anaconda下jupyter notebook的打开目录的修改:参考:https://www.cnblogs.com/amberdata/p/7907845.html pytorch官网:https://pytorch.org/ 因为我之前安装tensorflow,就已经安装了cuda9和cudnn,具体可以参考我的上一篇: https://www.cnblogs.com/gaofighting/p/9917456.html 安装pytorch参考: https://www.cnblogs.…

想在win10上运行下YOLO的例子,要先配置环境,折腾了两天,终于好了,整理下自己觉得有用且正确的流程. win10+Anaconda3+CUDA9.0+CUDNN7.1+TensorFlow1.9+Pycharm 安装Anaconda3: 记得勾选配置环境变量Path 再cmd中输入“conda -V”,能正常显示版本号,证明已经配置好了. 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt 利用Anaconda创建一个python3.5的环境,环境名称为tensorf…

链接:https://www.jianshu.com/p/bcf37d0e4e9b 为了入门机器学习的小伙伴能安装好工具,特制作此教程 按照 Anaconda 下载网站上的说明下载并安装 Anaconda. 调用以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境: conda create -n tensorflow pip python=3.6 发出以下命令以激活 conda 环境: activate tensorflow 发出相关命令以在 conda 环境中安装 TensorFlo…

1.Anaconda 首先下载Anaconda,它是一个开源的python发行版本,含有众多科学工具包,直接安装anaconda免除了许多包的手动安装,点击这里下载. 按照你的实际情况选择下载.下载完成后直接点运行.默认设置就ok(如果你懒得手动配置环境变量,安装的时候勾选上把anaconda添加到Path这个复选框). (Anaconda的安装比较耗时,但是过程很简单,耐心等待就好,至此已经完成了anaconda的安装) 2.CUDA9.0 新版的tensorflow与pytorch已经要求比…

这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置 时间轴 前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动 安装显卡驱动 查看GPU版本 显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载 下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息 ​测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下…

一.电脑配置 说明: 电脑配置: LEGION笔记本CPU Inter Core i7 8代GPU NVIDIA GeForce GTX1060Windows10 所需的环境: Anaconda3(64bit)CUDA-9.0CuDNN-7.1 二.安装cuda 1.查看自己电脑NVIDIA图形卡是否支持GPU运算 在安装之前你要先查看你的电脑是否支持GPU运算,否则你也不用安装了. 打开终端: 方法一: ubuntu-drivers devices 我的显卡是GTX1060的 方法二: 可以查…

PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段…

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve…

目录 Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记 1. 环境说明 2. 安装GTX1080显卡驱动 3. CUDA 9.0安装 4. cuDNN安装 5. Tensorflow-GPU安装 6. Cuda的卸载,cuDNN的卸载 处理之前安装的cuda文件 处理之前安装的cuDNN 7. Reference Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记…

在安装好nvidia驱动的基础上安装 CUDA9.0 + cudnn7.0 + TensorFlow-gpu1.7.0 这三个是匹配的版本 别的匹配(CUDA8.0 + cudnn6.0 + TensorFlow-gpu1.4.0),更高版本没有了解,日后补充 1.安装CUDA9.0 下载CUDA9.0 runfile 文件,执行 .run 一路accept,yes,设置cuda_toolkit 和cuda_samples路径 然后设置环境变量 sudo gedit ~/.bash_profil…