tensorflow1.14.0安装教程

1. 安装Anaconda

首先需要安装Anaconda，可以从官网下载对应的安装包进行安装。

2. 创建虚拟环境

在Anaconda中创建一个虚拟环境，可以使用以下命令：

conda create -n tensorflow_env python=3.6

其中，tensorflow_env是虚拟环境的名称，python=3.6表示使用Python 3.6版本。

3. 激活虚拟环境

创建虚拟环境后，需要激活虚拟环境，使用以下命令：

conda activate tensorflow_env

4. 安装TensorFlow

在激活虚拟环境后，使用以下命令安装TensorFlow：

pip install tensorflow==1.14.0

5. 验证安装

安装完成后，可以使用以下代码验证TensorFlow是否安装成功：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果输出结果为“Hello, TensorFlow!”，则表示TensorFlow安装成功。

以上就是TensorFlow 1.14.0的安装教程。

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deeplabcut GPU详细教程

DeepLabCut是一个用于姿态估计和动态分析的开源工具。在使用DeepLabCut时，使用GPU可以大大提高训练速度。下面是DeepLabCut在GPU上的详细教程：

1. 安装CUDA和CuDNN
在使用GPU之前，需要安装CUDA和CuDNN。您可以在Nvidia官网上下载和安装CUDA和CuDNN。

2. 安装GPU版本的TensorFlow
在安装DeepLabCut之前，您需要安装GPU版本的TensorFlow。您可以使用以下命令安装GPU版本的TensorFlow：

pip3 install tensorflow-gpu==1.14.0

3. 准备数据
在使用DeepLabCut之前，您需要准备数据。您需要准备用于训练和测试的图像和视频，并为每个图像和视频提供标签。标签应包括您想要跟踪的身体部位的位置。您可以使用DeepLabCut的GUI来标记数据。

4. 创建DeepLabCut项目
创建DeepLabCut项目时，需要将GPU作为计算设备。您可以使用以下命令创建DeepLabCut项目：

import deeplabcut
deeplabcut.create_project("project_name", "experimenter", ["video_path"], working_directory="working_directory_path", copy_videos=True, videotype=".avi", multianimal=False, **kwargs)

deeplabcut.set_gpu_number("GPU_number")

其中，"GPU_number"是您希望在GPU上运行的任务数。使用此命令后，DeepLabCut将使用GPU进行训练和测试。

5. 训练模型
在准备好数据并创建DeepLabCut项目后，您可以使用以下命令在GPU上训练模型：

import deeplabcut
deeplabcut.train_network("project_name", "shuffle", trainingsetindex=0, gputouse="GPU_number", saveiters=10000, displayiters=1000, **kwargs)

其中，“shuffle”是指数据是否随机排列。使用此命令后，DeepLabCut将在GPU上训练模型。

6. 测试模型
在训练模型后，您可以使用以下命令在GPU上测试模型：

import deeplabcut
deeplabcut.evaluate_network("project_name", "test", shuffle=1, trainingsetindex=0, plotting=True, show_errors=True, gputouse="GPU_number", **kwargs)

其中，“test”是指测试数据的类型。使用此命令后，DeepLabCut将在GPU上测试模型。

7. 使用模型进行预测
在训练和测试模型后，您可以使用以下命令在GPU上使用模型进行预测：

import deeplabcut
deeplabcut.analyze_videos("project_name", ["video_path"], videotype=".avi", shuffle=1, save_as_csv=True, gputouse="GPU_number", **kwargs)

其中，“video_path”是指要进行预测的视频路径。使用此命令后，DeepLabCut将在GPU上使用模型进行预测。

这就是在使用DeepLabCut时使用GPU的详细教程。