Windows平台深度学习入门指南
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Windows平台深度学习入门指南
本文从最基本的依赖项开始，依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN
v5.1 等基本环境，然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端。在完成配置深度学习框架后，本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络，完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。
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目前有很多帮助我们在 Linux 或 Mac OS 上构建深度学习（DL）环境的指导文章，但很少有文章完整地叙述如何高效地在 Windows 10 上配置深度学习开发环境。此外，很多开发者安装
Windows 和 Ubuntu 双系统或在 Windows 上安装虚拟机以配置深度学习环境，但对于入门者来说，我们更希望还是直接使用 Windows 直接配置深度学习环境。因此，本文作者 Phil
Ferriere 在 GitHub 上发布了该教程，他希望能从最基本的环境变量配置开始一步步搭建
Keras 深度学习开发环境。
如果读者希望在 Windows 10 上配置深度学习环境，那么本文将为大家提供很多有利的信息。
01 依赖项
下面是我们将在 Windows 10（Version 1607 OS Build 14393.222）上配置深度学习环境所需要的工具和软件包：
1. Visual Studio 2015 Community Edition Update 3 w. Windows Kit 10.0.10240.0：用于其 C/C++编译器（而不是 IDE）和 SDK，选择该确定的版本是因为 CUDA 8.0.61 所支持的 Windows 编译器。
2. Anaconda (64-bit) w. Python 3.6 (Anaconda3-4.4.0) [for Tensorflow support] or
Python 2.7 (Anaconda2-4.4.0) [no Tensorflow support] with MKL：Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本，其包含了 conda、Python、NumPy、SciPy 等 180 多个科学包及其依赖项，是一个集成开发环境。MKL 可以利用 CPU 加速许多线性代数运算。 3
3. CUDA 8.0.61 (64-bit)：CUDA 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使
GPU
能够解决复杂的计算问题，该软件包能提供 GPU 数学库、显卡驱动和 CUDA 编译器等。
4. cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017) for CUDA 8.0：用于加速卷积神经网络的运算。
5. Keras 2.0.5 with three different backends: Theano 0.9.0, Tensorflow-gpu 1.2.0, and
CNTK 2.0：Keras 以 Theano、Tensorflow 或 CNTK 等框架为后端，并提供深度学习高级 API。使用不同的后端在张量数学计算等方面会有不同的效果。
02 硬件
Dell Precision T7900, 64GB RAM：Intel Xeon E5-2630 v4 @ 2.20 GHz (1 processor,
10 cores total, 20 logical processors)
NVIDIA GeForce Titan X, 12GB RAM：Driver version: 372.90 / Win 10 64
03 安装步骤
我们可能喜欢让所有的工具包和软件包在一个根目录下（如 e:\toolkits.win），所以在下文只要看到以 e:\toolkits.win 开头的路径，那么我们可能就需要小心不要覆盖或随意更改必要的软件包目录。 4
Visual Studio 2015 Community Edition Update 3 w. Windows Kit 10.0.10240.0
下载地址：https:///vs/older-downloads
运行下载的软件包以安装 Visual Studio，可能我们还需要做一些额外的配置：
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基于我们安装 VS 2015 的地址，需要将 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual
Studio 14.0\VC\bin 添加到 PATH 中。 9
定义系统环境变量（sysenv variable）INCLUDE 的值为 C:\Program Files
(x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.10240.0\ucrt
定义系统环境变量（sysenv variable）LIB 的值为 C:\Program Files (x86)\Windows
Kits\10\Lib\10.0.10240.0\um\x64;C:\Program Files (x86)\Windows
Kits\10\Lib\10.0.10240.0\ucrt\x64
Anaconda 4.4.0 (64-bit) (Python 3.6 TF support / Python 2.7 no TF support))
本教程最初使用的是 Python 2.7，而随着 TensorFlow 可作为 Keras 的后端，我们决定使用
Python 3.6 作为默认配置。因此，根据我们配置的偏好，可以设置
e:\toolkits.win\anaconda3-4.4.0 或 e:\toolkits.win\anaconda2-4.4.0 为安装 Anaconda
的文件夹名。
Python 3.6 版本的 Anaconda 下载地址：https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe
Python 2.7 版本的 Anaconda 下载地址：https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.4.0-Windows-x86_64.exe
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运行安装程序完成安装：
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如上，本教程选择了第二个选项，但不一定是最好的。
定义一下变量并更新 PATH：
定义系统环境（sysenv variable）变量 PYTHON_HOME 的值为
e:\toolkits.win\anaconda3-4.4.0
添加 %PYTHON_HOME%, %PYTHON_HOME%\Scripts
和 %PYTHON_HOME%\Library\bin 到 PATH 中 13
创建 dlwin36 conda 环境
在安装 Anaconda 后，打开 Windows 命令窗口并执行：
1. #使用以下命令行创建环境
2. $ conda create --yes -n dlwin36 numpyscipymkl-service m2w64-toolchain
libpythonjupyter
3. #
使用以下命令行激活环境:
4. # > activate dlwin36
5. #
6. # 使用以下命令行关闭环境:
7. # > deactivate dlwin36
8. #
9. # * for power-users using bash, you must source
10. #
如上所示，使用 active dlwin36 命令激活这个新的环境。如果已经有了旧的 dlwin36 环境，可以先用 condaenv remove -n dlwin36 命令删除。既然打算使用 GPU，为什么还要安装 14
CPU 优化的线性代数库如 MKL 呢？在我们的设置中，大多数深度学习都是由 GPU 承担的，这并没错，但 CPU 也不是无所事事。基于图像的 Kaggle 竞赛一个重要部分是数据增强。如此看来，数据增强是通过转换原始训练样本（利用图像处理算子）获得额外输入样本（即更多的训练图像）的过程。基本的转换比如下采样和均值归 0 的归一化也是必需的。如果你觉得这样太冒险，可以试试额外的预处理增强（噪声消除、直方图均化等等）。当然也可以用 GPU 处理并把结果保存到文件中。然而在实践过程中，这些计算通常都是在 CPU 上平行执行的，而 GPU 正忙于学习深度神经网络的权重，况且增强数据是用完即弃的。因此，我们强烈推荐安装 MKL，而 Theanos 用 BLAS 库更好。
CUDA 8.0.61 (64-bit)
从英伟达网站下载 CUDA 8.0 (64-bit)：https:///cuda-downloads
选择合适的操作系统：
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下载安装包：
运行安装包，安装文件到 e:\toolkits.win\cuda-8.0.61 中：
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完成安装后，安装包应该创建了一个名为 CUDA_PATH 的系统环境变量（sysenv variable），并且已经添加了%CUDA_PATH%\bin 和 %CUDA_PATH%\libnvvp 到 PATH 中。检查是否真正添加了，若 CUDA 环境变量因为一些原因出错了，那么完成下面两个步骤：
定义名为 CUDA_PATH 的系统环境变量的值为 e:\toolkits.win\cuda-8.0.61
添加%CUDA_PATH%\bin 和 %CUDA_PATH%\libnvvp 到 PATH 中
人工智能深度学习：从入门到精通(微课版)-教学大纲
课程大纲
上课周
（每周3课时） 章节
内容 案例支持
1. 机器学习、深度学习与人工智能
1 第一章深度学习简介 2. 深度学习与回归分析
± 及TenSOrFIOW安装 3. 深度学习发展历程
4. 深度学习擅长领域
5. 安装Tenso
1. 神经网络模型介绍
2. 激活函数
2 第二章神经网络基础 3. 神经网络的训练
4. 神经网络过拟合及处理方法
1. 神经网络的数据结构
3 第三章神经网络的 2. 图像数据的存储与运算 1、美食评分
TensorFIow实现 3. 线性回归模型的
TensorFIow实现 2、颜值打分
第三章神经网络的
TensorFIow实现 1. 逻辑回归模型的
1、手写数字识别
2、性别识别 4
2. TensorFIow实现上机实验（一）
1. 卷积神经网络基本结构
5 第四章卷积神经网络 2. 卷积与池化的通俗理解
基础 3. 卷积
4. 池化
1. 1eNet-5 1、手写数据识别
6 第五章经典卷积神经 2. AIexNet 2、中文字体识
网络（上） 别：隶书和行
楷
1. VGG 1×加利福尼亚理
第五章经典卷积神经 2. BatchNorma1ization技 工学院鸟类数
7 网络（上） 巧 据库分类 3. DataAugmentation技巧 2、猫狗分类
8 第五章经典卷积神经 上机实验（二） 学生上机利用案例
网络（上） 实现经典网络
9 第六章经典卷积神经 1、 Inception 1、花的三分类问题
网络（T） 2、 ResNet 2、F1OWer分类问题
第六章经典卷积神经 1、 DenseNet 1、性别区分
10 网络（T） 2、 MobiIeNet 2、狗的分类
3、 迁移学习
11 第六章经典卷积神经 上机实验（三） 学生上机利用案例
visionpro deep learning 使用手册
visionpro deep learning是一款专门为工业图像分析而设计的深度学习软件。通过将一流的VisionPro工具集与创新的Deep Learning工具结合，可以解决复杂的检测应用问题。以下是visionpro deep learning的使用手册：
1. 安装和启动
首先，您需要下载和安装visionpro deep learning软件。在安装过程中，请遵循安装向导的指示进行操作。安装完成后，打开软件并登录您的账户（如果有需要的话）。
2. 导入数据
在开始使用visionpro deep learning之前，您需要导入要进行图像分析的数据。您可以通过软件中的“文件”菜单选择“导入”选项，然后选择适合您数据格式的选项进行导入。
3. 训练模型
在导入数据后，您需要训练深度学习模型。在软件中选择“训练”选项，然后选择适合您的数据集和任务类型的算法进行训练。您还可以通过调整超参数和网络结构来优化模型的性能。
4. 部署模型
一旦您训练了满意的模型，您可以将它部署到生产环境中。在软件中选择“部署”选项，然后选择适合您生产环境的部署选项。您可以将模型导出到本地计算机或将其部署到云端或嵌入式设备中。
5. 模型评估和优化
最后，您需要对部署的模型进行评估和优化。通过收集生产环境中的实际数据并使用适当的评估指标（如准确率、召回率或F1分数），您可以评估模型的性能并进行必要的调整和优化。
以上是visionpro deep learning的基本使用手册。请注意，这只是一个概述，具体操作可能因软件版本和您的特定需求而有所不同。建议参考软件的官方文档或联系技术支持以获取更详细和具体的指导。
海康威视VisionMaster算法平台 用户手册
未知驱动探索，专注成就专业
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海康威视VisionMaster算法平台 用户手册
1. 引言
欢迎使用海康威视VisionMaster算法平台！该平台是一款专为开发人员和算法工程师设计的图像处理和机器学习平台，通过提供丰富的算法库和强大的开发工具，帮助用户快速开发、部署和管理视觉算法。
本用户手册旨在为用户提供使用海康威视VisionMaster算法平台的详细指南和操作说明，帮助用户快速上手和充分发挥平台的功能。
2. 安装和配置
2.1 安装步骤
1. 下载VisionMaster算法平台的安装包。
2. 运行安装包，按照提示进行安装。
3. 安装完成后，进入安装目录，并启动平台。 未知驱动探索，专注成就专业
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2.2 系统要求
为了能够正常运行海康威视VisionMaster算法平台，系统需要满足以下最低配置要求：
• 操作系统：Windows 7或更高版本
• 处理器：Intel Core i5或更高
• 内存：至少8GB
• 存储空间：至少100GB
• 显卡：支持OpenGL 3.0或更高版本
2.3 配置相机
在使用VisionMaster算法平台前，需要先配置相机。按照以下步骤进行配置：
1. 连接相机到计算机。
2. 在平台中选择“相机配置”选项。
3. 选择相机类型和连接方式。 未知驱动探索，专注成就专业
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4. 根据相机型号和连接方式进行相应的配置。
5. 点击“确定”保存配置。
3. 界面介绍
海康威视VisionMaster算法平台的界面分为以下几个主要部分：
3.1 导航栏
导航栏位于界面的顶部，包含了平台的主要功能和操作选项。常用的功能包括项目管理、图像处理、模型训练和部署等。
3.2 项目管理
项目管理部分用于创建、打开和管理项目。用户可以在该部分创建新的项目，并对项目进行重命名、删除和导入导出等操作。
3.3 图像处理
图像处理部分提供了一系列常用的图像处理算法和工具，包括图像增强、滤波、边缘检测、特征提取等。用户可以通过拖拽算法块来构建图像处理流程，并实时预览处理结果。 未知驱动探索，专注成就专业
浪潮AIStation深度学习平台说明书
AIStation
AIStation系统管理员
整体介绍
软件介绍
人工智能开发平台AIStation，提供智能的AI容器化部署以及更具效率的分布式训练。AIStation是浪潮面向人工智能企业训练场景的人工智能开发资源平台，可实现容器化部署、可视化开
发、集中化管理等，为用户提供极致高性能的AI计算资源，实现高效的计算力支撑、精准的资源管理
和调度、敏捷的数据整合及加速、流程化的AI场景及业务整合，有效打通开发环境、计算资源与数据
资源，提升开发效率。
用户通过AIStation平台能够创建不同的深度学习框架环境，可以自由的进行模型的开发，通过命令行
方式进行调试模型，然后通过开发平台快速提交到训练平台，达到开发训练一体化解决方案。本平台可以帮助用户实现如下功能：
Inspur@2022InspurElectronicInformationIndustryElectronicsCo.,Ltd.1AIStation
提供多种数据使用方式
平台提供了开发环境中可以使用用户自己的数据集方式，平台提供共有数据集方式，该数据集统一存
放到共享目录下，用户可以按需选择不同的数据集，该数据集由管理员统一维护。
在线模型开发功能
平台默认提供了jupyter功能，且每个用户创建的开发环境都自带jupyter方便用户进行模型的开发，且
自动带全屏功能，相当于一个独立的IDE开发环境。
框架环境多种连接方式
深度学习框架运行环境支持web版本shell直接连接，在该页面上用户可以使用任何相关的命令操作，
满足命令行操作习惯的用户使用。
深度学习框架运行环境支持本地shell连接方式，通过在开发列表中直接复制ssh连接方式，自动连接
到开发环境中。
多种深度学习训练任务模式
平台提供单机训练任务、分布式训练任务、MPI训练任务三种类型，用户根据自身的业务需求进行灵
活选择。
多种资源自动匹配
平台提供集群不同加速卡类型（GPU、MLU）自动识别技术，在调度中会根据业务需求进行自动调度
Windows下基于TensorFlow平台的Unity3D机器学习
龙源期刊网
Windows下基于TensorFlow平台的Unity3D机器学习
作者：赵勇 张引琼
来源：《电脑知识与技术》2018年第23期
摘要：本文主要介绍如何在Windows操作系统下，搭建使用TensorFlow，借助Unity机器学习代理工具，以3D平衡小球为例，让板子上面的小球通过TensorFlow训练学习，能够自动调节保持平衡不掉落，从而实现Unity3D机器学习工具的学习与应用。
关键字：TensorFlow；unity；机器学习
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）23-0255-03
Abstract： This paper mainly introduces the method of setting up Tensorflow and its’ using in
the Windows. Taking 3D balance ball as an example， let the ball learn to adjust itself automatically
and keep the balance on the board through Tensorflow’s training， so as to implement the study and
application of Unity3D machine learning tools.
Key words ： TensorFlow Unity Machine learing
机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。而TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的新一代人工智能学习系统，是一个采用数据流图，用于数值计算的開源软件库[1]。以其易用性、灵活性、高效性长居Githubf 的fork and contribute榜首位，是当前最热门的机器学习框架。它通过构建有向图来描述所要执行的操作，可以灵活的使用设备中的CPU或者GPU展开计算，将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析和处理。
onnxruntime windows推理编译 -回复
onnxruntime windows推理编译 -回复
ONNX Runtime是一个基于开源ONNX（开放神经网络交换）标准的高性能推理引擎，可以在各种硬件平台上运行深度学习模型。在本文中，我们将详细介绍在Windows操作系统上编译和使用ONNX Runtime进行推理的步骤。让我们一步一步地开始。
第一步：安装依赖项
在开始编译ONNX Runtime之前，我们需要安装一些必要的依赖项。以下是在Windows操作系统上安装所需的依赖项的步骤：
1. 安装Visual Studio
首先，我们需要安装Visual Studio（建议使用最新版本）。您可以从Microsoft的官方网站下载并安装Visual Studio。确保选择包含C++开发工具的Visual Studio安装。
2. 安装CMake
CMake是一个开源的跨平台构建工具，我们将使用它来生成ONNX
Runtime的构建系统。您可以从CMake的官方网站下载并安装最新版本的CMake。
3. 安装依赖项
ONNX Runtime还依赖于其他几个第三方库，包括Protobuf和Ninja。您可以使用vcpkg（一个C++库管理工具）来快速安装这些依赖项。请按照vcpkg的官方文档进行安装和配置。
在安装和配置vcpkg之后，打开命令提示符并运行以下命令来安装Protobuf和Ninja：
vcpkg install protobuf ninja
第二步：获取ONNX Runtime源代码
在成功安装所有依赖项后，我们需要获取ONNX Runtime的源代码。您可以在ONNX Runtime的GitHub存储库上找到源代码。您可以使用Git工具克隆存储库，或者直接从GitHub网站下载源代码的zip文件。
第三步：配置和生成
在成功获取源代码后，我们需要使用CMake生成ONNX Runtime的构建系统。请按照以下步骤进行配置和生成：
visionpro deep learning 使用手册 2
visionpro deep learning 使用手册
VisionPro深度学习使用手册
欢迎使用VisionPro深度学习！本手册将为您提供详尽的使用指南，帮助您充分利用VisionPro深度学习功能。请按照以下步骤操作，以获得最佳的使用体验。
第一步：安装和配置VisionPro深度学习
在开始使用VisionPro深度学习之前，您需要先安装和配置软件。确保您已获得最新版本，并具备以下准备工作：
1. 确认您的计算机系统满足最低配置要求。
2. 安装VisionPro深度学习软件并按照安装向导进行设置。
3. 配置深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。
4. 准备好您的训练数据集和图像库。
第二步：创建和训练深度学习模型
在VisionPro深度学习中创建和训练模型是非常重要的步骤。请按照以下步骤进行操作：
1. 打开VisionPro深度学习软件，并选择“新建模型”选项。
2. 在模型编辑器中，选择适当的模型类型，如分类、目标检测或语义分割。
3. 导入训练数据集并进行数据预处理。 4. 在模型编辑器中添加网络层、激活函数和损失函数，构建您的深度学习模型。
5. 配置训练参数，如学习率、迭代次数和批次大小。
6. 启动训练过程，并监控训练过程中的准确率和损失。
第三步：模型测试和性能评估
在训练完成后，需要对模型进行测试和性能评估，确保模型的稳定性和准确性。下面是一些建议的步骤：
1. 划分测试集，并导入测试数据。
2. 使用已训练的模型进行测试，并记录测试结果。
3. 评估模型的准确率、召回率和F1-score等指标。
4. 根据评估结果，对模型进行改进或优化。
第四步：部署和应用模型
在您满意模型的性能后，可以将其部署到实际应用中。本步骤包括以下内容：
1. 导出训练好的模型以备后续使用。
2. 集成深度学习模型和VisionPro视觉工具之间的连接。
3. 在实际生产环境中应用模型，并对其进行实时预测或分析。
Kettle学习系列之kettle的下载、安装和初步使用（windows平台下）（图文详解）
Kettle学习系列之kettle的下载、安装和初步使⽤（windows平台下）（图⽂详
解）
不多说，直接上⼲货！
kettle的下载
Kettle可以在⽹站下载
/projects/pentaho/files/Data%20Integration/7.1/pdi-ce-7.1.0.0-12.zip/download
kettle的安装 下载kettle压缩包，因kettle为绿⾊软件，解压缩到任意本地路径即可。 我这⾥，在D:\SoftWare下，新建kettle，
解压
对于，在windows下配置jdk，我这⾥就不多赘述了。 kettle的初步使⽤ 进⼊到Kettle⽬录，如果Kettle部署在windows环境下，双击运⾏spoon.bat或Kettle.exe⽂件，出现如下界⾯：
因为，
运⾏spoon
在不同的平台上运⾏spoon所⽀持的脚本：
Spoon.bat：在Windows平台上运⾏spoon；
Spoon.sh：在Linux、AppleOSX、Solaris平台上运⾏Spoon。
默认打开的是，⼤家Kettle安装⽬录下的，英⽂欢迎界⾯。
file:///D:/SoftWare/kettle/data-integration/docs/English/welcome/index.html
初步使⽤：
左上⾓点击”⽂件-新建-转换“保存为demo.ktr
⼤家初步启动和使⽤可能出现的问题总结
问题⼀：配置JVM及内存配置问题
如果java_home设置了，仍提⽰： could not find the main class. Program will exit!
可以设置环境变量：PENTAHO_JAVA_HOME，变量值为：jdk的安装⽬录，1.6以上即可。本机为: D:\Program Files\java\jdk1.7.0_8
面向Windows平台的深度学习工具使用指南
面向Windows平台的深度学习工具
使用指南
张 林
同济大学软件学院
1. Windows版Caffe的安装与基本测试
1.1 Windows版Caffe配置与编译
BVLC有caffe windows的官方版本，https:///BVLC/caffe/tree/windows
下面介绍安装这个版本的windows caffe的一些具体问题
关于visual studio，VS2015好像不是很稳定，目前还是用VS2013
CUDA用CUDA 8.0版本，并且用与之配合的cudnn
cudnn解压以后，形成一个cuda目录，把这个目录下的三个文件夹复制到C:\Program
Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0目录之下，会与该目录下本来的三个文
件夹合并内容
注意：当把显卡的驱动安装成功，并且安装了CUDA之后，建议执行一下硬件检测程序，测
试一下硬件是否正常。这可以通过执行C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA
Samples\v8.0\bin\win64\Release目录下的deviceQuery.exe来测试。如果正常的话，会
出现类似下图的信息。
如果使用python，需要安装Anaconda Python 2.7
然后，在开始栏里面，运行“Anaconda Prompt”，安装几个组件 conda install ‐‐yes numpy scipy matplotlib scikit‐image pip
pip install protobuf
需要根据自己的环境修改一下scripts\build_win.cmd的内容。
MSVC_VERSION=12
WITH_NINJA=0
CPU_ONLY=0
PYTHON_VERSION=2
BUILD_MATLAB=1
RUN_TESTS=1
Windows下深度学习环境搭建
Windows下深度学习环境搭建
⽅案介绍
操作系统：Win10Anaconda：新版
CUDA：新版
cudnn：新版
深度学习框架：pytorch
第⼀步：Anaconda安装
下载Anaconda
注意事项
1. windows⾥不要装其他的python
2. 路径可以默认
3. 在安装的过程中勾选 PATH
检查
1. 开命令⾏（运⾏；输⼊‘cmd’；回车）
2. 终端输⼊‘python’，出现python和anaconda表⽰安装成功
第⼆步：创建pytorch虚拟环境
1. 进⼊ anaconda navigator ，创建名为 pytorch 的虚拟环境。登录pytorch官⽹：
2. 根据⾃⼰的环境选择对应的pytorch包
3. 选择⽤pip⽅式安装
4. 复制相应的命令，打开 Anaconda Prompt ，激活相应虚拟环境 activate mypytorch。
5. 在终端中输⼊：（第⼀句就是复制来的命令）
pip install https:///whl/cpu/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whlpip install torchvision
6. 因为是在anaconda的虚拟环境中装的，所以随时可以废弃。
第三步：安装cuda
第四步：安装cudnn