安装完ubuntu系统之后,在学校的环境下,联网需要安装mentohust. 参考: http://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6905604.html http://blog.csdn.net/zhongshijunacm/article/details/52824894 http://www.voidcn.com/article/p-gehpzrcv-yz.html 安装mentohust sudo dpkg -i mentohust_0.3.4-1_amd…

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…

一.事先声明:1.Ubuntu版本:Ubuntu使用的是16.04.而不是16.04.1或16.04.2,这三个是有区别的.笔者曾有过这样的经历,Git上一个SLAM地图构建程序在Ubuntu14.04.3上可以正常make与工作,而14.04.4却一塌Error... 可自己在Google搜索关键字“Ubuntu16.04.1”做“引子”找到历史版本,第一个就是.在此我们放出网址: http://old-releases.ubuntu.com/releases/16.04.1/ 问:有两个“6…

title: Ubuntu 16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano categories: 深度学习 tags: [深度学习框架搭建] --- 前言 经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的环境搭建= =.虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉.现在就根据我自身在安装过程中的一些体会…

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.…

  本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介绍在ubuntu16.04下,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安装英伟达显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/…

最近重装系统,安装了tensorflow的配置环境 总结一下. 参考资料 http://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/69429518 http://blog.csdn.net/u013294888/article/details/56666023 http://www.2cto.com/kf/201612/578337.html http://blog.csdn.net/10km/article/details/61915535 第一步…

ubuntu安装过程(硬盘安装)http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5493395.html“但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验要差很多!!!”开关机的时候电脑最上面 有一行 提示 一晃即过,/dev/sda6: clean(未知,单没关系)http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/48649575(意义) 1.教程1http://blog.csdn.net/zwyjg/article/details/163…

1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从 ubuntu官方 下载64位版本: ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso . 在MAC下制作了 Ubuntu USB 安装盘,具体方法可参考: 在MAC下使用ISO制作Linux的安装USB盘 ,之后通过Bios引导U盘启动安装Ubuntu系统: 1)一开始安装就踩了一个坑,选择”Install Ubuntu”回车后过一会儿屏幕显示“输入不支持”,google了好多方案,最终和ubunt…

=========== 如果出现nvidia-smi failed to communicate with nvidia driver,循环登录情况,则: sudo apt-get remove --purge nvidia-* sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo service lightdm stop cd packages 重新安装: sudo sh ./NVIDIA-Linux…

安装MXNet 1.安装 CUDA8.0对应的mxnet版本是mxnet-cu80(同理如果是CUDA9.0对应版本则是mxnet-cu90). 如果pip安装过慢,请参考 Ubuntu16.10下配置pip国内镜像源加速安装进行加速.   $ sudo pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0   2.验证安装成功 $ python或者python3   # 在python命令行中import mxnet,不报错即安装成功 import mxnet as…

原博客地址:https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79557162 0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目标检测算法 ,时至今日依旧还是Object Detection领域最好方法之一,基于该框架后续推出了 R-FCN,Mask R-CNN 等改进框架,但基本结构变化不大.同时不乏有SSD,YOLO2等骨骼清奇的新作,虽然在速度上大幅度领先Faster R-CNN,尤以SSD lite和yolo lite为甚,…

一.Ubuntu 1.选择UEFI模式启动,参考https://blog.csdn.net/qq_34570910/article/details/78084659 2.卡在logo界面进不去,在quiet splash后面加入nomodeset,参考https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78977979 3.安装即可.. 二.CUDA8.0和cudnn 参考:https://www.cnblogs.com/denny402/p/506…

按之前的方法给TITAN X安装cuda8.0会发生循环登录的问题,因此换了一种安装方法 参考:https://www.jianshu.com/p/002ece426793,http://blog.csdn.net/jzrita/article/details/72887677 官方下载地址https://www.ubuntu.com/download 下载最新版,下载下来后使用软碟通制作安装镜像 安装完系统,更新系统 sudo apt-get update sudo apt-get upgra…

深度学习从12年开始打响,配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题,如何安装显卡驱动,如何安装CUDA,如何安装CUDNN:Ubuntu官方一直吐槽Nvidia显卡驱动有问题,网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法,有时候倒腾一星期也不见得安装成功,之前听一位师兄提起一种方法,然而在网上搜索也搜索不到,这里给出安装的教程,供大家参考 Ubuntu安装好,显卡插上去之后,一般的,配置pytorch,tensorflow,mxnet,caffe等深度学习环境需要做三件事情 1．安装N…

要求已经安装好了CUDA 8.0 以及OpenCV3.1.0 YOLO官方网站 配置darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 如果没有报错输入 ./darknet 得到输出 ./darknet <function> 说明darknet配置成功 打开Makefile文件,将开头几行改为 GPU= CUDNN= OPENCV= 接着查询自己GPU的计算能力,查看Makefile是否包含,如下我的GPU…

Ubuntu16.04+cuda9.0+matlab+opencv3.3+caffe服务器配置(附遇到的错误和解决方法) 1.具体安装前需要的依赖包: ubuntu dependency: sudo apt-get install --assume-yes libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev li…

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py…

转载一个详细可用的ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.1教程. 0 - 参考材料 https://blog.csdn.net/Umi_you/article/details/80268983…

本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n…

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况…

安装前的准备 UEFI 启动GPT分区 Win10和Ubuntu16.04双系统安装 ubuntu16.04 NVIDIA 驱动安装 ubuntu16.04 NVIDIA CUDA8.0 以及cuDNN安装 注意,在此使用的是CUDA9.0以及cuDnn7.1.4,所以可以参照上面的情况,安装本文使用的版本.不愿意官网下载,可以直接在此下载. 安装Tensorflow ubuntu16.04中的python版本 安装好ubuntu16.04版本之后,系统会自带 python2.7版本,在此想使用…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41096599 1.先查看是否安装有以下组件,若有先考虑彻底删除再安装(安装严格按照下面顺序进行) 查看nvidia 版本 nvidia-smi 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 2.安装nvidia驱动 1.禁用系统默认nouveau显卡驱动 打…

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…

昨天我们买好了硬件,今天我们开始安装caffe了,我本人安装过caffe不下10次,每次都是一大堆问题,后来终于总结了关键要点,就是操作系统. 1. 千万不要用ubuntu17.10来安装, 2. 最好的操作系统是ubuntu16.04 如果用17版本的来安装的话,很多时候会遇到要降级gcc的,降级也是非常麻烦的事,因为降级或升级的时候会需要安装很多其他的东西,无形中会打乱整个系统的安装环境,最后到时候又会遇到其他的问题,所以安装caffe的最重要环节是保持一个干净的适合的系统.   1.安装C…

This Guide is based on caffe github wiki guide (https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide ) Some parts of it have been changed to suit my own computer. The following guide includes the how-to instructions for the ins…

在网上找了很多案例,踩了许多坑,感觉比较全面的是下面介绍的 http://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7575586.html 先说说我的步骤: 首先安装了Anacoda,因为是科学运算环境,所以先安装了最新版,所以对应的Python 3.6 安装显卡驱动:GTX950M 安装了最新的 390驱动,担心不兼容,所以都用最新的 安装cuda,这个坑最后才发现,因为安装最新的9.1版本,最后tensorflow只找9.0的文件.所以,这个地方一定要选其他release…

经过几天的奋战终于配置好了如题所述的配置,现在把配置大体过程写下来供大家配置时参考(由于电脑硬件和系统的千差万别,实在不适合写详细的) (一切不声明配置环境的配置教程都是耍流氓) 环境: Inter集显 + gtx1070独显 ubuntu14.04LTS(ubuntu系统,若两个显卡驱动同时存在会起冲突,貌似关掉什么lightdm可以解决,我就不折腾了,安装好n卡驱动后我就在BIOS中关掉集显只用独显) cuda_8.0.61_375.26_linux.run   cudnn-8.0-linu…

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感…

历时5天终于完成了,配置中出现了各种各样的Error,这里记录一下,希望能为正在安装的人提供一点帮助. 配置中主要参考博客:http://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762#reply 安装硬件: GeForce GTX 1070/PCIe/SSE2 安装流程细分为如下10个步骤: 1.安装依赖包 2.禁用 nouveau 3.配置环境变量 4.NVIDIA驱动安装 5.安装 CUDA 8.0 6.验证 CUDA 8.0 是否安装成功 7…