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RSS订阅原创 TensorFlow的版本与CUDA等适配问题
如何安装自己想要的版本GPU TensorFlow版本1. 显卡与驱动一般一个显卡的驱动并不是固定的，可以根据到NVIDIA官网根据自己的显卡去挑选对应的驱动，匹配即可。https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn2.确定自己装的TensorFlow版本一个比较简单的方法，首先更新pip，然后执行如下命令，就能列出所有的TensorFlow的版本...
2021-03-31 13:33:08
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原创 TensorFlow2.2.0 Allocation of 614400000 exceeds 10% of system memory
2VCPU，4G内存，4G Tesla T4显存做基于CNN的CIFAR10例程的时候，在处理数据集的时候，报错如下：查资料，一种是在import的时候屏蔽报错信息，并没有意义。另一种说是修改batch size ,于是我尝试了一下，不同的batch size对我的代码并没有影响。所以根本问题，还是4G内存太小了，所以扩到了6G，程序正常跑起来了。...
2021-03-10 16:38:32
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原创 Keras和TensorFlow中failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED问题解决
运行示例代码时，可以正常使用GPU，但是在运行某些代码时，会出现，failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 的问题，可能是由于显存不够而造成的。1、TensorFlow在使用sess前，加上如上的配置。config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = Trueconfig.gpu_options.per_process_gpu_memo
2020-06-03 15:14:03
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原创 Linux常见硬件查看命令
1、查看cpu型号cat /proc/cpuinfo | grep 'model name' |uniq2、GPU型号查看yum install pciutils lspci | grep -i vgalspci | grep NVIDIA3、查看内存free -h4、查看硬盘和分区分布lsblk3、查看物理cpu的个数ca...
2019-11-21 11:03:41
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原创 NVIDIA显卡搭配
1、Tesla P4、T4、P40开发包通用驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.00.runcuda：cuda_10.0.130_410.48_linux.runcudnn：7.4.22、titanxp驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-418.88.runcuda：cuda_10.0.130_410.48_linux.runcudnn...
2019-11-21 10:38:25
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原创 CentOS服务器搭建Caffe（不完整版本）
0、先将物理机联网，提前搭建好nvidia驱动、CUDA、CUDNN1、安装epel-release，否则有些Caffe的依赖包会找不到yum install epel-release2、安装Caffe依赖yum install readline-devel protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel openc...
2019-11-21 10:16:10
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原创 CentOS7服务器搭建python35及TensorFlow
注：CentOS7下自带Python27环境，Python3环境需要自己安装。若在安装完python3后，yum安装了包，需要重新编译Python3才可使得python环境中支持该包，否则，及时yum安装了，python也找不到该包。0、提前搭建好nvidia驱动、CUDA、CUDNN在物理机联网，没有做网络特殊限制的情况下，直接修改如下文件，进行联网vim /etc/reso...
2019-11-21 09:55:43
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空空如也
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