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在Win10环境下安装和运行tensorflow-gpu1.8.0与Python3.6的详细步骤(配备MX250显卡、CUDA9.0及cudnn)

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简介:
本文详细介绍在Windows 10系统中配置TensorFlow-GPU 1.8.0及Python 3.6环境的具体步骤,包括安装适用于MX250显卡的CUDA 9.0和cuDNN库。 最近从GitHub上找了一个代码来运行,但是发现CPU训练时间过长,因此决定使用GPU进行训练。经过一天的努力终于成功了。 首先查看电脑的显卡信息: 我的显卡是MX250。 然后进入NVIDIA控制面板->系统信息->组件 查看可以使用的CUDA版本 最初我下载了cuda10.1的版本,但后来发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持cuda9.0。因此我又重新安装了一次cuda9.0,并且删除了之前的cuda10.0。 按照NVIDIA官网提供的指南完成了重装过程。

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  • Win10tensorflow-gpu1.8.0Python3.6MX250CUDA9.0cudnn
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    本文详细介绍在Windows 10系统中配置TensorFlow-GPU 1.8.0及Python 3.6环境的具体步骤,包括安装适用于MX250显卡的CUDA 9.0和cuDNN库。 最近从GitHub上找了一个代码来运行,但是发现CPU训练时间过长,因此决定使用GPU进行训练。经过一天的努力终于成功了。 首先查看电脑的显卡信息: 我的显卡是MX250。 然后进入NVIDIA控制面板->系统信息->组件 查看可以使用的CUDA版本 最初我下载了cuda10.1的版本,但后来发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持cuda9.0。因此我又重新安装了一次cuda9.0,并且删除了之前的cuda10.0。 按照NVIDIA官网提供的指南完成了重装过程。
  • Win10tensorflow-gpu1.8.0Python3.6MX250CUDA9.0...)
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    本教程详述在Windows 10系统中配置TensorFlow-GPU 1.8.0与Python 3.6的过程,特别适用于安装了MX250显卡和CUDA9.0的环境。 本段落详细介绍了在Windows 10环境下安装并使用tensorflow-gpu 1.8.0与Python 3.6的全过程,并特别针对显卡MX250、CUDA9.0及cudnn进行了介绍,具有较高的参考价值。
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    本指南详述了在Windows 10操作系统中安装与配置PADS 9.5软件的全过程,包括必要的系统准备、安装步骤及关键设置技巧。适合电子设计工程师参考学习。 2018年7月9日我自己在Windows 10系统上安装了PADS软件,并记录了一些过程截图,希望与大家互相交流学习。
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    本教程提供详尽指南,在Mac OS X系统上配置Ruby开发环境。内容涵盖必备工具如Xcode及Homebrew的安装、最新版Ruby的快速部署,适合初学者掌握Ruby编程基础。 本段落主要介绍了在Mac OS X下安装Ruby运行环境的方法步骤,并提供了详细的指导。相信这会对大家有所帮助,有需要的朋友可以参考一下。
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    本文将详细介绍在Linux操作系统下安装和配置Apache Tomcat服务器的具体步骤,帮助读者轻松完成部署。 Linux下安装Tomcat的步骤详解如下: 1. 下载Apache Tomcat:访问官方网站获取适合您系统的版本。 2. 解压文件:使用命令行工具解压缩下载好的文件到指定目录,例如 /usr/local/tomcat。 3. 设置环境变量:编辑bashrc或profile文件并添加CATALINA_HOME和PATH环境变量指向Tomcat的安装路径。保存更改后使配置生效。 4. 配置端口:检查conf/server.xml中定义的默认端口号8080,如果需要修改,请进行相应调整以避免与其他服务冲突。 5. 启动与停止:通过执行$CATALINA_HOME/bin/startup.sh启动Tomcat服务器;使用shutdown.sh关闭它。确保已正确配置防火墙规则以便外部访问该端口。 6. 验证安装:打开浏览器,输入http://localhost:8080(或根据实际设置的IP地址和端口号),如果看到默认页面,则表示成功完成安装过程。 7. 安全性考虑:建议更改管理界面密码,并配置SSL证书以实现安全连接。参考官方文档获取更多信息。 以上步骤帮助您在Linux环境中顺利部署Apache Tomcat服务器,以便运行Java web应用程序或服务。
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    本文档提供了在Windows操作系统中安装和配置Squid代理服务器的详尽指南,包括所需软件、安装流程及基本设置。 Squid软件通常用于代理服务,并且是最常见的代理软件之一。在Linux系统下配置Squid的方法已经介绍过了,接下来将详细介绍如何在Windows环境下安装并配置Squid的步骤。
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    本教程提供在Linux系统下安装Node.js的全面指导,包括准备工作、安装方法和环境配置等详细步骤。 在Linux环境下安装Node.js是开发JavaScript后端应用或进行前端构建工具操作的必备步骤。本篇将详细介绍两种常用的方法:使用NVM(Node Version Manager)和直接下载编译安装。 我们来看推荐的安装方法,即通过NVM来管理Node.js版本。NVM是一个便捷的多版本Node.js管理工具,允许你在同一台机器上安装和切换不同版本的Node.js。 1. 安装NVM: - 使用Git克隆NVM的GitHub仓库到本地。 - 配置NVM环境。为了在每个新开的终端窗口都能使用NVM,需要在个人配置文件中添加NVM的初始化命令。这通常是在`~/.bashrc`, `~/.bash_profile`, `~/.profile`, 或者 `~/.zshrc` 文件中。 例如,在 `.profile` 中: ``` source ~/.nvm/nvm.sh source ~/.profile ``` 2. 使用NVM安装Node.js: - 安装特定版本的Node.js,例如v7.4.0: ``` $ nvm install 7.4.0 ``` - 设置默认使用的Node.js版本: ``` $ nvm alias default 0.12 ``` - 验证安装成功,查看当前NVM管理的所有Node.js版本: ``` $ nvm ls ``` 接下来,我们介绍另一种安装方式,不使用NVM而是直接下载编译安装: 1. 下载编译包并配置变量: - 使用`wget`下载指定版本的Node.js二进制包。 - 解压缩文件。 - 配置环境变量,使得系统可以在任何目录下找到Node.js和npm。 2. 源码包编译安装: 这种方法适用于需要自定义编译选项或者获取最新特性的情况。从官方获取源码,然后编译安装,最后配置环境变量。步骤包括: - 下载源码。 - 解压缩并进入源码目录。 - 配置并编译。 - 安装Node.js,并使用`sudo make install`命令进行安装。 3. 使用包管理器安装(如Ubuntu Debian的 `apt-get`): 对于某些Linux发行版,你可以直接使用内置的包管理器来安装Node.js。对于 Ubuntu 或者 Debian,先添加 NodeSource 的存储库,然后通过以下步骤安装: - 添加存储库。 - 使用 `apt-get` 安装: ``` $ sudo apt-get install -y nodejs ``` 每种方法都有其适用场景,使用NVM方便切换和管理多个Node.js版本,而直接安装则更简单快速,适合不需要频繁切换版本的用户。选择适合自己的安装方式,可以让你在Linux环境下更高效地进行Node.js开发。
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    本教程详细介绍在Windows 10操作系统中安装和配置Hadoop 2.8.3版本的完整过程,适合初学者快速上手大数据开发环境。 在Windows环境下安装Hadoop-2.8.3的详细步骤如下: 1. **准备环境**: - 安装Java开发工具包(JDK),确保系统中已配置好JAVA_HOME环境变量,并将%JAVA_HOME%\bin添加到PATH环境中。 2. **下载并解压Hadoop**: - 从Apache官方网站下载hadoop-2.8.3版本的源码或二进制文件,将其解压缩至指定目录。 3. **配置Hadoop**: - 编辑`etc/hadoop/hadoop-env.sh`(如果使用Linux系统)或者在Windows中手动创建并编辑一个类似环境变量设置的文本段落件。确保正确设置了JAVA_HOME。 4. **修改核心和yarn配置**: - 在`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml.template`(重命名为 mapred-site.xml) 和 `yarn-site.xml` 文件中,根据需要设置相关参数如fs.defaultFS, yarn.resourcemanager.hostname等。 5. **格式化HDFS**: - 执行命令:`bin/hdfs namenode -format` 6. **启动集群服务**: - 先运行NameNode和DataNode: `sbin/start-dfs.sh` - 再启动YARN资源管理器和其他相关组件: `sbin/start-yarn.sh` 7. **测试安装的正确性**: - 使用`jps`命令检查是否所有Hadoop进程都已成功启动。 8. **使用自带示例程序CountWord** - 在本地创建一个文本段落件,例如:hello.txt - 将该文件上传至分布式文件系统(HDFS): `hdfs dfs -put hello.txt /user/username/input` - 运行MapReduce的单词计数例子:`bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.3.jar wordcount /user/username/input /user/output` 以上步骤详细介绍了如何在Windows环境下安装和配置Hadoop 2.8.3,并演示了使用自带示例程序CountWord来验证环境是否正确设置。
  • LinuxOracle 12C
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    本教程提供在Linux系统中详尽安装Oracle 12C数据库的过程说明,涵盖从环境准备到最终配置的各项关键步骤。 1. 下载Oracle Database 12c Release 1安装介质 2. 检查硬件要求 3. 检查软件要求 4. 系统配置准备 安装步骤截图
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    本教程提供在Linux系统中安装Oracle 11g数据库软件的全面指南,涵盖从环境准备到最终配置的所有关键步骤。 在Linux系统下安装Oracle 11g的步骤如下: 1. 准备工作:确保你的机器满足Oracle 11g的硬件需求,并且已经安装了必要的软件包,如GCC、Make等。 2. 下载并解压Oracle数据库软件:从官方网站下载适合你系统的Oracle Database版本。然后使用tar命令进行解压缩。 3. 设置环境变量:编辑.bash_profile文件或创建一个新的bash配置文件来设置ORACLE_HOME和PATH等环境变量,并确保它们指向正确的位置,以便系统能够找到安装的Oracle程序。 4. 创建数据库用户及组:为了安全起见,在Linux中需要为Oracle 11g创建一个单独的用户账户。使用useradd命令添加新用户并为其分配适当的权限;同时还要用groupadd命令来建立一个新的群组供该用户加入,以保证系统资源的安全性。 5. 安装数据库:运行unzip后的文件夹下的runInstaller脚本来开始安装过程。根据提示选择合适的选项进行下一步操作直至完成安装流程。 6. 配置监听器和网络服务:使用Net Configuration Assistant工具配置Oracle的监听器以及TNS(Transparent Network Substrate)命名,这一步对数据库访问至关重要。 7. 创建数据库实例:通过dbca命令创建一个新的数据库实例。在执行此步骤时,请确保输入正确的参数以符合你的业务需求,包括选择字符集、存储类型等选项。 8. 验证安装结果:最后需要检查是否正确地完成了所有配置任务,并能够成功连接到新建立的Oracle 11g实例上进行测试查询操作来确认一切正常运行。