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Ubuntu16.04+Tensorflow+CUDA9.0+cuDNN7.0 环境简明搭建指南
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Ubuntu16.04+Tensorflow+CUDA9.0+cuDNN7.0 环境简明搭建指南
最近在研究风格化得内容,发现搭建环境实在是很头疼的事情,虽然网上已经有各路大神总结整理好了很多搭建指南,各种问题的解决方案都已经罗列出来供大家参考.然后参考终究是参考,真正自己上手,发现仍旧是各种坑,各种问题层出不穷.所幸最后靠着大咖们的肩膀成功了,现想总结一下本人的搭建之路,也给后来人多一个参考.当然很多下载.安装的步骤就不去明说了,请查阅文末的参考文章. 一.安装N卡驱动 请参考:Ubuntu16.04 Nvidia显卡驱动简明安装指南 https://www.cnblogs.com/sha…
win10+Ubuntu16.04双系统下深度学习环境的搭建
环境零零碎碎地搭了三四天,虽然碰到各种问题,但还是搭建好了,自己整理记录下,同时也算给有需要的人一些指导吧 一.双系统的安装 Win10硬盘管理助手 压缩或者直接利用未使用的空间,空间大小自定,将腾出的磁盘空间删除卷,变成未分配状态. 2.选择ultraISO制作Ubuntu系统盘,即借由ultraIOS将系统镜像ISO刻录至U盘中,U盘实现备份重要文件. 3.系统盘制作完成后,安装系统,重启电脑,按F12进入BIOS,选择U盘启动,就会进入安装界面 注意:安装时系统语言选成英文,尽量不要…
ubuntu16.04 安装cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow+nvidia-docker配置GPU服务
[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p…
Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04
目录 Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记 1. 环境说明 2. 安装GTX1080显卡驱动 3. CUDA 9.0安装 4. cuDNN安装 5. Tensorflow-GPU安装 6. Cuda的卸载,cuDNN的卸载 处理之前安装的cuda文件 处理之前安装的cuDNN 7. Reference Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记…
Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0
Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve…
ubuntu18.04下搭建深度学习环境anaconda2+ cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow1.7【原创】【学习笔记】
PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段…
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…
ubuntu 16.04 +anaconda3.6 +Nvidia DRIVER 390.77 +CUDA9.0 +cudnn7.0.4+tensorflow1.5.0+neural-style
这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置 时间轴 前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动 安装显卡驱动 查看GPU版本 显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载 下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息 测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下…
(转)深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0
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…
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0
不多说,直接上干货! 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0…