一.CUDA各版本官方下载地址 地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 二.说明 备忘,平时找个版本太难找了.…
步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统…
前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…
本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘…
1.根据自己的系统在官网下载cuda (选择runfile(local)) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2.进入下载目录,并执行 sh cuda_XXXX_linux.run 注意:1.在协议中选择同意EULA(accept) 2.不安装driver installation (no) 3.选择cuda安装目录,如/home/yourname/cuda,以及cudasamples的目录 3.下载cudnn,下载地址 https://de…
判断OpenCV是否为共享库,Windows基于CMake编译Caffe需要opencv共享库 TLDR 只考虑windows下opencv预编译包的情况. 对于opencv2.4.x系列,cmake时指定-DOpenCV_STATIC=OFF则为使用动态共享库,不指定或者指定-DOpenCV_STATIC=ON则为使用静态库. 对于opencv3系列,我用的不多.opencv310看起来是只有动态库. find(OpenCV)后,打印${OpenCV_LIB_PATH}和${OpenCV_SH…
--http://blog.csdn.net/longji/article/details/60964998 注意: 在cmake的时候需要根据情况仔细修改配置,比如,如果gpu的能力不足3.0的话,在windows上就不能开启cudnn,应当设置为OFF,否则后面运行的时候将开启cudnn,但是事实上硬件不能支持,倒时候还得回来重新修改配置重新编译. 01 必备环境 win10企业版,有GPU的硬件. vs2015 update3.cmake 3.7.2. Git.python3.5.3.CU…
[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是…
0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接…
因为一些原因还是需要使用别人基于Caffe的代码,但是代码比较老,默认不支持高版本的cuda或者cudnn 怎么办呢?基本上就是把最新官方Caffe-BVLC的几个关键文件拿过来替换即可. 脚本如下: ######################################################################### # File Name: xxx.sh # Author: ChrisZZ # mail: imzhuo AT foxmail.com # Creat…
显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但…
首先下载qt-everywhere-opensource-src-4.8.1源码,下载地址: ftp://ftp.qt-project.org/qt/source/ 在Linux下编译一定要下载qt-everywhere-opensource-src-4.8.1.tar.gz 不能用qt-everywhere-opensource-src-4.8.1.zip,因为在configure时,会报没有权限和文本编码等错误. 编译Qt之前都需要安装tslib,具体安装方法请看:tslib安装. 由于配置…
CPU擅长逻辑处理控制,GPU适合高强度的并行计算任务,为什么会存在这种差别?今天搜集了些相关资料,摘抄总结如下. 一.什么是GPU GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的.GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片.那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢. 自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期.简单来说,其经过了以下几个阶段的发展: 1)仅用于图形渲染,此功能是GPU的…
最近用到这方面的知识,感觉这篇文章写的很好,为了方便自己查阅,就搬运了过来,如果牵涉到侵权,请联系我,我会删除该博文!!! 我们知道做深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解. 先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧.截图来自资料1(CUDA的官方文档): 从上图可以看出GPU(图像处理器,Graphics Processing Unit)和CPU(中央处理器,Central…
最近半个多月,被cuda等软件折磨的死去活来,昨天下午,终于安装好了环境,趁着matlab正在,在线下载VOT2016数据集,3点睡眼惺忪被闹醒后,睡不着,爬上来写这份记录. 先记录一下自己电脑的基本情况:win7 64位,显卡时GTX1050,台式机,matlab2016b. 首先是VS2013社区版的下载地址:http://download.microsoft.com/download/7/1/B/71BA74D8-B9A0-4E6C-9159-A8335D54437E/vs2013.4_c…
已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz安装包(貌似需要官网申请) 解压: tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz cd cuda s…
caffe配置过程很长啊,坑非常多,没有linux基础的估计会香菇的.我参考了网上很多的帖子,基本上每个帖子都有或多或少的问题,研究很久最终配置成功.参考过的帖子太多,都记不太清来源了.为了对前人的感谢,特地写下我的配置过程,以供大家参考.可能我写的时候会有遗漏,还望多多包涵,共同探讨! 1. 安装相关依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial…
最后发现用cmake_gui.exe安装最方便,加一个cudnn路径就行了,然后勾选选项就可以自动完成编译,很是方便 下面这个是命令行安装方法 1.参照官方命令行安装的方法 https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 参考:(a) https://blog.csdn.net/hanzy88/article/details/79183631 (b)https://www.jianshu.com/p/7dc4b48db3cb (c)https://blog.…
一.编译caffe 1.安装python-3.5.2-amd64.exe https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe 2.安装matlab2016 3.安装vs2015 4.安装git 5.新建D:\Projects,进入该文件夹,下载源码 git clone:git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 6.进入caffe文件夹 cd caffe 7.切换分支 git c…
Nvidia CUDA Toolkit的安装(cuda) PS:特别推荐*.deb的方法,目前已提供离线版的deb文件,该方法比较简单,不需要切换到tty模式,因此不再提供原来的*.run安装方法,这里以CUDA 7.5为例. 一.CUDA Repository 1.1 安装所需依赖包 sudo apt-get install build-essential # basic requirement # sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb…
Caffe的优势: 1.上手快:模型与相应优化均以文本形式而非代码形式给出,caffe给出了模型的定义,最优化设置以及预训练的权重 2.速度快:与CuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图只需1.17ms 3.模块化:方便扩展到新任务,设置上可以使用caffe提供的各层类型来定义自己的模型 4.开发性:公开的代码与参考模型用于再现 5.社区好:可以通过BSD-2参于开发与讨论. 安装Caffe注意: 双显卡不适合安装caffe,因为通常集成显卡不能切断,而桌面的图像必须有集…
y下载 https://github.com/BVLC/caffe https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip gcc caffe安装 有2个问题 : 1,镜像系统类型,版本要求 2,是否使用cudnn(gpu) caffe要调用cudnn部分文件编译 (如用,cuda cudnn版本要求) ubuntu1604-py35-nvidia-tensorflow1.14-cuda9.0-cudnn7.05 nvcc 2 nvcc -V 3 wge…
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…
由于学习需要,决定安装caffe,之前用的都是基于theano的keras.听说win下caffe很难配置,经过一个下午和晚上的配置终于成功,以此记录. 我的电脑:win10 64位,N卡GTX950,Visual Studio 2013,MatLab 2014a, Anaconda2,PyCharm2016.           由于之前使用win下的theano和keras,所以安装了anaconda2,确实很好用,建议使用python的话还是装anaconda比较简单. 安装caffe前提…
一.准备 系统:win10 显卡:gtx1050Ti 前期的一些必要软件安装,包括python3.5.matlab2016.vs2015.git, 可参考:win10+vs2015编译caffe的cpu debug版本.部署matcaffe - tingpan - 博客园  http://www.cnblogs.com/smbx-ztbz/p/9195243.html 二.安装 1.安装显卡驱动388.13-desktop-win10-64bit-international-whql.exe h…
Ubuntu下编译caffe 纯粹是个人编译的记录.不用CUDA(笔记本是amd卡,万恶的nvidia):不手动编译依赖包(apt-get是用来干啥的?用来直接装二进制包,以及自动解决依赖项的) caffe官方给出的ubuntu下的教程在http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html make: protoc: 命令未找到 解决办法: sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compil…
前期准备: 最好是python虚拟环境 [anaconda的创建虚拟环境] 创建 conda create -n caffeEnv(虚拟环境名字) python=3.6 激活环境 source activate caffeEnv 关闭 deactivate [python virtualenv创建虚拟环境] 创建 pip install virtualenv sudo apt-get virtualenv virtualenv caffeEnv(虚拟环境名字) -p /usr/bin/pytho…
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…
之前已经装过一次了,不过没有做记录,现在又要翻一堆博客安装,长点记性,自己记录下. 环境 ubuntu16.04 python2.7 商家送过来时候已经装好了显卡驱动,所以省去了一大麻烦. 剩下的就是安装cuda和cudnn. 显卡驱动与cuda版本是有对应关系的,官网上贴出的匹配表 我的显卡驱动是384.130,与cuda8对应,于是下载cuda8,官网进去后就是cuda10,旧版本的地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载…
在Windows系统的Linux系统中用yolo训练自己的数据集的配置差异很大,今天总结在win10中配置yolo并进行训练和测试的全过程. 提纲: 1.下载适用于Windows的darknet 2.安装VS和CUDA.CUDNN.OpenCV 1)安装VS2017 2)安装OpenCV 3)VS配置OpenCV 4)安装CUDA10.0和CUDNN7.5 5)VS配置CUDA 3. 编译darknet 4.训练自己的数据集 5.开始训练 6.测试 1.下载适用于Windows的darknet…