背景深度学习非常依赖设备，训练模型就类似在“炼丹”，没有好的炼丹炉，想要复现顶刊中那些动辄8卡/4卡TeslaV100显卡训练的模型，只能是“望洋兴叹”。那么对于缺乏设备的“穷人”来说，有没有办法去白嫖免费的算力资源呢？经过我的调研，基本有以下三种途径：谷歌的Colab谷歌的Colab可能不少人都用过，能够免费提供GPU，不过GPU的质量有点“开盲盒”的感觉，并且如果不花钱买它的pro服务，很容易产生连接不稳定的情况。百度的Aistudio百度的Aistudio每周都能提供几十小时的免费GPU算力，不过缺点是只能采用百度自研的PaddlePaddle框架，终端没有root权限，想装其它框架非常
1.安装CUDA1.1 检查是否已安装CUDA 快捷键win+r，输入cmd，在命令行中输入nvcc-V可以查看版本信息 若已安装，则显示版本信息，请跳转到第二步1.2若未安装，请于左下角搜索并打开NVIDIA的控制面板 单击系统信息，进入组件页面查看CUDA的版本 如图所示，作者电脑CUDA的版本为11.7，因此选择下载≤11.7版本的CUDA 进入官网CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperCUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper ，下载对应版本的CUDACUDAToolkitAr
1.安装CUDA1.1 检查是否已安装CUDA 快捷键win+r，输入cmd，在命令行中输入nvcc-V可以查看版本信息 若已安装，则显示版本信息，请跳转到第二步1.2若未安装，请于左下角搜索并打开NVIDIA的控制面板 单击系统信息，进入组件页面查看CUDA的版本 如图所示，作者电脑CUDA的版本为11.7，因此选择下载≤11.7版本的CUDA 进入官网CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperCUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper ，下载对应版本的CUDACUDAToolkitAr
需先查看电脑是否安装了显卡驱动，nvidia-smi，有表格样页面输出则安装了如果没有，sudoubuntu-driversdevices查看可安装版本，选择最高安装sudoaptinstallnvidia-driver-510查看安装pytorch(稳定版)需要的CUDA版本，查看是否安装了CUDA，用nvcc-V注意大写V也可能是装了但没有加环境变量，看/usr/local/文件夹下有没有cuda,添加环境变量http://t.zoukankan.com/piaojianxue-p-10229081.html如果没装，去https://developer.nvidia.com/cuda-d
需先查看电脑是否安装了显卡驱动，nvidia-smi，有表格样页面输出则安装了如果没有，sudoubuntu-driversdevices查看可安装版本，选择最高安装sudoaptinstallnvidia-driver-510查看安装pytorch(稳定版)需要的CUDA版本，查看是否安装了CUDA，用nvcc-V注意大写V也可能是装了但没有加环境变量，看/usr/local/文件夹下有没有cuda,添加环境变量http://t.zoukankan.com/piaojianxue-p-10229081.html如果没装，去https://developer.nvidia.com/cuda-d
目录 一、更改服务器。 二、调整tensorflow版本 三、将python降级 1、进入conda命令行，依次输入以下命令 2、换回默认源 3、降级为python3.6 四、降级后再升级这周接到一个任务，需要在python中安装tensorflow，跑一下数据。TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。原以为很简单事的事，没想到却是让我大费周折。 一、更改服务器。
目录 一、更改服务器。 二、调整tensorflow版本 三、将python降级 1、进入conda命令行，依次输入以下命令 2、换回默认源 3、降级为python3.6 四、降级后再升级这周接到一个任务，需要在python中安装tensorflow，跑一下数据。TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflowprogramming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machinelearning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief。原以为很简单事的事，没想到却是让我大费周折。 一、更改服务器。
文章目录一、安装anaconda二、安装CPU版本的Pytorch1.打开AnacondaPrompt，如下图所示：2.使用清华镜像源网站3.创建Pytorch环境4.激活刚刚创建的pytorch环境5.安装Pytorch6.测试是否安装成功三、安装GPU版本（电脑有显卡）1.查看是否安装CUDA软件驱动2.打开AnacondaPrompt，如下图所示：3.使用清华镜像源网站4.创建Pytorch环境5.激活刚刚创建的pytorch环境6.安装Pytorch7.查看CUDA是否可用：一、安装anacondaAnaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、
文章目录一、安装anaconda二、安装CPU版本的Pytorch1.打开AnacondaPrompt，如下图所示：2.使用清华镜像源网站3.创建Pytorch环境4.激活刚刚创建的pytorch环境5.安装Pytorch6.测试是否安装成功三、安装GPU版本（电脑有显卡）1.查看是否安装CUDA软件驱动2.打开AnacondaPrompt，如下图所示：3.使用清华镜像源网站4.创建Pytorch环境5.激活刚刚创建的pytorch环境6.安装Pytorch7.查看CUDA是否可用：一、安装anacondaAnaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、
我一直在使用TensorFlow中矩阵乘法的介绍性示例。matrix1=tf.constant([[3.,3.]])matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])product=tf.matmul(matrix1,matrix2)当我打印产品时，它会将其显示为Tensor对象:但是我怎么知道product的值(value)呢？以下没有帮助:printproductTensor("MatMul:0",shape=TensorShape([Dimension(1),Dimension(1)]),dtype=float32)我知道图表在Sessions上运行，但没有任何方法
