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  • Windows 10版本business_editions和consumer_editions的区别?

    万次阅读 多人点赞 2018-06-26 23:40:48
    Windows 10版本business_editions和consumer_editions的区别?【答1】二者都内置专业版,不同之处在于:consumer_editions 版本包含:Home(家庭版); Education(教育版) ; Professional(专业版);business_editions ...

    Windows 10版本business_editions和consumer_editions的区别?

    【答1】

    二者都内置专业版,不同之处在于:

    consumer_editions 版本包含:Home(家庭版); Education(教育版) ; Professional(专业版);

    business_editions 版本包含:Education(教育版); Enterprise (企业版); Professional(专业版);

    【答2】

    Windows 10 (business editions) VL版
    ISO镜像包含以下版本(根据需要选择安装):

    专业版、企业版、教育版、专业工作站版、专业教育版

    Windows 10 (consumer editions) 零售版
    ISO镜像包含以下版本(根据需要选择安装):
    家庭版、专业版、教育版、家庭单语言版、专业工作站版、专业教育版

    【答3】

    Windows 10 各版本区别:
    家庭版(Home):供家庭用户使用,无法加入Active Directory和Azure AD,不允许远程链接
    专业版(Professional):供小型企业使用 在家庭版基础上增加了域账号加入、bitlocker、企业商店等功能
    企业版(Enterprise):供中大型企业使用 在专业版基础上增加了DirectAccess,AppLocker等高级企业功能
    教育版(Education):供学校使用 (学校职员, 管理人员, 老师和学生) 其功能基本和企业版的一样
    LTSB版:无Edge浏览器、小娜,无磁贴,可选是否下载和安装补丁,其它版都不能自选补丁
    N版:带“N”的版本相当于阉割版,移除了Windows Media Player,几乎用不到N版。


    【答4】

    Win10各版本详细区别

    Windows 10 企业版(和教育版功能一样,功能最完整版本)
    1. 核心功能
    ①熟悉,更好用:自定义开始菜单,Windows Defender 与Windows防火墙,Hiberboot与InstantGo,系统启动更快速,TPM支持,节电模式,Windows更新
    ②Cortana小娜:更自然的语音和按键输入,主动、个性化建议,提醒,从网络、本地以及云中搜索,无需动手,直接喊出“你好,小娜”即可激活
    ③Windows Hello:指纹识别,面部和虹膜识别,企业级安全
    ④多任务操作:虚拟桌面,Snap协同(同一屏幕最多支持显示4个应用),跨不同显示器的Snap功能支持
    ⑤Microsoft Edge:阅读视图,内置墨水书写支持,整合Cortana小娜
    2. 企业特性
    ①基础功能:设备加密,加入域功能,组策略管理器,Bitlocker加密,企业模式Internet Explorer浏览器(EMIE),Assigned Access 8.1(访问分配),远程桌面,Direct Access(直接访问),Windows To Go创建工具,Applocker(应用程序锁定),BranchCache(分支缓存),可通过组策略控制的开始屏幕,
    ②管理部署功能:企业应用旁加载功能,移动设备管理,可加入到Azure活动目录,单点登录到云托管应用,Win10企业商店,粒度UX控制,可轻松从专业版升级到企业版
    ③安全:Microsoft Passport登录,企业数据保护,凭据保护,设备保护
    ④Windows即服务:Windows更新,Windows Update for Business,Current Branch for Business(用于企业的当前更新分支)
    Windows 10 教育版
    与企业板功能一致,授权方式不同,可轻松从家庭版升级到教育版,(经过测试专业版也可以通过输入教育版key升级到教育版)
    Windows 10 专业版
    与企业版对比【无】以下功能:
    ①基础功能:Direct Access(直接访问),Windows To Go创建工具,Applocker(应用程序锁定),BranchCache(分支缓存),可通过组策略控制的开始屏幕,
    ②管理部署功能:粒度UX控制
    ③安全:凭据保护,设备保护
    Windows 10 家庭版
    与专业版对比【无】以下功能:
    ①基础功能:加入域功能,组策略管理器,Bitlocker加密,企业模式Internet Explorer浏览器(EMIE),Assigned Access 8.1(访问分配),远程桌面,Direct Access(直接访问),Windows To Go创建工具,Applocker(应用程序锁定),BranchCache(分支缓存),可通过组策略控制的开始屏幕,
    ②管理部署功能:可加入到Azure活动目录,单点登录到云托管应用,Win10企业商店,粒度UX控制,可轻松从专业版升级到企业版
    ③安全:企业数据保护,凭据保护,设备保护
    ④Windows即服务:Windows Update for Business,Current Branch for Business(用于企业的当前更新分支)
    Windows 10 企业版长期服务分支2015 LTSB
    与企业版功能一致,可手动设置更新服务,无Edge浏览器,无商店。
    展开全文
  • Windows 10 安装 Tensorflow GPU版本

    千次阅读 2017-08-04 20:17:32
    Windows 10 安装 Tensorflow GPU版本 PC配置: 小米笔记本 显卡:NVIDIA GeForce MX150 ...据说Windows10 只可以安装 Python 3.5 版本 登录 python.org 下载3.5的,安装... 下载具体细节不表,博主下载的是e

    Windows 10 安装 Tensorflow GPU版本

    PC配置: 小米笔记本

    显卡:NVIDIA GeForce MX150 显存2G

    内存:8GB

    OSwindows 10

     

    1.下载Python 3.5

    据说Windows10 只可以安装 Python 3.5 版本

    登录 python.org 下载3.5的,安装...

    下载具体细节不表,博主下载的是exe

    2.进入cmd

    输入python --version看看python的版本对不对

    博主用的是3.5.3

    这里可以参考 tensorflow官网(www.tensorflow.org

    不过好像得翻墙才可以

    在黑框框里输入:

    pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

    (博主是独立显卡,所以选择gpu的)

    等待一切安装完毕

    3.还需要安装cudacudnn

    先安装cuda,然后

    cudnn 下载完的 cudnn64_X.dll 放在cudabin文件夹中

    保证可以在环境变量里直接用到

    有坑预警,如果后期报错,请将cudnn64_6.dll 重命名为cudnn64_5.dll

    这样报错就解除了

    4.开始第一个程序吧

    python

    >>> import tensorflow as tf

    >>> hello = tf.constant(‘Hello,Tensorflow’)

    >>> sess=tf.Session()

    >>>print(sess.run(hello))

    然后就会显示

    Hello,Tensorflow

    恭喜你,已经做好准备工作啦!

    如果你在安装过程中遇到了很多坑,多搜索,看看Stack Overflow

    欢迎入坑

    展开全文
  • windows10 安装 pytorch gpu版本

    万次阅读 2018-01-10 10:30:08
    pytorch 官网上只有linux和Mac的程序包,没有windows系统的,但是windows系统还是可以用pytorch的。 github: https://github.com/peterjc123/pytorch-scripts 首先要安装anaconda: 推荐清华镜像 ...

    pytorch 官网上只有linux和Mac的程序包,没有windows系统的,但是windows系统还是可以用pytorch的。
    github: https://github.com/peterjc123/pytorch-scripts

    首先要安装anaconda:

    推荐清华镜像
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
    拖到最后,下载最新版即可。

    这里写图片描述

    安装完毕要安装pytorch运行环境:

    # If your main Python version is not 3.5 or 3.6
    conda create -n test python=3.6 numpy pyyaml mkl

    然后是安装gpu版本,pytorch:

    # for Windows 10 and Windows Server 2016, CUDA 8
    conda install -c peterjc123 pytorch cuda80

    因为TensorFlow只能用 CUDA8,所以我安装的是 cuda8,你也可已安装新版本试试

    这里写图片描述

    安装Visual C++ 2015 64 bit

    https://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=48145
    有就不用装了,一般玩游戏都有的。

    下载安装Cuda Toolkit 8.0

    https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

    因为TensorFlow只能用 CUDA8,我装的8.0,不过听说pytorch支持9.0,可以尝试。

    这里写图片描述

    下载8.0:

    这里写图片描述

    选择版本:

    这里写图片描述

    两个都要下载:

    这里写图片描述

    下载完毕安装就行了。

    安装cuDNN

    官网维护了,度盘链接在此:
    https://pan.baidu.com/s/1nwAYgIl

    解压后覆盖到Cuda Toolkit 8.0安装目录中,这样就可以使用了。

    测试一下:
    打开python,输入如下代码:

    import torch
    torch.cuda.is_available()

    返回True证明成功了。

    这里写图片描述

    结束。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

    展开全文
  • Windows10安装GPU版本的MXNet

    万次阅读 2016-11-23 13:39:11
    Windows10安装GPU版本的MXNetMXNet官网:http://mxnet.dmlc.ml/ 官网安装教程:http://mxnet.io/get_started/setup.html#installing-mxnet 官方编译好的版本:https://github.com/dmlc/mxnet/releases 如果...

    Windows10下安装GPU版本的MXNet

    MXNet官网:http://mxnet.dmlc.ml/
    官网安装教程:http://mxnet.io/get_started/setup.html#installing-mxnet
    官方编译好的版本:https://github.com/dmlc/mxnet/releases
    如果只是用cpu版本的同学推荐使用编译好的版本,如果使用GPU版本的非常不推荐使用编译好的版本,因为会出现GPU精确度问题,具体原因可以参考:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/1228

    下面介绍一下Windows10下自己编译mxnet

    1.安装vs2013或vs2015

    如果安装的是vs2013,则需要增强vs对c++11的支持:

    • 下载Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP
    • 卸载”Microsoft Visual C++ 2013 Redistributable (x64)”, 否则安装CTP时会出现0x80070666错误
    • 安装CTP
    • 拷贝C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP内的文件到C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC (注意:如果VS的安装目录不是默认目录,则上述目录依然存在,但应该拷贝到对应的安装目录下!)

    2.安装CUDA、cuDNN

    CUDA下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
    一路狂点next就好了,win10系统下最好使用8.0
    cuDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn
    下载最新的v5.1版本,解压后把cudnn目录下的bin目录加到PATH环境变量里

    3.安装opencv3.0

    下载地址:http://opencv.org/
    下载并解压,然后创建环境变量OpenCV_DIR,把opencv/build目录添加进去
    把\opencv\build\x64\vc12\bin和\opencv\build\x86\vc12\bin添加到PATH路径

    4.安装openBLAS

    openBLAS(解压就行):https://sourceforge.net/projects/openblas/files/v0.2.14/
    注意:需要下载mingw64_dll.zip和OpenBLAS-v0.2.14-Win64-int32.zip两个文件!
    创建环境变量 OpenBLAS_HOME,把openBLAS根目录加进去
    把DLL所在目录需要添加到环境变量path中

    5.安装Anaconda

    一路next搞定:https://www.continuum.io/downloads
    把安装路径添加到PATH里去

    6.安装mxnet

    下载地址:https://github.com/dmlc/mxnet
    工程里面包含有引用信息,记得把引用的文件也下载下来
    解压并在根目录新建build目录
    下载CMake:https://cmake.org/
    打开CMake,指定好目录后按下Configure,选择相应版本的vs win64工程
    CMake
    如果出现找不到cudnn,手动设置cudnn位置在点击Configure,直到警告全部消失
    这里写图片描述
    最后点击generate生成Visual Studio工程。

    7.编译mxnet

    打开mxnet.sln,注意编译选项改成release,x64模式,编译ALL BUILD,最后会在build/release文件夹下生成libmxnet.lib和libmxnet.dll,把这个目录加入PATH中

    8.配置python

    运行cmd
    cd进入到mxnet/python目录下,输入python setup.py install
    安装完后重新打开cmd
    运行python命令,输入import mxnet as mx
    a = mx.nd.ones(1)
    b = mx.nd.ones(1,mx.gpu())
    a.asnumpy()
    b.asnumpy()
    这里写图片描述
    如果结果如图片所示,表示配置成功。如果gpu变量显示为0,说明编译有问题,具体看我之前提到的网站https://github.com/dmlc/mxnet/issues/1228

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  • Windows10安装TensorFlow GPU版本

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    conda install -c anaconda mxnet-gpu
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