DotNetNuke（DNN）第66页

Windows11 + wsl-ubuntu20.04 配置深度学习环境

由于随机操作系统后来更新office不利，后从学校下载安装了Windows11专业版（21H2）因为安装了Windows适配的cuda和cudnn却无法makecudnnsamples，所以转而采用wsl

spring_code·2023-01-08 11:44

WSL配置深度学习环境

Menu1.安装WSL2.在Windows物理机内安装WSLCuda驱动3.配置conda环境4.配置WSL2Ubuntu内部的cuda-toolkit,cudnn5.参考资料1.安装WSL参考链接2.

sysss1998·2023-01-08 11:13

Could not load dynamic library ‘libcudnn.so.8‘；

安装tensorflow的时候，通常会遇到tf.test.is_gpu_available()返回的false的问题，这时候的GPU是不可用的，并且会提示libcudnn.so.8不存在，这通常是因为以下情况

其实也很简单·2023-01-08 09:54

windows下cuda10.0+cudnn的配置

1cuda1.1下载cuda10.01.2安装cuda10.02cudnn7.4.12.1cudnn下载2.2cudnn配置3系统环境变量配置4测试1.cuda1.1下载cuda10.0cuda官网按照自己的需求下载对应版本的

小屋*·2023-01-08 08:14

深度学习环境功能以及安装流程

含conda包管理工具）02Python（pip包管理工具）2.Anaonda与Pycharm安装3.pycharm使用Conda环境01Conda创建环境02Pycharm导入环境4.Cuda与cuDNN01GPU02CUDA

小刺猬69·2023-01-08 08:44

Windows环境下CUDA+cuDNN安装教程，解决各种装不上问题（死活装不上的看过来）

Windows环境下CUDA安装教程如何查看需要安装的版本第一种方法第二种方法正常安装安装VS安装CUDA1.临时解压目录2.选择精简（推荐）安装3.检查环境变量4.重启电脑，验证是否成功博主报错了安装CuDNN1

零碎@流年絮语·2023-01-08 07:40

【深度学习】Windows下CUDA+CUDNN安装教程

目录1前提要求2查询需要安装的版本3下载并安装CUDA3.1下载3.2安装4下载并安装cuDNN4.1下载4.2安装5配置环境并验证CUDA安装6报错解决1前提要求（1）在安装CUDA之前，必须已将安装好了

Ambitious°·2023-01-08 07:09

【Ubuntu 3090 CUDA配置】一文缕清驱动+CUDA Toolkit+cuDNN+pytorch+cudatoolkit 环境配置流程

zhuanlan.zhihu.com/p/443114377，系对本文的提炼、归纳与总结目录==环境配置流程总结（2021年6月10日更新）====重要概念：（务必看）==写在开头：1显卡驱动+CUDAToolkit+cuDNN

叁柒三七·2023-01-08 07:38

cuda11.0 + cudnn8.0.5 + anaconda + pytorch + tensorflow

1、conda安装：https://blog.csdn.net/qq_41101213/article/details/1154691362、cuda11.0安装3、cudnn8.0.5解压安装一、验证

小王小王指定辉煌·2023-01-08 07:38

Windows环境关于CUDA+CUDNN的安装教程

不知名高校研究生·2023-01-08 07:07

windows cuda安装教程+cudnn安装教程

cuda11.3.1+cudnn7.0安装教程，其他版本一样步骤1、下载cuda11.3.1cuda下载链接：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com

Python图像识别·2023-01-08 07:37

windows10+cuda10.2+cudnn安装

cuda和cudnn解释：https://www.jianshu.com/p/622f47f947841、下载a、查看是否已经安装nvidia驱动windows一般已经默认安装了。

琪琪才疏·2023-01-08 07:02

Win10下安装CUDA10.1+CUDNN7.6

Win10下安装CUDA10.1+CUDNN7.6下载地址安装CUDA配置环境变量安装CUDNN验证CUDA是否安装成功下载地址官方下载：CUDA和CUDNN.百度云下载链接提取码：lmlh安装CUDA

FriendshipT·2023-01-08 07:00

windows上 CUDAtoolkit+cudnn的安装

CUDAtoolkit+cudnn的安装cuda下载file:///C:/Program%20Files/NVIDIA%20GPU%20Computing%20Toolkit/CUDA/v10.2/doc

FakeOccupational·2023-01-08 07:29

2080Ti+win10+anaconda+pycharm+tensorflow-gpu(亲测有效)

不用单独安装vc，vs，cuda，cudnn，也不用考虑他们的版本搭配问题，也不用环境变量的配置。可以通过不同的虚拟环境配置不同需求的python环境。

第一步·2023-01-08 07:47

Pytorch 多层感知机

一、什么是多层感知机多层感知机由感知机推广而来，最主要的特点是有多个神经元层，因此也叫深度神经网络(DNN:DeepNeuralNetworks)。

我和代码有个约会.·2023-01-08 07:05

tensorflow的cuda+cudnn安装教程及其Could not load dynamic library ‘cudart64_100.dll’问题解决

cuda+cudnn安装教程转载一、背景项目需要使用tensorflow进行LSTM神经网络模型的训练，选择的tensorflow的版本为1.15.0（在1.15.0版本，想要使用gpu还得下载tensorflow-gpu1.15.0

想躺平的小陈·2023-01-08 02:27

Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘

划重点1：没有下载安装cuda和cudnn库参考Tensorflow在Windows下使用踩坑，安装CUDA和CuDNN。我建议先参考划重点2中的版本，然后再考虑下载安装那个版本。

angelavor·2023-01-08 02:48

已安装CUDA和CUDnn后未以gpu模式运行Tensorflow。发生报错Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘；

笔者在配置完Tensorflow的各项内容包括CUDA和CUDnn的安装与配置后，在运行objectdetection的demo.py测试时出现如题报错。解决方法如下。

Misfit000·2023-01-08 02:16

jetson nano B01 1

),建议使用5v4A电源.使用5V4A电源需要在J48上短接跳线帽.一个跳线帽插两个引脚--->短接.3.镜像:建议使用64G内存卡,因为我使用的是配置好的镜像包括一些基本环境,CUDA10.2，CUDNNv8

半度温热·2023-01-07 23:04

pointnet C++推理部署--libtorch框架

代码：Pointnet_Pointnet2_pytorch环境配置：win10系统cuda10.1+cudnn7.5+Python3.6.5+pytorch1.5.0+libtorch1.5.0+VS2017

给算法爸爸上香·2023-01-07 22:25

pytorch无法使用显卡运行程序的解决办法

WIN10系统正确安装对应版本cudatoolkit-10.1.243、cudnn-7.6.5、cuda-10.1.243、cudnn补丁后仍然无法使用显卡运行程序的解决办法测试Cuda版本测试Anaconda

秋寒叶落·2023-01-07 22:44

虚拟环境（anaconda）下搭建pytorch和tensorflow(均使用GPU加速)（待解决）

为了用神经网络拟合曲线，我也是拼了，没想到入门门槛就这么高，安第三方库包就搞了好几天本文目标：使用conda或者pip安装pytorchtensorflow前景提要：GPU相关的cudatoolkit和cudnn

总是读不懂代码·2023-01-07 18:08

时序数据深度学习笔记——DNN（一）

一、深度学习当数据有多个季节周期，很可能会导致残差不是正态分布并且相关，因此无法使用SARIMAX模型，此时便可以通过深度学习利用两个季节的信息来做出预测。对于时间序列预测，一般可以创建三种类型深度学习模型:单步模型、多步模型和多输出模型。单步模式是三种模式中最简单的一种，其输入可以是任意长度，输出是一个单一的值，代表着对未来一个变量的预测。1、线性模型线性模型是深度学习中可以实现的最简单的架构，

HughYue1990·2023-01-07 18:32

如何在anaconda虚拟环境下安装不同cuda要求的tensorflow和pytorch gpu版本

127038415换成国内源再下载建立conda环境打开AnacondaPrompt输入condacreate-nnamepython=3.7activatet1#激活环境利用conda配置cuda与cudnn

-9lbc·2023-01-07 18:01

ANN：DNN结构演进History—RNN

前言：CNN在图像处理领域的极大成功源于CNN的二维递进映射结构，通过训练多层卷积核来进行特征提取函数训练，在二维图像的稀疏表达和语义关联分析方面有天生的结构优势。而涉及时序问题的逻辑序列分析—边长序列分析，需要引入适合解决其问题的方法。引入RNN：在深度学习领域，传统的前馈神经网络（feed-forwardneuralnet，简称FNN）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——

alppkk4545·2023-01-07 15:19

ANN：DNN结构演进History—LSTM网络

为了保持文章系列的连贯性，参考这个文章：DNN结构演进History—LSTM_NN对于LSTM的使用：谷歌语音转录背后的神经网络摘要：LSTM使用一个控制门控制参数是否进行梯度计算，以此避免梯度消失或者爆炸

alppkk4545·2023-01-07 15:19

ubuntu--bazel编译tensorflow源码

bazel2.2安装gcc和g++2.3根据源码安装tensorflow-r1.133.开始编译4.踩坑记录4.1gcc版本版本过高,或者gcc和g++版本不一致4.2清除bazel缓存4.3找不到libcudnn.so4.4

王二小、·2023-01-07 14:31

Tensorflow源码编译

Nivida显卡驱动安装首先不管采用那种安装方式，如果要跑GPU版本显卡驱动，CUDA，CUDNN这三样必须安装。先从官网https://www.nvidia.cn/下载与显卡

思绪零乱成海·2023-01-07 14:01

tensorrt轻松部署高性能dnn推理_NVIDIA Triton推理服务器助力深度学习推理

NVIDIATriton推理服务器（NVIDIATritonInferenceServer），此前称为TensorRT推理服务器(TensorRTInferenceServer)，现可通过NVIDIANGC或GitHub访问。NVIDIATriton推理服务器能够帮助开发人员和IT/DevOps轻松地在云端、本地数据中心或边缘部署高性能推理服务器。该服务器通过HTTP/REST或GRPC端点提供推

weixin_39628339·2023-01-07 12:06

CNN、RNN、DNN、自动编码器、DBRN的发展历程

一、神经网络的来源神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（单层感知机），包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果。但早期的单层感知机存在一个严重的问题——它对稍微复杂一些的函数都无能为力（如异或操作）。直到上世纪八十年代才被Hition、Rumelhart等人发明的多层感知机克服，就是具有多层隐藏层的感知机。多层感知机可以摆脱早期离

玛丽莲茼蒿·2023-01-07 12:21

Jetson Nano（七）Deepstream yolov4

deepstreamyolov4文章目录JetsonNano（七）deepstreamyolov4软硬件版本模型转换流程Deepstream配置参考软硬件版本JetsonNano4GJP4.4.1CUDA10.2CUDNN8.0TensorRT7.1.3.0deepstream5.0Jetson

炼丹去了·2023-01-07 12:11

cnn,rnn,dnn

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？

Angela㐅cc·2023-01-07 11:03

原创：Tensorflow1.0GPU版本最全最详细的安装(转载请标明出处)

全网Tensorflow1.0GPU版本最全最详细的安装关于Tensorflow电脑配置具体安装所有安装包对应版本所需要的安装包详细安装步骤1、安装Anaconda2、安装CUDA和cudnn3、Tensorflow

Looper~·2023-01-07 11:26

yolo环境配置与数据训练

修改darknet_no_gpu.sln1.3修改darknet_no_gpu.vcxproj1.4打开darknrt_no_gpu.sln1.5测试2.GPU版配置2.1软件环境2.2CUDA与cuDNN2.3

穿拖鞋的阿六·2023-01-07 11:48

darknet 版本yolo v1 - v4 编译及环境配置 Ubuntu18.04

darknet训练自己的数据一.电脑环境1.GPU:1080TI2.CUDA:10.03.tensorflow:1.14.04.keras:2.3.15.Ubuntu18.04CUDACUDNN等具体安装步骤见

Python图像识别·2023-01-07 11:47

Win10 + RTX3090 安装CUDA11.2 + CUDNN8.1.0

前提系统重新安装，anaconda3中tensorflow和pytorch已经安装过，主要目的是方便自己以后重新安装CUDA主机配置系统：Win1064bitCPU：I9-10850K内存：64G显卡：GeForceRTX3090显卡驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/CUDA与驱动版本对照-table2https://docs.nvidia.com/

czy152338·2023-01-07 10:42

win10+ubuntu18.04+anaconda+RTX3090+cuda11.0+cudnn+pytorch1.7

win10+ubuntu18.04+anaconda+RTX3090win10+ubuntu18.043090显卡驱动anaconda安装cuda11.0安装timpytorch1.7win10+ubuntu18.04参考：https://www.cnblogs.com/masbay/p/11627727.html本人分区设置：3090显卡驱动更换ubuntu为阿里源或者清华源等（https://

yunxi1008·2023-01-07 10:42

ti3090安装cuda113+cudnn+anaconda+yolopose过程

wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.runsudoshcuda_11.3.1_465.19.01_linux.run如果有了nvidiadriver，可以不用installdriver选项。配置环境变量：exportPAT

烧技湾·2023-01-07 10:11

Windows10 安装 Anaconda + CUDA + CUDNN （简明图文教程）

安装Anaconda+CUDA+CUDNN1.安装Anaconda1.1介绍1.2下载1.3安装1.4配置conda源1.4.1中科大的源1.4.2清华的源1.5配置pip的源1.6conda常用命令1.6.1

炼丹狮·2023-01-07 10:11

tensorflow入门项目（一）：手写数字识别之DNN模型（超超超详解）

前言手写数字识别，为了学习的需要，所以记录的超级详细。一看就会，一看就懂。一开始下载数据可能会花费点时间。直接复制，即可运行。也可以跳过正文，直接复制代码，代码里包含了全部的讲解。正文在MNIST数据集中的每张图片由28x28个像素点构成,每个像素点用一个灰度值表示.在这里,我们将28x28的像素展开为一个一维的行向量,这些行向量就是图片数组里的行(每行784个值,或者说每行就是代表了一张图片).

啊！我的小心脏·2023-01-07 10:04

OpenCV 4.7 版本发布

除了继续对DNN模块、算法加速优化外，算法家族也有了新成员。

OpenCV中文网公众号·2023-01-07 10:21

tensorflow2.0 GPU 版本安装测试教程及新特性初探

安装与测试TensorFlow2.0安装：pipinstalltensorflow-gpu==2.2.0-ihttps://pypi.douban.com/simple/condainstallcudnn

VariableX·2023-01-07 10:14

loss.backward() cuDNN error: CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR

报错：line93,inbackwardallow_unreachable=True)#allow_unreachableflagRuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

hackjeremy·2023-01-07 09:50

已经编译好的OpenCV4.5.1----win10（cuda10.0 && cudnn7.6.5）

已经编译好的OpenCV4.5.1-cuda10.0-cudnn7.6.5-arch5.0,6.0,6.1,7.0,7.5–win10-x64大部分小伙伴们在自己编译OpenCV会遇到各种错误，经常让人头疼

机器人学渣·2023-01-07 09:37

Anaconda镜像安装Pytorch--GPU版（Windows系统）

pytorch1.1安装Anaconda环境管理工具1.2pytorch环境安装固定步骤1.3.导入镜像包1.4.创建Python环境2.激活环境3.conda安装pytorch-GPU与对应版本的cuda,cudnn3.1

HSR CatcousCherishes·2023-01-07 07:44

DNN(Deep-Learning Neural Network)

DNN(Deep-LearningNeuralNetwork)接下来介绍比较常见的全连接层网络（fully-connectedfeedfowardneruralnetwork）名词解释首先介绍一下神经网络的基本架构

sherlock31415931·2023-01-07 07:09

PaddlePaddle——在X86的Ubuntu18.04中基于C++部署Paddle Inference GPU预测库（2.1.1）

预测库二、测试PaddleInference1.环境准备2.配置Paddleinference预测库3.配置路径常用组件路径配置tensorRT库文件４.测试跑通GPU预测模型一、环境检查CUDA版本cudnn

Irving.Gao·2023-01-07 07:39

Paddle：固定随机种子

先看一下pytorch版本importrandomimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnncudnn.benchmark=Truemanual_seed

微风❤水墨·2023-01-07 07:04

基于pytorch-openpose框架的的人体姿态检测

github上下载pytorch-openpose压缩包，网址为：https://github.com/Hzzone/pytorch-openpose2.解压后所需要cuda的环境：cuda10.0，cudnn10.0

萧鼎·2023-01-07 07:28

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