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  • Windows 调时间工具

    2020-04-03 16:27:31
    动态调整系统时间工具 Accelerify.exe Accelerify.exe -i 10 -a 3600 Accelerify.exe -i 1 -a 84000
  • 解决Windows10 时间不能自动更新

    千次阅读 2019-10-24 13:09:25
    解决Windows10 时间不能自动更新1、在桌面右下角右击时间显示2、选择调整日期/时间3、在弹出的设置窗口中,右上角相关设置下点击其他时间、日期和区域设置4、在弹出的窗口中找到时间和日期下的设置时间和日期,点击...
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  • 之前 写过一篇在 ubuntu 下安装...好消息是,Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本(0.12)将 增加对Windows的支持,我11月30号知道的,立马就安装试了试,安装过程非常简单,不过也有一些需要手动调整。...

    之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程,那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统,虽然可以通过其他方法安装,但是终究不是原生的,而且安装过程繁琐易错。好消息是,Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本(0.12)将 增加对Windows的支持,我11月30号知道的,立马就安装试了试,安装过程非常简单,不过也有一些需要手动调整。

    这里写图片描述


    更新

    这里我会列出对本文的更新。

    • 2017 年 3 月 1 日:cuDNN 版本从 5.0 升级到 5.1 版本,更新 cuda 和 cudnn 下载地址。
    • 2017 年 3 月 20 日:标记 安装前准备 中的第五条 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。 为存疑。这是我之前在 TensorFlow 官网看到的,但是现在去翻了翻找不到了。如果有同学没有安装 VS 就把 TensorFlow 安装成功了的话,请在下方评论区说明下,到时候我会将这个要求标记为删除。谢谢。
    • 2017 年 3 月 26 日:更新 TensorFlow 安装命令。
    • 2017 年 4 月 18 日:
      • 安装前准备 第五条标记为删除,经过我再次试验发现不需要 VS 的支持。
      • 增加问题 Cannot remove entries from nonexistent file 的解决办法。
    • 2017 年 7 月 20 日:增加问题 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal 的时候` 的解决办法。
    • 2017 年 7 月 31日:更新关于 Python 版本的说明,TensorFlow 从 1.2 开始在 Windows 上支持 Python 3.6。感谢评论区 @Vince_Ace 提供的信息。
    • 2017 年 8 月 20 日:TensorFlow 1.3 发布,更新 cuDNN 版本说明。感谢评论区 @myseth1023 提供的信息。
    • 2017 年 8 月 21 日:删除 安装cuDNN 中容易误导人的部分(关于添加环境变量)。
    • 2018 年 3 月 12 日:TensorFlow 1.6 发布,更新相关说明,详细发布说明参考 Release TensorFlow 1.6.0
    • 2018 年 3 月 18 日:增加问题 #4 及其解决办法。
    • 2019 年 4 月 5 日:增加问题 #5 及其解决办法(针对 TensorFlow 1.13)。
    • 2019 年 10 月 14 日:TensorFlow 2.0 正式版 发布,更新相关说明和对应测试代码。详细发布说明参考 Release TensorFlow 2.0关于 TensorFlow 2.0 的新变化,我最近写一篇文章来专门说一说,写好后更新在这里。
    • 2020 年 11 月 10 日:增加 conda 安装方式。

    话题终结者

    大部分情况下,优先尝试用 conda,尤其是安装 GPU 版。conda 会自动帮你下载对应 cuda 和 cudnn,帮你处理依赖,真正的一键安装。

    conda install tensorflow-gpu  # GPU
    conda install tensorflow  # CPU
    

    如果 conda 安装出现错误或其他情况(conda 也是有一定几率出错的,而且conda 上一般版本更新较为滞后),考虑用 docker,最后再考虑下面的本地安装方式。


    想了解更多 TensorFlow 相关资讯,可扫描下方二维码关注 TensorFlow 官方微信。
    tensorflow 官方微信


    安装前准备

    TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDAcuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。

    1. 这里 确认你的显卡支持 CUDA。
    2. 确保你的 Python 版本是 3.5 64 位及以上。(TensorFlow 从 1.2 开始支持 Python 3.6,之前的官方是不支持的)
    3. 确保你有稳定的网络连接。
    4. 确保你的 pip 版本 >= 8.1。用 pip -V 查看当前 pip 版本,用 python -m pip install -U pip 升级pip
    5. 确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。此条非必须,删除。

    此外,建议安装 Anaconda,因为这个集成了很多科学计算所必需的库,能够避免很多依赖问题,安装教程可以参考 这里

    以上条件符合,那么恭喜你可以开始下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了,注意版本号会由于 TensorFlow 不同版本有变化,此处请结合下面的安装 CUDA安装 cuDNN 说明)。


    安装 TensorFlow

    由于 Google 那帮人已经把 TensorFlow 打成了一个 pip 安装包,所以现在可以用正常安装包的方式安装 TensorFlow 了,就是进入命令行执行下面这一条简单的语句:

    # GPU版本
    pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
    
    # CPU版本
    pip3 install --upgrade tensorflow
    

    然后就开始安装了,速度视网速而定。

    安装网之后你试着在 Python 中import tensorflow会告诉你没有找到 CUDA 和 cuDNN,所以下一步就是安装这两个东西。


    安装 CUDA

    • TensorFlow 1.6:CUDA 9.0
    • TensorFlow 1.13.1:CUDA 10.0
    • TensorFlow 2.0:CUDA 10.0

    这个也是很简单的,首先根据上面的版本去官网下载对应的安装包(~ 1.4 GB)。下载完那个 exe 文件就是 CUDA 的安装程序,直接双击执行就可以了,就像安装正常的其他软件一样,安装过程屏幕可能会闪烁,不要紧,而且安装时间有点长。

    安装完之后系统变量会自动为你添加上,这个不用管。

    测试一下是否安装成功,命令行输入 nvcc -V ,看到版本信息就表示安装成功了。

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-K9Ioxbgh-1571047832039)(https://i.imgur.com/Qjk8FSf.png)]


    安装 cuDNN

    • TensorFlow 1.6:cuDNN 7.0
    • TensorFlow 1.13.1:cuDNN >= 7.4.1
    • TensorFlow 2.0:cuDNN >= 7.4.1

    首先去官网下载对应版本的安装包(~ 173 MB)。其实这个是一个压缩包,解压放到任何一个目录下就行,然后把其中的bin目录路径添加到Path环境变量里。

    比如说我下载解压后放到了下图的 cuda 文件夹:

    这里写图片描述

    Path环境变量:

    path

    如果你已经安装了 cuDNN 5.0 ,那么升级 cuDNN 的方法可以参考 这里

    然后 import tensorflow 应该就成功了。


    测试

    TF 1.X 版本

    用一个简单的矩阵乘法测试一下,

    import tensorflow as tf
    
    a = tf.random_normal((100, 100))
    b = tf.random_normal((100, 500))
    c = tf.matmul(a, b)
    sess = tf.InteractiveSession()
    sess.run(c)
    

    这里写图片描述
    看不清的话可以右键在新标签页打开图片查看大图

    TF 2.X

    TF2 不再需要 session,像 numpy 一样直接运行即可

    import tensorflow as tf
    
    print(f"tensorflow version = {tf.__version__}", end='\n\n')
    
    a = tf.random.normal((100, 100))
    b = tf.random.normal((100, 100))
    c = tf.linalg.matmul(a, b)
    c_numpy = c.numpy()  # 可以使用 .numpy() 变成 numpy array 形式
    
    print(c, end='\n\n')
    print(c_numpy)
    

    tf2示例


    Issues

    #1 Cannot remove entries from nonexistent file

    如果在安装 TensorFlow 的时候出现类似 Cannot remove entries from nonexistent file c:\users\li\anaconda3\lib\site-packages\easy-install.pth 的错误,那么可以参考 Cannot remove entries from nonexistent #622osx 10.11 installation issues #135,里面说了好多种解决办法,我在这里介绍一种方法:在 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 之前先执行 pip install --upgrade --ignore-installed setuptools

    #2 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。ImportError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

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    如果在 import tensorflow 的时候这两个问题同时出现,那么很有可能是你的 cuda 和 cudnn 版本有问题,例如你的 cuda 版本是 8.0.60,而正确的是 8.0.44,重新安装正确的版本(文章里提供的)就可以。参考 On Windows, running “import tensorflow” generates No module named “_pywrap_tensorflow” error 。感谢 @qq_27690673 提供的信息。

    #3 ImportError: No module named 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal'

    这里写图片描述
    右键在新标签页打开图片查看大图

    如果在 import tensorflow 的时候出现此问题,那么你可能是在 tensorflow 的源码目录里进入了 python 解释器。离开该目录重新进入 python 解释器即可。

    #4 ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'

    以下报错信息参考自 import tensorflow failed, “ImportError: DLL load failed”. Even after install visual studio 2015, Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3. · Issue #17393 · tensorflow/tensorflow

    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
        return importlib.import_module(mname)
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
      File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
    ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
        from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
        _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
        return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
    ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module>
        from tensorflow.python import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module>
        from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module>
        raise ImportError(msg)
    ImportError: Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper
        return importlib.import_module(mname)
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 994, in _gcd_import
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 971, in _find_and_load
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 955, in _find_and_load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 658, in _load_unlocked
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 571, in module_from_spec
      File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 922, in create_module
      File "<frozen importlib._bootstrap>", line 219, in _call_with_frames_removed
    ImportError: DLL load failed: 动态链接库(DLL)初始化例程失败。
    
    During handling of the above exception, another exception occurred:
    
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
        from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 21, in <module>
        _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 20, in swig_import_helper
        return importlib.import_module('_pywrap_tensorflow_internal')
      File "C:\Users\sss\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module
        return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
    ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'
    
    
    Failed to load the native TensorFlow runtime.
    
    See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems
    
    for some common reasons and solutions.  Include the entire stack trace
    above this error message when asking for help.
    

    新版本的 TensorFlow(1.6)会出现此问题,根据 TensorFlow 1.6.0 的发布说明,该版本会使用 AVX 指令,所以可能会在旧 CPU 上不能运行:

    Prebuilt binaries will use AVX instructions. This may break TF on older CPUs.

    参考 Tensorflow 1.6.0 cpu fails on import on Windows 10 · Issue #17386 · tensorflow/tensorflow 的讨论,有两种解决办法

    感谢 @qq_41568117 提供的反馈。

    #5 No module named 'numpy.core._multiarray_umath'numpy.core.multiarray failed to importnumpy.core.umath failed to import

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-80XaFcdM-1571047832048)(https://i.imgur.com/jeN5YvA.png)]

    这是由于 numpy 版本较低,升级版本即可:

    $ pip install -U numpy
    

    END

    展开全文
  • HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced 3.在空白右键,新建,DWORD(32位)值 4.命名为ShowSecondsInSystemClock后双击数值数据改为1 5.重启即可 ...

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    1.Win+R打开运行窗口,输入regedit
    2.打开注册表
    HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Advanced
    3.在空白右键,新建,DWORD(32位)值在这里插入图片描述
    4.命名为ShowSecondsInSystemClock后双击数值数据改为1
    在这里插入图片描述
    5.重启即可

    展开全文
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  • 这是因为,两个操作系统对电脑硬件时间的定义不一样,Windows 认为电脑硬件时间是“本地时间”,因此它启动后直接用该时间作为“系统时间”并显示在桌面右下角的系统托盘里;而 Ubuntu 等 Linux 发行版则认为电脑...

    本文转自http://www.linuxdiyf.com/linux/19797.html点击打开链接


    如果安装了 Windows 和 Linux(比如 Ubuntu)双系统,有时会出现两个系统的时间不一致的情况。这是因为,两个操作系统对电脑硬件时间的定义不一样,Windows 认为电脑硬件时间是“本地时间”,因此它启动后直接用该时间作为“系统时间”并显示在桌面右下角的系统托盘里;而 Ubuntu 等 Linux 发行版则认为电脑硬件时间是“全球统一时间”(即 UTC,可百度了解),它在启动后在该时间的基础上,再加上电脑设置的时区数(比如我们在中国,它就加上“8”)。根据获得的资料得知,两种模式各有利弊,但是后一种模式在遇到时区转换、夏令时等情况时,通用性更强。

    基于上述原因,协调 Win/Lin 双系统时间一致的方法,就是让 Windows 也和 Linux 一样,将电脑硬件时间看作“全球统一时间”。


    条件:安装了 Windows 10和Ubuntu 16.04 双系统的电脑。


    1.启动进入 Windows 10 系统桌面,在小娜的输入框中输入:

    regedit

    小娜显示“regedit 运行命令"的结果,点击或回车,启动 regedit。


    2.桌面上将出现“注册表编辑器”的窗口,在以下的操作中,将对窗口左侧列表中的 HKEY_LOCAL_MACHINE 这一分支进行操作。


    3.点击展开 HKEY_LOCAL_MACHINE 分支,然后依次导航到以下位置:

    HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\TimeZoneInformation

    右侧窗口将显示与时区信息相关的注册表键值。


    4.在右侧空白处单击鼠标右键,然后依次点击“新建”——“QWORD(64位)值”。

    如果安装的是 32 位系统,则需要新建“DWORD(32位)值”。



    5.当前位置将会出现一个新建的键值的条目,将其“名称”改为:

    RealTimeIsUniversal

    它的大体意思是,硬件时间被作为全球统一时间。

    单击空白处(或按回车),确保改名成功。



    6.然后双击这一条目,弹出“编辑 QWORD(64位)值”的对话框,确保选中了“十六进制”,然后将“数值数据”改为“1”。最后点击“确定”。



    7.修改完成后重启计算机,这时 Windows 的系统时间应该是正确的了。

    如果发现时间快了 8 小时,需要重启电脑,在电脑显示 BIOS 画面时按下设置键(是指能够进入 BIOS 设置界面的按键,一般是 Del 键、F2 键等),进入 BIOS 设置界面。



    8.在 BIOS 的时间设置界面,将小时数减去 8,然后按下保存键(比如本文是 F10 键),保存设置重新启动。

    这时,无论是进入 Windows 系统,还是进入 Linux 系统,时间就都是正确的了,因为两个系统都认为电脑上硬件时间是 UTC 时间,并以之为基础,加上我们所在的时区数(东 8 区),作为自己的系统时间。


    注意:使用本文方法,两个系统中都可以开启“时间与 Internet 同步”等功能,确保时间的准确性。

    对于双系统中的 Windows 来说,如果不是 Win7 或更高版本,不能适用本文。


    展开全文
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    千次阅读 2019-02-02 20:53:04
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空空如也

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