深度学习环境测试代码_简单好用

最新推荐文章于 2024-06-11 10:37:18 发布
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#1024程序员节

这篇博客介绍了如何检查和验证NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN的安装情况，以及如何设置相关环境变量，确保深度学习环境的正确运行。

深度学习环境测试代码_简单好用

  1. N卡驱动：
    nvidia-smi

  2. cuda：
    nvcc -V
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA

  3. cudnn:
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\cudnn.h

  4. 环境变量
    我的电脑–属性—高级系统设置—高级

深度学习入门代码详解（附代码）
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研究生期间代码
深度学习-[数据集+完整代码]基于卷积神经网络的缺陷检测
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pytorch深度学习MNIST代码（2022）
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这里只是一个走全程的代码，重在体验，如果想学习深度学习建议看 官方文档 大体步骤是： 1.先处理数据，分训练集和测试集 2.构建模型 3.优化模型参数 4.保存模型 5.加载模型，测试 训练代码 # -*- coding: utf-8 -*- # day day study day day up # create by a Man import torch from torchvision.datasets import MNIST from torchvision import tra
《Matlab计算机视觉与深度学习实战》代码_Matlab_deep_learning.zip
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0 前言 全称：FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation----沈阳自动化所团队 论文：https://arxiv.org/abs/1903.11816 github：https://github.com/wuhuikai/FastFCN 本机：RTX3070、cuda-11.0、torch-1.7.1+cu110 ...
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10行代码实现目标检测，请收下这份教程
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深度学习环境配置完成，如何用代码测试一下
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### 验证深度学习环境是否配置成功 为了确认深度学习环境是否正确安装并能够正常运行，可以通过编写简单的代码来验证 TensorFlow、PyTorch 和 Theano 是否能够顺利导入，并检查它们的版本以及是否能利用 GPU 进行计算。 #### 1. 验证 TensorFlow 的可用性 以下代码可以用于检查 TensorFlow 是否成功导入，并查看其版本信息： ```python import tensorflow as tf print('TensorFlow version: %s' % tf.__version__) ``` 此外，还可以测试 TensorFlow 是否能够识别到 GPU 设备： ```python from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) ``` 如果输出中包含 `GPU` 相关的信息，则说明 TensorFlow 已经成功识别到了 GPU [^1]。 #### 2. 验证 PyTorch 的可用性 同样地，对于 PyTorch，也可以通过以下方式验证其是否能够正常工作： ```python import torch print('PyTorch version: %s' % torch.__version__) ``` 进一步地，可以测试 PyTorch 是否支持 CUDA（即是否可以使用 GPU）： ```python print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()) print('Number of GPUs:', torch.cuda.device_count()) ``` 如果输出为 `True` 和大于 `0` 的数字，则表示 PyTorch 成功识别到了 GPU 并可对其进行操作 [^1]。 #### 3. 验证 Theano 的可用性 Theano 虽然在近年来的使用频率有所下降，但仍然可以通过如下方式验证其安装状态： ```python import theano print('Theano version: %s' % theano.__version__) ``` 此段代码将打印 Theano 的版本号，以此确认该库是否已经正确安装 [^4]。 #### 4. 检查 Conda 环境是否激活 如果你是使用 Anaconda 来管理你的 Python 环境，确保当前使用的 Conda 环境是你安装这些深度学习框架的那个环境。你可以通过以下命令来检查当前环境： ```bash conda env list ``` 如果发现当前没有自动激活 base 环境，可以通过下面的命令来设置它： ```bash conda config --set auto_activate_base true ``` 这样，在打开终端时就会自动激活 base 环境 [^2]。 #### 5. 测试 CUDA Toolkit 安装 如果你直接安装了 CUDA Toolkit，比如版本 10.1，可以通过以下命令检查它的安装路径和版本： ```bash nvcc --version ``` 这将显示 CUDA 编译器驱动程序的版本信息，帮助你确认是否已正确安装 [^3]。 ---
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