可参考Windows安装Theano官方教程: http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows 但是内容太多,不看也罢,很多软件已经不需要配置,或者是冗余的.如果你恰好和我一样都是Windows系统,Nvidia带GPU显卡,且你安装的时间离现在2016/02/03的日子还比较近,那么按照下面的顺序装机吧: 1. 安装Nvidia显卡驱动,官网: http://www.nvidia.cn/D…

非 root 用户,安装 Python 第三方的包,尤其像 theano,存在大量的依赖项,存在的主要问题,是安装各个包时的权限问题.所幸,存在这样一个集成工具,叫 anaconda,其已经内置了许多 Python 库,安装 theano 之前,只需安装 theano. 1. 安装 anaconda 与 theano anaconda 下载地址,Download Anaconda Now! | Continuum,选择与平台相适应(主要是支持的位数)的 anaconda 版本,比如目前最新的 A…

[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…

参照大神的方法:http://www.th7.cn/system/win/201603/155182.shtml 第一步:需要安装cuda.VS2013:cuda默认路径,注意cuda版本和GPU要匹配 第二步:.下载cudnn,在matconvnet文件夹下建一个local文件夹,然后把cudnn放进去 (我改了文件名称为cudnn) 如图: 第三步:打开vl_compilenn.m,运行,等待编译结束 如图: 第四步把bin下的cudnn64_4.dll再复制到mex的文件夹下. 第五步:复…

一．软件和环境 (1)安装日期2016/12/23: (2)原材料VS2013,cuda-8.0(最好下载cuda7.5,目前theano-0.8.2对cuda-8支持不是很好),Anaconda3-4.2.0(64位): (3)环境为win10. 二．安装步骤 (1)安装VS2013.这个没什么可说的,下载64位版本后就是一路下一步.确定就行,记住安装位置就可以了,我这里的安装目录是D:\software\VS2013: 接着右键我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量,之后编辑系…

1.  查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU: 2.  从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装: 3.  从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CUDA Toolkit5.0,安装,并通过样本程序验证其安装正确: 4.  将C:\ProgramFiles\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v5.…

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…

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭…

目录 1. 准备工作 2. VS2013编译Caffe 3. Faster R-CNN的MATLAB源码测试 说在前面,这篇是关于Windows下Faster R-CNN的MATLAB配置,GPU版本:CPU版本见:Widows下Faster R-CNN的MATALB配置(CPU): 相比较来说,CPU版本相对容易一些,因为涉及到GPU的计算,还需要配置CUDA以及CuDNN: 下面将分成三个部分进行介绍: 准备工作:下载caffe.faster rcnn源码.安装cuda.cudnn: VS2…

基础配置 CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2682 v4 @ 2.50GHz * 16 MEM: 120 GiB GPU: NVIDIA P100 * 2 OS: Ubuntu 18.04 64bit 环境配置 GPU驱动 cuda cuDNN version url file GPU Driver Tesla P100 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx NVIDIA-Linux-x86_64-418.67.run cu…