Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- 타코트론
- 인천남중
- 한빛미디어
- 로그남기기
- 나는리뷰어다
- 노트북덮개
- 프로그래머스
- 프로그라피
- tacotron
- texttospeech
- Xangle
- 결과를얻는법
- 인하대학교
- intell
- CrossAngle
- 인하멘토링
- 쇠막대기
- 신영준
- 2019회고
- machinelearning
- 우분투비트확인
- 서구동구예비군훈련장
- 심플소프트웨어
- 놀이동산의슈퍼컴퓨터를작동시켜라
- 봉사활동
- 개발자회고
- 서버로그
- 개발자를위한파이썬
- graphicdriver
- jaypark.dating
Archives
- Today
- Total
목록CUDA (1)
jc.jang
NVIDIA graphic driver, CUDA 8.0 , cuDNN 5.1, tensorflow-gpu 0.12,
간단하게 환경 설정만 하려면 밑에 더보기를 열어서 보시면 됩니다. 환경설정 순서는 다음과 같다. 1. 자신이 설치하는 TensorFlow가 어떤 버전과 호환되는지를 알고 설치하자!TensorFlow Release Note를 보면 확인 가능하다. 특정 버전의 tensorflow 설치하는 방법pip install --upgrade tensorflow==[버전]pip install --upgrade tensorflow-gpu==[버전] 예를 들어, 1.1.0버전을 설치하고 싶다면 다음과 같다.>> pip install --upgrade tensorflow==1.1.0이는 downgrade할 때, 내가 1.8을 사용하는데 1.1로 사용하고 싶을 때도 똑같이 'upgrade'를 입력하면 된다. 2. NVIDIA ..
카테고리 없음
2018. 4. 24. 18:03