对敏感词过滤算法一点也没听说过。于是,有了下下事情的发生… 面试官开怼 面试官:玩过王者荣耀吧?了解过敏感词过滤吗?,例如在游戏里,如果我们发送“你在干嘛?麻痹演员啊你?”,由于“麻痹”是一个敏感词,...
GitHub 标星 1.6w+,我发现了一个宝藏项目,作为编程新手有福了!
大家好,我是 Rocky0429,一个最近老在 GitHub 上闲逛的蒟蒻… 特别惭愧的是,虽然我很早就知道 GitHub,但是学会逛 GitHub 的时间特别晚。当时一方面是因为菜,看着这种全是英文的东西难受,不知道该怎么去玩,另一方面是一直在搞 ACM,<em>没有</em>做一些工程类的项目,所以想当然的以为和 GitHub 也没什么关系(当然这种想法是错误的)。 后来自己花了一个星期看完了 Pyt...
杭漂程序员2019的心路历程,还不起助学贷款,交不起房租,披荆斩棘终雨过天晴
一个杭漂2019的心酸历程,一路披荆斩棘终于还是雨过天晴。
我采访了同事,让他掏出了每天都会浏览的干货网站
前言只有光头才能变强。文本已收录至我的GitHub精选文章,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y在周六的晚上,我日常去到公司写文章。想写...
ov6620cmos下载
随着智能车速度的提高,越来越多的参赛队开始采用摄像头作为道路辨识的主要传感器,而如何使用单片机进行数 字图像信号采集,并识别赛道路径是该系统的设计重点。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/kirinfxyong/3234596?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/kirinfxyong/3234596?utm_source=bbsseo[/url]
彻底清除QTP安装冗余下载
按照此方法,可以讲安装后的QTP从电脑上彻底清除。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhanghe_moduoer/4400836?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhanghe_moduoer/4400836?utm_source=bbsseo[/url]
输入框选择下载
输入框下拉组件,方便使用。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_35535016/10770036?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_35535016/10770036?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的