AWS之搭建深度学习主机

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AWS之搭建深度学习主机

B.G 至2017.11 GPU选型:(参考知乎.CSDN) 高性价比的两款:GTX1080ti, Titan X --通常调试算法 i7CPU+32G内存+SSD+2*GPU(单块显存>6G),总计成本2.7 - 4w+RMB 土豪系列:Tesla K80, M40 云:(每小时成本高于物理机,优势是托管环境系统) AWS.UClound 阿里云HPC 一.准备工作 Amazon账号在AWS上配置深度学习主机 AWS 命令行界面 (CLI) https://aws.amazon.…

（转）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…

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结前言如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow

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+GeForce GTX 1080+TensorFlow

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…

win10下搭建深度学习--总结【学习笔记】

win10 下搭建深度学习开发环境总结: 1.本人环境如下:win10,GTX1050TI.i7,anaconda3,vs2015,cuda9.0,cudnn7.1.4,tensorflow-gpu=1.10.0,keras==2.2.2 2.先把anaconda3安装好,之后在安装vs2015,由于在window环境下安装cuda9.0的时候会检测是否安装了vs,因此在安装cuda9.0之前先把vs2015安装好. 3. window环境下cuda9.0跟显卡驱动要相互搭配,如果显卡驱动的版本…