高效且可扩展的物理信息深度学习 搭配为主PINN求解器和PDE发现方法之上分布式计算多工人。 如果需要，请使用TensorDiffEq： 一个无网格的PINN求解器，可以分布在多个工作程序（GPU）上以解决正向问题（推理）和逆向问题（发现） 可扩展域-迭代求解器构造允许ND时空支持包括对不带时间元素的ND空间域的支持 正向和反向PINN的自适应配置方法 直观的用户界面，可对变量域，边界条件，初始条件和强格式PDE进行明确定义 是什么让TensorDiffEq与众不同？ 完全开源 求解可解决正向和反向问题，从而提高了解决方案的准确性和培训的稳定性，从而减少了总体培训时间 适用于大型或细粒度时空域的多GPU分布式训练 建立在Tensorflow 2.0之上，以增加对最新TF版本独有的新功能的支持，例如，有效图形构建的以及图形优化的*-源代码不可能再被淘汰Tensorflow版本发行 直

神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置tensorflow环境安装VSCODE 学习前言 好多人问环境怎么配置，还是出个教程吧。 环境内容 tensorflow-gpu：1.13.2 keras：2.1.5 numpy：1.17.4 Anaconda安装 取网上搜索Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/ 下载左边的python3.7版本，64位的，下载完成后打开： 选择安装的位置，可以不安装在C盘。 我选择

TensorFlow:trade_mark:是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1]  。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 [1-2]  。 tensorflow -gpu安装 首先，安装Anoconda 1. 官网下载点我： 2.安装 点击 python 3.6 version自动下载x64版，下载好之后，然后安装。 如

包含python2.7(linux) python3.5(linux,win) python3.6(linux,win)

今天小编就为大家分享一篇Tensorflow实现多GPU并行方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

问题描述：为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载，换成GPU版本的tensorflow，经历了一番折腾。 BUG1 Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问 看指向的路径，感觉是在安装路径的site-packages中已经存在tensorflow文件夹了，但是执行 pip uninstall tensorflow 却提示没有安装，于是手动删除该文件夹，重新安装，此bug修复。 BUG2 ImportError: DLL load failed:找不到指定模块 网上找的很多答案都

动漫GANv2 「开源」 AnimeGAN的改进版本。 「」| 将照片/视频风景到动漫 消息（2020.12.25）AnimeGANv3将于2021年春天与它的论文一起发布。 （2021.02.21） ，感谢@bryandlee的贡献。 重点： 动漫风格 电影 图片编号 质量 下载样式数据集 宫崎骏 起风了 1752 1080p 新海诚 你的名字和风化 1445 蓝光 S聪 辣椒 1284 BDRip 不同风格的训练有不同的减肥权重！ 消息： The improvement directions of AnimeGANv2 mainly include the following 4 points : 1.解决生成图像中高频伪像的问题。 2.容易训练，直接达到本文的效果。 3.进一步减少发电机网络的参数数量。 （发电机大小：8.17 Mb） ，精简版的发电机模型

在Anaconda环境下进行tensorflow-gpu等库的安装

Tensorflow 1.6 GPU版 适用于python3.6。 安装步骤（Windows 7 64bit 测试通过）： 1.下载并安装tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 2.安装CUDA® Toolkit 9.0。完成后可运行deviceQuery例程来检测是否成功连接GPU。若成功，请把Cuda 路径名称（即系统变量CUDA_PATH的值）添加到用户的 PATH环境变量中。 3.安装cuDNN v7.0。然后把cudnn64_7.dll所在的目录添加到 PATH环境变量中。 4.在python控制台中运行import tensorflow as tf。若不报错则说明安装成功。 注意：若CPU不支持AVX指令集，则可适用的最高版本Tensorflow GPU见以下链接： Python3.6：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309555 Python3.5：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309550

tensorflow GPU v1.12.2 for ubuntu 16.04 (sse2) 支持amd k8,默认支持sse2,支持python3.6,支持cuda 9.2 cudnn7.5 起因是默认的tensorflow包安装后提示没有sse4.1支持,所以自己编译此包。