利用AIDA64查看CPU,GPU,RAM温度，使用率等

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安装wsl2 先决条件 Windows 10 版本 2004 及更高版本（内部版本 19041 及更高版本）或 Windows 11 通过按 Windows 徽标键R ---输入winv

tensorflow-gpu配置 配置参考 博主装的应该的puthon3.7，且默认装的tensorflow-cpu最高版本 配置顺序 环境：win10，anacon

背景简介 作为刚入门深度学习的小白，准备兴高采烈的开始用GPU跑深度学习算法.已经安装好了tensorflow的CPU版本，都是想要加速，搭建tensorflow-gpu的版本。 我的环境是python==3.7, tensorflow

背景介绍：原先是做传统图像处理的，用的是VS2013 2015 2017OpenCV，语言是C，图像处理目前的发展总归绕不开深度学习了。。&#x

离完成上一篇文章有近1年了。2016年发生了太多的事情，从而没能坚持哪怕是每月一篇这样的频率。终于在2017年的1月份抽出几天搞出了一些东西。一路坑洼，赶紧记录下来。 2016年初就开始看深度学习的东西，主攻TensorFlow。但是一路

1.下载Caffe-Windows地址在BVLCcaffe，我解压到了D盘，根目录是D:caffe-windows 2.下载安装cmake3.11Windows win64-x64 ZIP我选

需要在path添加 如下 路径才可以直接在cmd中使用nvidia-smi命令等。 C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMIFan：显示风扇转速，数值在

昨天特意买来用于学习AI的电脑到了，一拆箱就兴致勃勃配置TensorFlow环境，结果从下午搞到今天早上，看了好多文章，都没有直接将如何安装Tensor

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要用深度学习做目标检测，先尝试了caffe，这会又要熟悉tensorflow了，简单写下配置过程吧，挺简单的： 0.win7 X

(1) pip安装 pip install http:download.pytorchwhlcputorch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl pip install torchvision (2

** Windows系统下的Pytorch 1.8.0 GPU版本安装步骤记录 ** 在此记录自己安装CUDA、cuDNN、Pytorch 1.8.0以及tensorflow 1.14.0的整个过程。 一、CUDA的安装 首先确定