深度学习GPU加速配置方法一、英伟达官方驱动及工具安装首先检查自己的电脑驱动版本，未更新至最新建议先将驱动更新至最新，然后点击Nvidia控制面板2.在如下界面中点击系统信息，点击显示可以看见当前的显卡驱动版本，点击组件可以看到红框中的CUDA版本的最高支持，在安装时只需要装这个版本之下的即可。打开CudaTookit的安装官网，CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper，选择自己需要的版本，但不能高于上面的版本号，此处以CudaTookit10.2为例，选择好对应的版本号和系统，进行下载。选择自定义安装，注意在安装这之前至少得有一个VisualStudio，不然会安
因为工作业务需求的关系，需编译onnxruntime引入项目中使用，主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。onnxruntime就不用介绍是啥了撒，在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。有现成的别人编译好的只有dll动态库，当然我们显然是不可能使用的，因为BOSS首先就提出一定要让发布出去的程序体积尽量变少，我肯定是无法精细的拆分哪一些用到了的，哪一些代码是没用到的，还多次强调同时执行效率当然也要杠杠滴。所以下面就开始描述这几天一系列坎坷之路，留个记录，希望过久了自己不会忘记吧，如果能帮助到某些同行少走些弯路也最好：1.Clonerepo诧一听你可能会觉得一个大名鼎鼎
因为工作业务需求的关系，需编译onnxruntime引入项目中使用，主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。onnxruntime就不用介绍是啥了撒，在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。有现成的别人编译好的只有dll动态库，当然我们显然是不可能使用的，因为BOSS首先就提出一定要让发布出去的程序体积尽量变少，我肯定是无法精细的拆分哪一些用到了的，哪一些代码是没用到的，还多次强调同时执行效率当然也要杠杠滴。所以下面就开始描述这几天一系列坎坷之路，留个记录，希望过久了自己不会忘记吧，如果能帮助到某些同行少走些弯路也最好：1.Clonerepo诧一听你可能会觉得一个大名鼎鼎
本文作者：李杰TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。一、初识op1.1op定义op代表计算图中的节点，是tf.Operation对象，代表一个计算单元。用户在创建模型和训练代码时，会创建一系列op及其依赖关系，并将这些op和依赖添加到tf.Graph对象中（一般为默认图）。比如：tf.matmul()就是一个op，它有两个输入tensor和一个输
本文作者：李杰TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。一、初识op1.1op定义op代表计算图中的节点，是tf.Operation对象，代表一个计算单元。用户在创建模型和训练代码时，会创建一系列op及其依赖关系，并将这些op和依赖添加到tf.Graph对象中（一般为默认图）。比如：tf.matmul()就是一个op，它有两个输入tensor和一个输
目录前言CPU是什么？GPU是什么？GPU与CPU的区别GPU的由来并行计算GPU架构优化GPU和CPU的应用场景作者：小牛呼噜噜|https://xiaoniuhululu.com计算机内功、JAVA底层、面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜」前言大家好，国庆马上就要过去了，这不偷偷地进来学习了一波。之前小牛学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？让我们一起进入计算机的世界，
目录前言CPU是什么？GPU是什么？GPU与CPU的区别GPU的由来并行计算GPU架构优化GPU和CPU的应用场景作者：小牛呼噜噜|https://xiaoniuhululu.com计算机内功、JAVA底层、面试相关资料等更多精彩文章在公众号「小牛呼噜噜」前言大家好，国庆马上就要过去了，这不偷偷地进来学习了一波。之前小牛学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？让我们一起进入计算机的世界，
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法。目录1写在前面2代码分解介绍2.1准备工作2.2参数配置2.3原有模型删除2.4数据导入与数据划分2.5FeatureColumns定义2.6模型优化方法构建与模型结构构建2.7模型训练2.8模型验证与测试2.9精度评定、拟合图像绘制与模型参数与精度结果保存3详细代码1写在前面 1.本文介绍的是基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，我们将在下一篇博客中介
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法。目录1写在前面2代码分解介绍2.1准备工作2.2参数配置2.3原有模型删除2.4数据导入与数据划分2.5FeatureColumns定义2.6模型优化方法构建与模型结构构建2.7模型训练2.8模型验证与测试2.9精度评定、拟合图像绘制与模型参数与精度结果保存3详细代码1写在前面 1.本文介绍的是基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，我们将在下一篇博客中介
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。目录1写在前面2代码分解介绍2.1准备工作2.2参数配置2.3数据导入与数据划分2.4联合分布图绘制2.5因变量分离与数据标准化2.6原有模型删除2.7最优Epoch保存与读取2.8模型构建2.9训练图像绘制2.10最优Epoch选取2.11模型测试、拟合图像绘制、精度验证与模型参数与结果保存3完整代码1写在前面 前期一篇文章PythonTensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorF
