ubuntu16.04+七彩虹GTX1060的NVIDIA驱动+Cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow+keras搭建深度学习环境【学习笔记】【原创】

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ubuntu16.04+七彩虹GTX1060的NVIDIA驱动+Cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow+keras搭建深度学习环境【学习笔记】【原创】

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系…

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…

Ubuntu16.04安裝最新Nvidia驱动

在安装完Ubuntu之后,可能通过自带驱动无法更新,一直处于无法下载状态,那么就需要通过到Nvidia官网下载驱动,手动安装了方法/步骤通过度娘,打开NVIDIA官网,然后在下载驱动那里找到自己的显卡以及Linux版本如图所示,作者的是GTX750,Ubuntu 64bit 文件名可以保存为0.run,放在home目录下,一会方便查找禁用nouveau驱动终端:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在最后加上2行: blacklist no…

深度学习环境搭建（ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件）

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…

ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn

硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 软件环境搜狗输入法显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56) https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx? CUDA:Cuda9.0 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Lin…

Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0环境搭建

软件版本说明:我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0,Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本,所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0.如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了. 软件下载地址:CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN:https://deve…