TensorFlow-GPU安裝前需下載的檔案
（1）檢查電腦naidia顯示卡匹配的cuda版本：
https://www.cnblogs.com/yingchuan-hxf/p/7710071.html
本機支援cuda 9.1，推薦安裝cuda 9.0
（2）下載cuda（需註冊）
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
（3）下載cudnn版本（需與cuda版本匹配，需註冊賬號）
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
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（1）檢查電腦naidia顯示卡匹配的cuda版本： https://www.cnblogs.com/yingchuan-hxf/p/7710071.html 本機支援cuda 9.1，推薦安裝cuda 9.0 （2）下載cuda（需註冊） https://developer.nvidia.com/
Tensorflow+gpu安裝
which 配置文件 .com 虛擬 版本 post -a ffi oot 1、方法很簡單：在安裝好anaconda的前提下，直接用命令conda install tensorflow-gpu==1.4.1即可，其中1.4.1是版本號，可修改。 2、conda安裝包如果沒有
win10 python3.5 tensorflow(gpu)安裝
com 技術分享 ima uda -s href spa cudnn ron 為了避免麻煩，安裝的時候全部默認路徑 我安裝的CUDA和CUDNN版本 tensorflow版本1.7 這裏還有點小問題，直接import tensorflow有個報錯，我百度了錯誤
【深度學習篇】--Windows 64下tensorflow-gpu安裝到應用
archive dev upgrade eight ins 自己的 技術 tro tar 一、前述 一直以為自己的筆記本不支持tensflow-gpu的運行，結果每次運行模型都要好久。偶然間一個想法，想試試自己的筆記本，結果竟然神奇的發現能用GPU。於是分享一下安裝步驟.
win10+pycharm+anaconda3+tensorflow-gpu安裝
1.安裝好cuda和cuDNN 2.檢視所匹配版本進行安裝tensorflow-gpu。如下： tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 | cuDNN7.1.4可行 | 備註：7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2
Ubuntu16.04下Tensorflow-gpu安裝
踩了無數坑之後（基本上網上出現的所有問題我都不止一次地遇到過：迴圈登入，解析度變差，黑屏等等），終於把帶GPU加速的tensorflow所有相關軟體都安裝好了。因為過程太不容易了，光linux系統我就重灌了兩次，每一次重灌都是相當地絕望了，所以我希望把安裝方法好好總結一下，希望能對別人有所幫助。
TensorFlow-gpu安裝
這裡我整整拖了三個月，一個是學習Linux和課題壓力的原因，還有一個原因就是堅持很久的東西突然斷掉了就很不情願重新拾起，我要改掉這個惡習。 重要細節： 1.將國內映象源改成中科大而不是清華映象！！！ 首先說明，anaconda預設的下載路徑是外國網址，下載速度很慢，首先將預設下載
Windows10系統tensorflow-gpu安裝
安裝前請確保自己的顯示卡支援gpu加速，支援加速的gpu型號可在下面的連結中查詢。 https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus 一、安裝anaconda 推薦從清華映象站下載，速度快。
【轉】Win10 64 位Tensorflow-gpu安裝（VS2017+CUDA9.2+cuDNN7.1.4+python3.6.5）
原文連結：https://blog.csdn.net/wwtor/article/details/80603296 Tensorflow 入門系列的第一篇，Tensorflow-gpu的下載與安裝。CSDN上能搜到很多學習資料，對初學者非常有幫助。剛安裝了目前最新版本的Tensorflow，當然
戰神i7+Z7-kp7sc+window10+CUDA9.0+CUNN9.0+tensorflow-GPU安裝教程
第一：tensorflow的GPU版本和CPU版本的對比： CPU 需要很強的通用性 為了處理各種不同的資料型別，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常複雜。 While GPU 面對的是型別高度統一的、互相無依賴的大規模資料和
tensorflow-gpu安裝教程_win7環境
Ben課程，第一週以及9-1視訊 第一步：準備工作 準備1：檢視自己電腦顯示卡支援的cuda版本 準備2：下載cuDNN歷史版本方法 準備3：下載tensorflow歷史版本方法 現在不提供下載了，只提供安裝命令：比如1.3.0版本 pip insta
tensorflow-gpu安裝及問題解決（ImportError: libcudnn.so.7，module 'tensorflow.python.training.checkpointable'
最近需要用GPU來進行tensorflow進行訓練，發現需要安裝cuda 9.0版本才可以，因為tensorflow預設的就是cuda 9.0，為了減少對tensorflow原始碼進行重構的時間，將之前的cuda8.0版本進行了解除安裝，然後再安裝cuda 9.0 安裝過程
anaconda和tensorflow-gpu安裝方法
通過anaconda直接安裝的tf，自動配置對應的cuda和cudnn，不需自己單獨安裝了 anaconda版本：anaconda3-5.3.0(通過清華映象下載https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D)
win10超全Tensorflow-gpu安裝+CUDA+cuDNN+keras攻略
背景 顯示卡型號是 NVDIAGEFORCE GTX1050，NVDIA官網算力6.1，比起tensorflow-gpu最低要求3.1，夠運行了 NVIDIA GPU 算力表 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus CU
tensorflow GPU安裝及測試
# 一、TensorFLow-Gpu環境的搭建 ## 檢視nvidia的型號以便安裝相應的驅動 lspci | grep -i nvidia #這一步非常的重要，一定要看清楚自己的驅動型號，以便能夠找到正確的cuda和cudnn的型號 ## 禁用nouveau #在安
windows 2003 server安裝iis6 附下載檔案
首先，預設的2003server是不帶有iis安裝包的，且2003 server不支援iis7，不過iis6用來搭建網站也足夠了，所以需要下載安裝包，這是iis6的安裝包可以通過此百度雲連結下載。這樣就可以開始安裝iis6了直接上截圖了先在左擊開始選單選擇 ‘管理您的伺服器’進
win10下tensorflow-gpu安裝過程（2018/12/22）
這次重灌系統後重新安裝tensorflow-gpu，發現忘了怎麼裝的了，現在記錄下這次的安裝過程。安裝的tensorflow-gpu版本為1.12.0，是截止目前（2018/12/22）最新版本。不想看安裝過程的可直接拉到下面看正文。 由於在網上看到一篇文章介紹說使用conda
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1.ubuntu16.04踩的坑 安裝完以後，重啟顯示the system is running in low-graphics mode 解決方法： ctrl-alt-F1進入命令介面 修改許可權： df -h cd /etc/X11 sudo cp xorg.conf.f
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1.安裝cuda cd /home/*(自己的使用者名稱)/Desktop/###(進入cuda所在資料夾) sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb sudo apt-ge
零基礎深度學習筆記3——Win7-Tensorflow-GPU安裝
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