1. 安装cuda8.0 1)先去官网下载cuda8.0  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下载完之后进行安装,安装时间有点长,请耐心等待,默认是安装在c盘目录下 安装完后会生成两个系统变量: CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8. CUDA_PATH_V8_0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit…

一. 安装cuda8.0 1)先去官网下载cuda8.0  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下载完之后进行安装,安装时间有点长,请耐心等待,默认是安装在c盘目录下 安装完后会生成两个系统变量: CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8. CUDA_PATH_V8_0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit…

参考 ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装.测试经历 ,细节处有差异. 首先说明,这是在台式机上的安装测试经历,首先安装的win10,然后安装ubuntu16.04双系统,显卡为GTX1060 台式机显示器接的是GTX1060 HDMI口,win10上首先安装了最新的GTX1060驱动375 废话不多说,上车吧,少年 一.首先安装nvidia显卡驱动 我是1080P的显示器,在没有安装显卡驱动前,ubuntu分辨率很低,可以手动修改一下grub文件,提高分辨率,…

1,首先说下环境和配置 配置: 环境:windows10,vs2013 community,cuda8.0,caffe,cudnn4 注意:先要安装好显卡驱动(我的显卡是1070),这里的例子只开通了matlab接口,需要用python可以安装anacoda并打开python接口. 2,准备文件 例子中用的文件:链接:http://pan.baidu.com/s/1hsBNI3i 密码:cynd 注意一:处理cudnn有两种方式,其一是在vs的属性文件中给出目录:另一是将cudnn的文件放到C:…

安装环境说明:NVDIA GeForce 930M.Intel(R) HD Graphics 520 显卡和cuda需要兼容匹配,我一开始下载的cuda6.5无法安装,所以又重新下了比较新的cuda8.0. 一.自行安装vs2012, 二.安装cuda8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads进入官网,按照自己的系统选择合适的版本. 因为我的系统是win10,因此我依次选择[Windows]-[x86_64]-[10]-[exe[local]]…

=========== 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…

百度:win10 caffe vs2015 编译caffe.sln工程参见->这里 caffe训练参见->这里 参见->这里 Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程…

一.下载 git clone https://github.com/runhang/caffe-ssd.git cd caffe-ssd 1. 修改 build_win.cmd if !PYTHON_VERSION! EQU 2 ( set CONDA_ROOT=C:\Anaconda2 ) :: Set python 3.5 with conda as the default python if !PYTHON_VERSION! EQU 3 ( set CONDA_ROOT=C:\Anacon…

在安装tensorflow-gpu时,也看过不少的博客,讲得乱七八糟的,也不能这样说,只是每个人安装的环境或需求不一样,因此没有找到一个适合自己的教程去安装tensorflow-gpu版本.当然,入手一台新电脑立马是安装配置这些环境,在次期间也遇到过不少的坑.话不多说,对此总结了以下几个步骤,直到成功! 1.首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本.CUDA.cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功. 注:链接查看地址https://tensorflow.go…

上午把tensorflow安装好了,下午和晚上装caffe的确很费劲. 默认CUDA,cuDNN可以用了 caffe官方安装教程 有些安装顺序自己也不清楚,简直就是碰运气 1. 安装之前依赖项 General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get in…