我这里主要参考了:https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79631567 并根据自己在安装中遇到的情况做了一些改动. 先说明一下我的Ubuntu和GPU版本: Ubuntu 16.04 GPU:GEFORCE GTX 1060 1. 查看显卡型号 使用命令:lspci | grep -i nvidia 查看电脑上的显卡,是否是nvidia版本. 2. 安装NVIDIA显卡驱动 具体做法参考之前博客的介绍. 3. 安装cuda 8…

anaconda+pytorch安装(无GPU版本) 待办 https://blog.csdn.net/nnUyi/article/details/78471326…

安装TensorFlow GPU pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu 安装测试: $ source activate tf #激活tf环境 import tensorflowas tf hello= tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess= tf.Session() print(sess.run(hello)) # 未报错即安装正确 安装Keras # 直接在虚拟环境中安装 pip…

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…

安装gpu版本的pytorch需要三个东西:pytorch(torchvision).cuda.cudnn 相信大家都安装过了anaconda,就不介绍anaconda的安装了 1.安装cuda:从官网下载cuda,这里我使用的是cuda 9.0版本(10.0的不知道出于什么原因没成功使用) 下载之后就是一键式操作,一直点next就好了 2.安装cudnn:cudnn能够进一步加速速度.因此推荐安装. 从官网下载cudnn,但是要注册一个账号(很简单的注册)[注意cudnn与cuda有版本间的对…

这几天为了运行python的图像转换的项目,不得不安装pytorch,安装了两天,最后把经验记录一下. 如果版本不匹配会抛出很多错误,而网上的各种解决方式有大部分也解决不了问题. 在安装pytorch之前,首先是你的PC安装的是NVIDIA显卡,然后打开NVIDIA控制面板,查看CUDA的版本,老的显卡建议就到8.0,因为9.0的cuda要求显卡的计算能力在3.5以上 我的显卡计算能力只有3.0.如果显卡的版本较低需要进行cuda版本升级. 运算能力参照:https://blog.csdn.ne…

manjaro目前中国资料偏少,踩了很多坑. 安装gpu版本就这么几个步骤 1 安装英伟达的驱动cuda  2 安装 cudnn   3 安装支持gpu的pytorch 或者其他的运算框架 manjaro中文资料很少,,,一步一步先装cuda 再装cudnn  好麻烦,各种错误 实际上就这一句就解决了: 1 装 cuda 和 cudnn sudo pacman -S python-pytorch-cuda 就这一句就自动吧 cuda cudnn 都装好了, 这句话执行中间会失败很多次,,多几次重…

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…

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详…

近年来,深度学习框架如雨后春笋般的涌现出来,如TensorFlow.caffe.caffe2.PyTorch.Keras.Theano.Torch等,对于从事计算机视觉/机器学习/图像处理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求.其中Pytorch是Torch的升级版,其有非常优秀的前端和灵活性,相比TensorFlow不用重复造轮子,易于Debug调试,极大的提高开发效率,使得其在其他框架中脱颖而出.更多信息参见:caffe2+Pytorch1.0 = Pytorch1.0,期待即将推出的1.0…