LINUX TensorFlow 相关积累

最新推荐文章于 2025-08-17 14:21:02 发布
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本文介绍了一套实用的GPU资源管理技巧，包括如何查看GPU信息、查找占用GPU资源的进程PID及杀死这些进程的方法，同时也提供了检查内存占用情况的命令。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.查看GPU的信息

nvidia-smi

2.查找占用GPU资源的PID

sudo fuser -v /dev/nvidia*

3.杀死占用GPU资源的进程

sudo kill -9 这里是PID

4.查看内存占用情况

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linux添加环境变量（tensorrt）
weixin_44683176的博客
09-27 2586
$ vim ~/.bashrc # 打开环境变量文件 # 将下面三个环境变量写入环境变量文件并保存 export LD_LIBRARY_PATH=TensorRT解压路径/lib:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_INSTALL_DIR=/usr/local/cuda-9.0 export CUDNN_INSTALL_DIR=/usr/local/cuda-9.0 # 使刚刚修改的环境变量文件生效 $ source ~/.bashrc ...
Linux16.04配置tensorflow(GPU源码编译)并深入了解tensorboard
WZZ18191171661的博客
04-13 5642
Tensorflow – Google推出的一个强大的“深度学习框架”。于2015年11月在GIthub上开源，在2016年4月补充了分布式版本，并于2017年1月发布了1.0版本的预览，API接口趋于稳定。目前Tensorflow仍处于快速开发迭代过程中，有大量新功能及性能优化在持续研发中。Google开源Tensorflow的原因有：第一时希望通过社区的力量，让大一起完善Tensorflow。现
如何使用TensorFlow构建AI模型
拥有自研的知识库，能够根据业务需求定制内容，提供更精准的服务和推荐
08-27 957
TensorFlow 作为谷歌开发的开源机器学习框架，为开发者提供了强大而全面的工具生态系统。初学者和资深数据科学家都可以通过熟悉张量、计算图和会话这些基本概念，逐步构建和部署高效的AI模型。通过安装 TensorFlow 环境、导入库、加载数据、预处理数据、定义和编译模型，再到训练和评估模型，使用TensorFlow构建AI模型变得简而易行。此外，卷积神经网络 (CNNs)、循环神经网络 (RNNs) 和迁移学习等高级技术进一步拓展了TensorFlow 的应用场景。
深度学习框架对决：TensorFlow VS PyTorch
2302_80643506的博客
02-15 1181
本文全面对比了深度学习领域的两大主流框架TensorFlow和PyTorch，从核心差异、应用场景、代码示例、选择建议等方面进行分析。TensorFlow适合大规模数据处理和生产部署，具有强大的优化工具和生态系统；而PyTorch在研究和快速原型设计方面具有优势，其动态计算图和Pythonic风格的API更易于使用。开发者应根据项目需求、团队技术栈和学习成本来选择合适的框架。未来，两大框架都将持续演进，为开发者提供更高效的解决方案。
如何使用WSL2搭建基于Tensorflow GPU的深度学习环境？
cda2024的博客
05-16 791
相信我，这不仅能让你更高效地进行实验和开发，还能为你的职业生涯增添不少亮点，特别是在追求成为。WSL2是一个相对较新的功能，因此你需要确保操作系统是最新的。Ubuntu是最受欢迎的选择之一，它拥有强大的社区支持以及良好的兼容性。数据分析师不仅需要扎实的专业知识，还需要具备解决实际问题的能力一样，搭建这样一个高效的深度学习环境同样离不开细致入微的操作和不断积累的经验。数据分析师不仅需要扎实的专业知识，还需要具备解决实际问题的能力一样，搭建这样一个高效的深度学习环境同样离不开细致入微的操作和不断积累的经验。
Linux系统中安装Conda及使用指南
awei0916的专栏
05-13 2687
Conda 是一款跨平台的包和环境管理器，广泛应用于数据科学、机器学习和科学计算等领域。本指南详细介绍了从 Conda 的安装到基本及高级操作的全流程。用户可以选择安装 Anaconda 或 Miniconda，前者内置大量数据科学工具，后者则更为轻量。安装完成后，用户可以通过 Conda 创建、激活、更新和管理 Python 环境，安装和移除包，并导出环境配置以便在其他机器上重现。此外，Conda 还支持使用不同的渠道（如 conda-forge）来获取更多包资源，并提供环境克隆、配置管理等高级功能。通过
树莓派python3.6 pip安装tensorflow_树莓派安装tensorflow
weixin_39759600的博客
12-14 397
前言笔者之前在自己的笔记本(ubuntu系统)上已经安装过一次tensorflow了，之前笔记本上的python版本是2.7的，而最新树莓派自带系统是预装了python2.7和python3.5的。题外：关于2.7和3.5版本各有利弊，2.7经典版本，基于它的现成资源积累的更多，然而2.7在2020年就要停止维护了(详见https://www.python.org/dev/peps/pep-037...
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AlphaGo在2017年年初化身Master，在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手，取得60连胜，未尝败绩。AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow——Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架。 TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注，在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注，目前在所有的机器学习、深度学习项目中排名第一，甚至在所有的Python项目中也排名第一。本文将带我们简单了解下TensorFlow，并与其他主流深度学习框架进行了对比
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tensorflow2.1使用笔记 安装tensorflow 在windows10环境下，直接在环境里安装cpu和gpu版本两个版本即可，注意最好是相同的版本号。 cpu和gpu的切换 tensorflow优先使用gpu版本，如果仅仅用tf做简单的处理（如最小二乘法拟合函数），cpu明显少调用些许文件，执行比gpu版本快，可用如下办法切换至cpu：import os # 下面这行注释掉就是使用gpu，不注释就是使用cpu os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
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什么是tensorflow安装以及学习tensorflow安装的意义
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