转载自http://blog.csdn.net/u010733679/article/details/52221404,经过实际操作,采用了第二种手动替换代码文件.修改个别函数名的方式,成功编译. ---- 原文 ----- faster rcnn 代码默认是使用的cudnn v4, 但是为了体验最新的v5, 或者使用GTX1080 ,我们编译faster rcnn的时候就会报错: In file included from ./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,…

Problem Theano: CNMeM is disabled, CuDNN not available Solution cnmem package: https://github.com/NVIDIA/cnmem % cd $HOME % git clone https://github.com/NVIDIA/cnmem.git cnmem % cd cnmem % mkdir build % cd build % cmake .. % make link with cnmem The…

浅析py-faster-rcnn中不同版本caffe的安装及其对应不同版本cudnn的解决方案 本文是截止目前为止最强攻略,按照本文方法基本可以无压力应对caffe和Ross B. Girshick的代码安装配置,如有转载请注明出处 Copyright 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:阅读本文前请先熟悉: 1)      Linux的基本操作 2)      熟悉Ubuntu系统下nvidia驱动及cuda安装,请见我的另一篇博客 基于UBUNTU14.04…

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%…

win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)  用vs 2015打开 编译Release和Debug版本 看网上那个例子里面 工程里面有是三个文件夹 include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录) lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib,把用vs编译好的放过去) python(包含一个mxnet,setup.py, 以及buil…

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub…

CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案,目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等. CuDNN可以在官网免费获得,注册帐号后即可下载.官网没有找到安装说明,下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明.基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里, 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以.这里把他们加到CUDA的文件夹下(参考这里) tar -xzvf cudnn-6.5-li…

一.版本 linux系统:Ubuntu 14.04 (64位) 显卡:Nvidia K20c cuda: cuda_7.5.18_linux.run cudnn: cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc 二.下载 Ubuntu 14.04下载地址:http://www.ubuntu.com/download/desktop (64bit) cuda7.5下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/  ,下载对应的操作系统和版本…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5668471.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/912765/cudnn-install-error/ https://github.com/soumith/cudnn.torch http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666 这个标题也许不太合适,反正需要先安装nvi…

Ubuntu上CUDA的安装 下载路径: CUDA下载 `sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb` `sudo apt-get update` `sudo apt-get install cuda` 设置LD_LIBRARY_PATH: 最简单的方式在你的 /etc/profile 或 ~/.bashrc 文件中添加如下语句 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:…

安装cudnn前后,GPU跑一个算法的速度分别是139ms和26ms ! 1. 在以下网址选择  cuDNN v5.1 Library for Linux 下载 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 2.下载得到一个 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 包,解压之 得到 cuda 文件夹, 下含两个子文件夹 include , lib64 3. 把 include 和 lib64 文件夹内容分别复制到 /usr/lo…

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1…

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃 Ubuntu非要换centOS...好吧... 看了很多是通过ELRepo源安装驱动,不过我没有成功,只是通过它的步骤检测了显卡驱动型号. 0.安装gcc yum -y install gcc-c++ 此处是重点:如果有之前的NVIDIA驱动请先卸载,而且,要先装cuda再装驱动...你也可以按照我的步骤来,最后再重装一次驱动.   1.检测显卡驱动及型号 ##添加ELPepo源 $ sud…

解决cudnn问题:Loaded runtime CuDNN library: 5005 (compatibility version 5000) but source was compiled with 5103 (compatibility version 5100). 问题产生的原因是 caffe源码编译时使用了更高版本的cudnn库,解决方案无非是: 1 重新编译caffe 2 替换低版本的cudnn库 找到cuda-8.0/lib64把libcudnn.so,libcudnn.so.5…

ubuntu 16.04 安装 tensorflow-gpu 包括 CUDA ,CUDNN,CONDA 显卡驱动装好了,如图: 英文原文链接: https://github.com/williamFalcon/tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04 英文内容: Tensorflow GPU install on ubuntu 16.04 update apt-get sudo apt-get update Install apt-get deps sudo apt…

TensorFlow-gpu环境需要CUDA+cuDNN+python,CUDA又需要VS,所以,,,环境越来越大哈哈. 1.主要环境: Python 3.6 CUDA9.0 Cudann7.0 Tensorflow-gpu1.5 2.安装步骤(简略): Anaconda prompt(python3)-> conda create -n tensorflow python=3.6 ->activate tensorflow-gpu ->pip install --upgrade ten…

原文链接 tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 |  cuDNN7.1.4可行  | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2不明确 tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4 tensorflow-gpu v1.7.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4 tensorflow-g…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com ubuntu 16.04用了1年多了,18.04版已经发布也半年了,与时俱进,重装Linux系统,这里主要记录下gpu加速pytorch 1.0.0版本的安装. 一.工具安装 sudo apt-get install gcc sudo apt-get install g++ sudo apt-get install make 二.禁用nouveau sudo gvim /etc/modprobe.d…

Ububtu18.04下载cuda9.0 下载好后得到: CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本,而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3,需要安装gcc-6与g++-6 查看当前版本: $gcc --version  $g++ --version 可以不卸载当前gcc 和g++直接下载gcc-6 g++-6, $sudo apt-get install gcc-6 g++-6 然后更改软连接修改gcc-6为默认版本: $sudo mv gcc gcc.bak $ sudo ln…

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An…

CPU擅长逻辑处理控制,GPU适合高强度的并行计算任务,为什么会存在这种差别?今天搜集了些相关资料,摘抄总结如下. 一.什么是GPU GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的.GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片.那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢. 自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期.简单来说,其经过了以下几个阶段的发展: 1)仅用于图形渲染,此功能是GPU的…

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…

E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:363] Loaded runtime CuDNN library: 7.0.5 but source was compiled with: 7.1.4 刚开始以为是cudnn版本问题,后来折腾了一会,发现是tensorflow版本太高了 卸载了原来的 pip uninstall tensorflow-gpu 降版本安装 pip install tensorflow-gpu==1.10…

1.根据自己的系统在官网下载cuda (选择runfile(local)) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2.进入下载目录,并执行 sh cuda_XXXX_linux.run 注意:1.在协议中选择同意EULA(accept) 2.不安装driver installation (no) 3.选择cuda安装目录,如/home/yourname/cuda,以及cudasamples的目录 3.下载cudnn,下载地址 https://de…

立志学习神经网络的同学,为了让它能够跑快一点,估计英伟达的GPU是要折腾一番的． 首先看一下什么是CUDA ? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. 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. 它是一个标准API的并行计算平台．它允许软件开发人员和工程师使用CUDA提供的GPU计算单元． 什么是CUDNN? NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速…

实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本不一致问题.网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下. 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的.不同TF版本需要不同的CUDA. cuDNN:NVIDIA为深度学习,矩阵运算写的一个加速库.CUDA版本必须和cuDNN版本匹配.cuDNN和TF版本匹配与否…

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没…

udnn安装注意点: cudnn的安装其实很简单,关键点是一定要安装cuda对应的cudnn包,本机中安装的cuda7.5所以对应的cudnn为v5.1这很重要,我就是安装错了版本,导致后面caffe的编译总是出错. cudnn安装步骤: 1.从官网上下载cudnn的安装包. 2.将安装包解压,将此安装包放在home路径下即可,并在当前路径下进行解压,解压后的文件夹名为cuda. 3.在终端上编辑如下代码: $ cd cuda/include $ sudo cp *.h /usr/local/c…

1.nvidia与cuda需要满足关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html/ 2.cuda与cudnn需要满足关系: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 转自:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765 深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA…

目录 基本编译配置 一些常识 BN层的坑 cuda基础 向cuda核函数传入结构体指针? 参考:http://galoisplusplus.coding.me/blog/2018/05/22/cudaErrorCudartUnloading/ 主要是在linux下,使用cuda安装包里的cuda-memcheck来检查内存,它是类似于valgrind的存在. 基本编译配置 首先添加path: vim ~/.zshrc export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin 基…