推荐先看一手官方的Installation Guide.我用的是ubuntu 16.04,一些要求如下图: 主要是OpenCL以及libboost两个环境的要求. (1) OpenCL的安装.我这里之前安装了NVIDA-395的驱动以及CUDA 9.0,只需要在编译的时候给出对应的path就可以了(这部分后面编译的时候会有解释).可以用clinfo查看OpenCL的信息. Lenovo-Rescuer-15ISK:~$ clinfo Number of platforms Platform Na…

1.准备工作 1.1 确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息,测试机已经安装GPU驱动…

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>…

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选…

https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结,其中,从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种问题,笔者会详细分析,有一些问题在网上都查不到.这些环境配置上的坑希望以后不要再踩到一.安装Ubuntu 16.04双系统原文是“简书”上的大神的帖子,非常详细,笔者完全按照文章的步骤安装的,并没有遇到问题 : Win10和Ubuntu16.04双系统安装详解:Ubuntu镜像官网下载,Ubuntu…

最近在用并行超算云GPU服务器(中国国家网格12区)搭建毕设的环境,这里记录一下. 首先,超算云服务器的登录可以采用网页版.也可以采用客户端(超算云地址:https://cloud.paratera.com/ ).需要注意的是,并行超算云只提供windows和mac的客户端,Linux用户可能只有使用网页版的界面了(或者用pappcloud直接远程练ssh用vim写:( 哈哈,pappcloud的用法可参见官网下载的<papp_cloud使用手册>). 超算云上最常见的是用module进行包管…

史上最全Windows版本搭建安装React Native环境配置 配置过React Native 环境的都知道,在Windows React Native环境配置有很多坑要跳,为了帮助新手快速无误的搭建好环境本站推出搭建教程. 安装学习遇到任何问题可以加入 ReactNative高级交流群 127482131 或访问博客网站 http://www.reactnative.pw/ 第一步安装JAVA JDK 下载对应你电脑系统版本的 1.8 32位或64位SDK. 下载网站http://jdk.…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub…

系统环境 Windows 7 Ultimate x64,Visual Studio Ultimate 2012 Update 4,和一块支持OpenGL 4.x的显卡. 准备工作 首先用GPU Caps Viewer检查机器最高支持的OpenGL及GLSL版本.比如我的机器可以支持OpenGL 4.5和GLSL 4.5: 下载GLEW和GLFW的源码.其中GLEW用来管理和载入OpenGL的各种扩展库,GLFW用来创建窗口和控制鼠标及键盘的交互.我使用的版本分别是glew-1.12.0和glfw…

原文地址: ArcGIS Runtime for Android开发教程V2.0(2)开发环境配置 - ArcGIS_Mobile的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/arcgis_mobile/article/details/8113948   2.开发环境配置 2.1 系统要求 1)      支持的操作系统 A.      Windows XP(32位).Vista(32/64位).Windows 7(32/64位) B.      Mac…

同系列的文章 1. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV(一) 2. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV(二) 3. 开发环境配置--Ubuntu+Qt4+OpenCV(三) 最烦的就是配置各种的开发的环境,各种琐屑没有价值的东西,但是有的时候这些工作真的是必须的,没有办法.没有这些烦人的开发环境,真的干不了活.为了做仪表盘的指针识别的工作,这些还是必须的有的,下面开始. 整个的开发环境都是在Ubuntu14.04下进行的,下面主要是在Ubuntu上安装Qt开发的相…

React Native环境配置 史上最全Windows版本搭建安装React Native环境配置 配置过React Native 环境的都知道,在Windows React Native环境配置有很多坑要跳,为了帮助新手快速无误的搭建好环境本站推出搭建教程. 安装学习遇到任何问题可以加入 ReactNative高级交流群 127482131 或访问  http://blog.1ygowu.com ReactNative技术专题 第一步安装JAVA JDK 下载对应你电脑系统版本的 1.8 3…

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决…

根据摩尔定律,每18个月,硬件的速度翻一番.纵使CPU的主频会越来越高,但是其核数受到了极大的限制,目前来说,最多只有8个或者9个核.相比之下,GPU具有很大的优势,他有成千上万个核,能完成大规模的并行计算,势必影响未来计算机发展的潮流. 运行GPU的计算机语言有很多种,但是NVIDIA的CUDA程序较为普遍.本博文主要介绍CUDA编程,分为两部分来阐释,第一部分简单配置一下编程环境,第二部分编写一个源程序并实现一个简单的功能. 一.环境配置 根据计算机系统,直接下载安装CUDA6.0的tool…

前言:以前觉得机器学习要应用于游戏AI,还远得很. 最近看到一些资料后,突发兴致试着玩了玩Unity机器学习,才发觉机器学习占领游戏AI的可能性和趋势. Unity训练可爱柯基犬Puppo 机器学习训练出的游戏AI,模型可能数据庞大,但是这完全可以部署于服务器. 目前绝大部分游戏AI都是人工制作,工作量庞大.机器学习可以解放生产力,放台主机训练让其自己培养出更实的AI. ml-agents介绍 Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) 是一款开源的 Un…

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…

DL服务器主机环境配置(ubuntu14.04+GTX1080+cuda8.0)解决桌面重复登录 前面部分是自己的记录,后面方案部分是成功安装驱动+桌面的正解 问题的开始在于:登录不了桌面,停留在重复输入密码界面 博文中分析的结论: 虚拟机中不能直接调用物理显卡进行 CUDA 编程:虚拟机中运行 CUDA 需要硬件和软件的配合才能使用,对于一般使用者可能暂时不太可能的. 参考博文: 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度学习主机环境配…

[转载来的文章:如有侵权,请联系我!我将马上删除!] 首先声明一下,如标题,本教程是caffe在windows系统上的配置方法,而且是github上官方BVLC/caffe目前推荐的配置方法,并不是使用微软的caffe-windows.之前很多人是用的微软的caffe配置,本教程真不是. 适用平台 64位 windows 10.64位 windows 7(我第一次安装配置的是win10,现在用win7安装给大家做个演示,有一些截图是win10上的,不过没影响的,win8我就不清楚了..) caf…

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA…

Centos Android开发环境配置-Android Tools -android  list sdk --extended --all 安装完Android Tools后执行 android  list sdk --extended --all 列出下面可安装的Android SDK清单 具体安装方式: ./bin/sdkmanager "填写清单中可安装的项目名称" 比如: ./bin/sdkmanager "platform-tools" 清单如下,lin…

Windows+Python+anaconda机器学习安装及环境配置步骤 1. 下载安装python3.6以上版本(包含pip,不用自己安装)2. 直接下载安装pycharm安装包(用于编写python)3. 直接下载安装anaconda安装包(包含numpy,sklearn,省去python配置numpy,sklearn包环境) ##测试anaconda环境(如果觉得安装没问题可以不测试)##配置anaconda环境变量eg:;F:\Anaconda3;F:\Anaconda3\Library…

本文转载自:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80808930 一.设置网络 机器有两张网卡,将当前正在使用的“有线连接1”配置为以下的设置 IP使用 192.168.2.251 掩码:255.255.248.0 网关:192.168.5.1 DNS:202.96.134.133;202.96.128.166 二.安装五笔 1 .首先声明,输入法根据个人爱好,系统已经自带拼音,如果习惯则可以跳过此步骤.我是习惯五笔输入,所以根据需要先…

win10 + python3.6 + VSCode + tensorflow-gpu + keras + cuda8 + cuDN6N环境配置   写在前面的话: 再弄这个之前,我对python也好,tensorflow也好几乎是0认知的,所以配置这个环境的时候,走了不少弯路,整整耗费了一个星期的时间才搭配完整这个环境,简直了...然而最气的是,好不容易搭好了环境,因为我笔记本配置低,老师给的程序根本跑不起来. 这个环境搭配的教程有很多博客可以参考,我却弄了很久也没成功,反思自己,是自大的心理…

序 最近做一个项目需要用到OpenCL,由于之前没有接触过,所以在环境配置第一关就遇到了一些问题,查阅很多资料才配置完成,现在记录如下,希望给一些童鞋一些帮助. 整个步骤也很简单: 了解系统配置,选择合适的安装包 安装CUDASDK 更新驱动 VS2013下新建C++项目配置环境: 项目右键属性VC++目录,添加包含目录.库目录 项目右键属性连接器->输入,添加附加依赖项 添加测试代码,测试安装完成. 详细操作如下所示! 了解系统配置 首先,你需要了解自己电脑的硬件配置,显卡是哪个厂商出产的啊,…

由于深度学习的种种优势,使我们对于深度学习的使用越来越频繁.很多时候,我们都需要在自己的项目中配置caffe环境,来调用caffe网络模型完成自己的任务.今天我主要讲的关于"在自己的项目中配置caffe环境所遇到问题的相关说明和解答",因为项目的需要,需要在项目中配置caffe来完成VGG网络的分类任务.大概花费了一周的时间,总算成功了.期间,也是辗转反侧,遇到了诸多问题,查阅了诸多资料,但是有些问题并没有讲的非常清楚.这里,我就这些遇到的问题,根据自己的情况以及解决的办法跟大家分享一…

参考:http://www.echojb.com/cuda/2017/03/15/350138.html https://www.zhihu.com/question/56111727 第一步:首先确定你当前的window版本(win 7,win8,win10),操作系统(32,64),是否GPU等.本人CPU GPU均配置完成,但是如果要做深度实验的话,除非你cpu配置特别高,否则还是建议GPU来跑. 第二步:确定好了当前的计算机情况,下面就开始下载相关文件 (1) 首先确定自己是否安装vs2…

刚开始学习tensorflow和opencv这一块的知识,所以用博客这个平台来把自己这段学习的经历与感想写下来. tensorflow和opencv则用Anaconda来下载和配置环境. 下载Anaconda,官网下载又慢又容易断,推荐一个网站:清华镜像,你可以自己去摸索.附上下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe             (64位的)…

环境 python3.5 tensorflow 1.3 VUDA  8.0 cuDNN V6.0 1.确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息 nvidia-smi 可以查看英伟达显卡信息 确保gcc安装 gcc -v 3.确保安装ssh yum install openssh-server 4.确保安装kernel sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(un…

其他比较好的参考链接: 环境配置: 环境配置的最终图片列表:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/80322718 视频讲解YOLOv1:https://www.bilibili.com/video/av23354360/?p=3 YOLOv3官网链接GitHub:https://github.com/AlexeyAB/darknet Yolov3+windows10+VS2015部署安装:https://blog.csdn.net/…