nvidia-docker+cuda8.0+ubuntu16.04】的更多相关文章

nvidia-docker安装 如果之前安装过docker1.0版本,需要先删掉该版本和之前创建的容器 docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f sudo apt-get purge -y nvidia-docker 添加代码仓库 curl -s -L https://nvidia.github.io/nv…
目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu16.04 2. 安装显卡驱动 3.安装Cuda8.0 4. 安装Cudnn6.0 5. 清华源安装Anaconda 6. 安装tensorflow 7. 验证您的安装 运行一个简短的 TensorFlow 程序 8. 卸载cudnn5.1升级为cudnn6.0 深度学习环境搭建:Tensorflo…
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…
最近开始做行人检测,因此开始接触faster-rcnn,这里贴上配置教程(亲测可行),不过是基于cpu的,蓝瘦... 参考博客:http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置) http://blog.csdn.net/sinat_17196995/article/details/53410292(faster-rcnn配置) 环境:ubuntu16.04 一.首先要配置好opencv 这里我是在opencv官网上下载了opencv-3.0.0-…
系统版本 anliven@Ubuntu1604:~$ uname -a Linux Ubuntu1604 4.8.0-36-generic #36~16.04.1-Ubuntu SMP Sun Feb 5 09:39:57 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux anliven@Ubuntu1604:~$ anliven@Ubuntu1604:~$ cat /proc/version Linux version 4.8.0-36-generic (buil…
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…
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…
目前Kubernetes为Ubuntu提供的kube-up脚本,不支持15.10以及16.04这两个使用systemd作为init系统的版本. 这里详细介绍一下如何以非Docker方式在Ubuntu16.04集群上手动安装部署Kubernetes的过程. 环境信息 组件 版本 etcd 2.3.1 Flannel 0.5.5 kubernetes 1.5.1 主机信息 主机 IP OS k8s-master 172.12.24.36 ubuntu 16.04 k8s-node01 172.12.…
一.安装ccmake ccmake和cmake的功能是一样的,但它很方便设置编译前的一些参数,安装只需从官网下载压缩包,解压,最后将解压得到的文件夹中的bin文件夹的路径加入PATH环境变量中即可. 二.安装opencv 我用的是opencv3.2.0,注意不要勾选CUDA(安装CUDA之前编译opencv不用考虑这点),这样会使opencv编译得很慢. 三.安装CUDA.cuDNN.NCCL 安装CUDA 去nvidia下载CUDA8.0 参考  方案一  方案二  方案三 ,我提供如下两种安…
  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub…