機器學習ubuntu16+1080Ti+cuda+cudnn+tensorflow最簡單的方法
1080Ti驅動，親測不需關閉自身顯示卡驅動
sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-381
安裝cuda+cudnn+tensorflow
直接pip install tensorflow-GPU==1.3.0
這個版本的tensorflow會自動安裝cuda和cudnn
剛才測試了
用canda裝tensorflow-GPU可能出現無法使用CUDa的問題，需要用自身的pip
多次測試得到的懶人經驗！
相關推薦
機器學習ubuntu16+1080Ti+cuda+cudnn+tensorflow最簡單的方法
1080Ti驅動，親測不需關閉自身顯示卡驅動 sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-381 安裝cuda+cudnn+tensorflow 直接pip install tensorflow-
機器學習（二） － 一個最簡單的線性分類模擬人腦神經工作
機器學習和傳統演算法不同的關鍵在於，傳統演算法依靠固定的演算法來處理資料，因此，演算法對於資料而言，邏輯是固定的。機器學習的做法是演算法是框架，需要訓練資料形成邏輯，再通過邏輯去識別，判定和預測新的，
Ubuntu16.04+CUDA+CUDNN+Anaconda+Tensorflow+keras深度學習環境搭建
本人剛開始接觸深度學習，在搭建環境時出了不少大大小小的問題，最終搭建成功，寫下配置過程希望能為他人提供一定的借鑑。（如有存在錯誤的地方請大家指正） 電腦為ubuntu16.04，gtx1080Ti 顯示卡 1. CUDA安裝 （1）下載cuda的包放在
為深度學習環境安裝開源深度學習框架Tensorflow（Ubuntu16.04+CUDA+cuDNN+Anaconda+Tensorflow）
前一篇文章《Ubuntu16.04+GTX1050+CUDA8.0配置深度學習環境》 已經介紹瞭如何配置深度學習環境，本文介紹下如何配置深度學習框架Tensorflow。TensorFlow是谷歌基於D
阿里雲GPU伺服器配置深度學習環境-遠端訪問-centos,cuda,cudnn,tensorflow,keras,jupyter notebook
一、準備工作： 1、阿里雲相關設定： 先給阿里雲賬戶充值100元。 選擇阿里雲ECS雲伺服器 搜尋：CentOS 7.3(預裝NVIDIA GPU驅動和深度學習框架) 安全組新增8888許可權
輕鬆 無錯 不傷系統的配置深度學習框架 tensorflow cuda cudnn tensorflow caffe 版本任意切換 多版本並存
前置安裝：nvidia 顯示卡驅動 下一步安裝anaconda，如果安裝anaconda3就會自動去連結python3 配套的庫。 首先理解下配置環境是在幹嘛：很簡單，就是安裝軟體 那麼怎麼簡化這個過程，避免換個環境，就得解除安裝重灌，和別人共用一個伺服器，就為了配置環境焦頭爛額。
【深度學習】Ubuntu下CUDA+ cuDNN + TensorFlow/TensorLayer 深度學習環境搭建
文章目錄 概述 安裝Anaconda並建立環境 安裝CUDA和cuDNN 下載安裝CUDA 下載安裝cuDNN 安裝TensorFlow和TensorLayer 檢查安裝結果
Win10深度學習環境配置（CUDA+cuDNN+TensorFlow-gpu+Keras）
安裝時間：2018-05-19軟硬體配置GTX 1060 6GWin10 64位專業版Anaconda3 5.1.0深度學習工具CUDA 9.0cuDNN v7.0TensorFlow 1.8.0（GPU版）Keras 2.1.6一、安裝VS2015首先，下載“[Window
ubuntu16.04 CUDA, CUDNN 安裝
1.8 ubuntu16 lib64 mod 安裝 arch linu 6.0 tar 這次介紹的是使用 tensorflow1.8, cuda9.0, cudnn7.0的版本 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-a
【機器學習基本理論】詳解最大似然估計（MLE）、最大後驗概率估計（MAP），以及貝葉斯公式的理解
總結 ora 二次 判斷 天都 特性 以及 解釋 意思 【機器學習基本理論】詳解最大似然估計（MLE）、最大後驗概率估計（MAP），以及貝葉斯公式的理解 https://mp.csdn.net/postedit/81664644 最大似然估計（Maximum lik
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——普通最小二乘
本課件主要內容包括： 有監督學習：迴歸 示例：依賴與解釋變數 數字標籤的處理 一維線性迴歸 最小二乘目標 微分函式最小化 最小二乘解 二維最小二乘 d維最小二乘 偏微分
機器學習筆記（一）：最小二乘法和梯度下降
一、最小二乘法 1.一元線性擬合的最小二乘法 先選取最為簡單的一元線性函式擬合助於我們理解最小二乘法的原理。 要讓一條直接最好的擬合紅色的資料點，那麼我們希望每個點到直線的殘差都最小。 設擬合直線為
CUDA+CUDNN+Tensorflow安裝
一、安裝cuda 首先下載cuda打deb檔案https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive 選擇相應的系統版本和檔案型別（此處我們選擇local的deb型別檔案） 然後執行以下三條命令 1、sudo dpkg -i&nbs
ML：從0到1 機器學習演算法思路實現全部過程最強攻略
ML：從0到1 機器學習演算法思路實現全部過程最強攻略 設計思路 相關文章 ML之FE：結合Kaggle比賽的某一案例細究Feature Engineering思路框架ML之FE：Feature Engineering——資料型別之預處
機器學習儲備（4）：最常用的求導公式
求導公式在機器學習的梯度下降中經常使用，因為梯度就意味著要求導，所以將使用頻率最高的幾個公式羅列在下面，方便查閱。 其中第三個是第二個的特列 求導比較重要的一條性質便是鏈式求導法則，它其實並不難理解，因為求導數意味著由外及內的，一層一層地將變化傳遞到最裡頭。 例如，要求解
深度學習，周志華，機器學習，西瓜書，TensorFlow，Google，吳軍，數學之美，李航，統計學習方法，吳恩達，深度學習筆記，pdf下載
1. 機器學習入門經典，李航《統計學習方法》 2. 周志華的《機器學習》pdf 3.《數學之美》吳軍博士著pdf 4. Tensorflow 實戰Google深度學習框架.pdf 5.《TensorFlow實戰》黃文堅 高清完整PDF 6. 復旦大
200種最佳機器學習教程彙總【史上最全】
摘要： 不吹不黑，絕對史上最全的機器學習學習材料！ 本文包含了迄今為止大家公認的最佳教程內容。它絕不是網上每個ML相關教程的詳盡列表，而是經過精挑細選而成的，畢竟網上的東西並不全是好的。我作者彙總的目標是為了補充我即將出版的新書，為它尋找在機器學習和NLP領域中找
【機器學習】用QR分解求最小二乘法的最優閉式解
【機器學習】用QR分解求最小二乘法的最優閉式解 寫在前面 QR分解 定義 QR的求解 線性迴歸模型 用QR分解求解最優閉式解 矩陣的條
圖解機器學習-L1約束的Huber損失最小化學習-matlab
>> rand('state',0);randn('state',0); n=50;N=1000;x=linspace(-3,3,n)';X=linspace(-3,3,N)'; pix=pi*x;y=sin(pix)./(pix)+0.1*x+0.2*
【機器學習筆記】線性迴歸之最小二乘法
線性迴歸 線性迴歸（Linear Regreesion）就是對一些點組成的樣本進行線性擬合，得到一個最佳的擬合直線。 最小二乘法 線性迴歸的一種常用方法是最小二乘法，它通過最小化誤差的平方和尋找資料的最佳函式匹配。 代數推導 假設擬合函式為 y