拉取镜像 $ docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 查看本地已有镜像 $ docker images 创建容器 $ docker run -it -v /home/cenjw/dataset/:/home/data \ > -v /home/cenjw/kt/:/home/ktmodel --gpus=all --name=torchenv \ > pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn…

本教程搭建集 Tensorflow.Keras.Coffe.PyTorch 等深度学习框架于一身的环境,及jupyter. 本教程使用nvidia-docker启动实例,通过本教程可以从一个全新的Ubuntu系统快速搭建出GPU深度学习环境. 一.安装依赖环境 1. 使用国内镜像加速安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/此处默认环境:ubuntu16.04LTS sudo mv /etc/apt/sources.list /etc…

我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境 windows10 64 python3.5 vs2017(需要C++部分) cuda9.0 cudnn7.1 GeForce GTX1060 1.安装python 我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量. 测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息 则安装成功 2.安装vs2017 3.安装cuda 首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡 我们…

TensorFlow 这个不用多介绍了吧,大家都知道,Google的开源深度学习软件库,官网点这里:https://www.tensorflow.org/ 当然这个工具官方支持装在 Ubuntu 和 Mac OS X 上,想要在 Windows 下使用,就需要借助 Docker 了,看了几篇相关的 Blog,都有点过时了. 安装步骤 获取Docker for Windows 10 Professional or Enterprise 64-bit:https://www.docker.com/ …

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 …

​ 背景: 实验室给我分配了一个服务器 已经装好了docker 和nvidi docker . 现在我的目标是创建我自己的docker 然后在我自己的docker里装上anaconda环境. 我以前从没用过linux.所以对这一切都是迷迷茫茫不知其所以然.所以一些拙见还请不要见笑.也是整合了很多大佬的.(我是挂了VPN的,所以没有用过国内镜像,如果你发现哪里下不动东西了 可以搜搜怎么加入国内镜像源) 我的理解 docker 就是一个操作系统的模板.然后在服务器输入 docker images ​…

目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 编译时常见错误 运行时错误 参考 GPU为RTX2080,系统为更新到最新版本的Win10. 准备工作 安装VS2015,到官网地址older-download下载安装 安装Matlab,笔者安装的是Matlab2017b 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe(…

将笔记本的ubuntu系统更新到18版本后重新配置深度学习环境,在此记载方便日后参考 具体配置为 Ubuntu18.04+gtx1060+opencv-3.1 第1步 安装依赖包 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommend…

目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini…

深度学习从12年开始打响,配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题,如何安装显卡驱动,如何安装CUDA,如何安装CUDNN:Ubuntu官方一直吐槽Nvidia显卡驱动有问题,网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法,有时候倒腾一星期也不见得安装成功,之前听一位师兄提起一种方法,然而在网上搜索也搜索不到,这里给出安装的教程,供大家参考 Ubuntu安装好,显卡插上去之后,一般的,配置pytorch,tensorflow,mxnet,caffe等深度学习环境需要做三件事情 1．安装N…