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cuDNN v7. 0. 5 que vous pouvez télécharger ici. Sélectionnez le lien encadré en rouge. Dézippez le fichier téléchargé. Récupérez le fichier à l'endroit où vous avez dézippé votre archive et copiez-le dans le répertoire d'installation de CUDA Toolkit, par exemple C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9. 0\bin. De même, récupérez le fichier cudnn. h et copiez-le dans le répertoire C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9. 0\include. Et enfin, récupérez le fichier et copiez-le dans le répertoire C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9. 0\lib\x64. III. Installation de Anaconda - Rodeo - TensorFlow et Keras sous Windows 10 - Anakeyn. Installation de TensorFlow ▲ Vous avez deux façons d'installer TensorFlow sur votre machine. Soit vous voulez faire tourner TensorFlow dans un environnement virtuel, dans ce cas il vous faut installer Anaconda. Soit vous choisissez la méthode « native » pip qui installe directement TensorFlow sur votre machine. III-A. Installation avec pip ▲ Ici, nous verrons la méthode « native » pip. Avant d'installer TensorFlow, il faut installer Python 64-bit: Python 3.
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Dans un article de 2012 cité plus de 33 000 fois, Alex Krizhevsky et al ont montré qu'un réseau de neurones profond convolutionnel avec 500 000 neurones était capable de classifier des images dans 1000 catégories avec précision: (Gauche) Huit images de test avec les cinq catégories considérées comme les plus probables par le réseau de neurones. La catégorie correcte est écrite en dessous de l'image, et la probabilité assignée à la catégorie correcte est signalée par une barre rouge (si elle fait effectivement partie du top 5). (Droite) Cinq images de test dans la première colonne. Les colonnes suivantes montrent les six images d'entraînement qui sont considérées comme étant les plus ressemblantes par le réseau de neurones. Peut-on essayer de mettre en place nous-mêmes un réseau de neurones profond chez soi? Installer tensorflow avec anaconda download. Oui! Mais pour cela, nous avons besoin d'une carte graphique et d'une manière de l'utiliser pour faire du machine learning. Étape 1: Les pré-requis D'abord, merci de vous assurer à nouveau que vous avez tout ce qu'il faut avant de vous lancer dans l'installation: un PC sous Windows 10, ou éventuellement Windows 7; une carte graphique NVidia dans le PC.
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Pour l'installer, consultez le guide Anaconda TensorFlow. 3. Installer le package pip TensorFlow Choisissez l'un des packages TensorFlow suivants à installer à partir de PyPI: tensorflow: dernière version stable pour les processeurs et les GPU (Ubuntu et Windows). tensorflow==1. 15: version finale de TensorFlow 1. x. Installation dans l'environnement virtuel pip install --upgrade tensorflow Vérifiez l'installation: python -c "import tensorflow as tf;print(duce_sum(([1000, 1000])))" Installation dans le système d'exploitation pip3 install --user --upgrade tensorflow # install in $HOME python3 -c "import tensorflow as tf; print(duce_sum(([1000, 1000])))" Emplacement du package Certaines procédures d'installation nécessitent l'URL du package Python de TensorFlow. La valeur que vous spécifiez dépend de votre version de Python. Version URL Linux Python 3. 6 (compatible avec les GPU) Python 3. Installer tensorflow avec anaconda le. 6 (processeur uniquement) Python 3. 7 (compatible avec les GPU) Python 3. 7 (processeur uniquement) Python 3.
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