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…

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…

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,…

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…

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:…

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…

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…

最近重装系统,安装了tensorflow的配置环境 总结一下. 参考资料 http://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/69429518 http://blog.csdn.net/u013294888/article/details/56666023 http://www.2cto.com/kf/201612/578337.html http://blog.csdn.net/10km/article/details/61915535 第一步…

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…

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…

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…

硬件环境:ASUS Z370 + i7 8700K + 16G + GTX1660 软件环境:win10 x64    anaconda 3.5    python 3.6   pycharm 2018.3 步骤: 1 系统补丁升级至1803 2 安装 nvidia 驱动 419.35-desktop-win10-64bit-international-whql-rp.exe 3 安装cuda 10.0 [注意:10.1安装完不支持tensorflow1.13.1会提示dll not loade…

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_…

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…

Caffe在以下环境安装:Win10+CUDA8.0+Cudnn5.0+VS2013+Matlab2016a 最近于导师要求下,从头学习Caffe.之前接触了CNN进行了图片分类,后导师提起过Caffe一词,因种种原因,一直在回避这个炙手可热的工具.如今下决心要深入学习它,就把我的心路历程及经验分享给大家. 最开始我很盲目,一看网上教程就开始下载软件,进行安装,在第一步CUDA的安装上面就吃到不少苦头,折腾好久才知道自己的电脑根本不能安装caffe环境,最重要的是缺少英伟达NVIDIA显卡,后在…

OS System:Ubuntu16.04 GPU Device:GTX1080Ti Softwares:CUDA8.0.Cudnn6.0.TensorFlow(1.4.0).Caffe2(1.0.0) 一.win10下安装Ubuntu16.04(双系统) 1.Linux分区方案 (Lagency+MBR) /boot 512M swap 16GB(本机物理内存为32GB) / 30GB or 35GB /home 余下的(越多越好) (UEFI+GPT) efi 512M swap 16GB(…

title: Ubuntu 16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano categories: 深度学习 tags: [深度学习框架搭建] --- 前言 经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的环境搭建= =.虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉.现在就根据我自身在安装过程中的一些体会…

  本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介绍在ubuntu16.04下,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安装英伟达显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/…

所需环境工具: 1. Windows 10 2. VS2013 3. Windows版本的caffe工具包,地址:https://github.com/Microsoft/caffe 4. Anaconda2-4.4.0-Windows安装包,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 5. CUDA8.0,地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 6. cuDNN ,地…

http://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/52190184 http://www.cnblogs.com/xuanyuyt/p/5726926.html http://m.blog.csdn.net/article/details?id=51355143 http://blog.csdn.net/u011185952/article/details/52577620 http://www.cnblogs.com/xiaoxiangdi…

Caffe + CUDA8.0 + CuDNNv5.1 + OpenCV3.1 + Ubuntu14.04  配置参考文献 ---- Wang Xiao  Anhui University  CVPR Group   2017-05-27 Warning: Please make sure the cuda is installed correctly, before you reboot your PC, or  you may stucked and can not open your sy…

1. 环境:Windows7,Cuda8.0,显卡GTX1080,Matlab2016a,VS2013 (ps:老板说服务器要装windows系统,没办法,又要折腾一番,在VS下编译好像在cuda8.0情况下会报各种错,只能参照官网新的编译方式来, 原来的VS编译方式也将被官网弃用) 2.下载caffe 包:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 按照Github上的命令行就行: 这里的Projects是自己在本地新建的文件夹,随便放在哪里,如果gi…

国服亚马逊的GPU实例G2.2xlarge的python+caffe的安装过程,被虐- 一周才装出来- BVLC/caffe的在AWS安装的官方教程github: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Install-Caffe-on-EC2-from-scratch-(Ubuntu,-CUDA-7,-cuDNN-3) 如果要在AWS试的话,推荐不要用其他教程了,太坑爹了,被国内的很多教程虐死. 当然,AWS也是遍地是坑,教程开篇也直接告诉你,一定要多给自己AWS…

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…

系统配置: Ubuntu14.04(x64) CUDA8.0 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz(Tensorflow依赖) Anaconda 1. Torch安装 Torch是深度学习一个非常好的框架,使用人也特别多,之前一直使用caffe进行实验,最近一个实验需要在Torch下面跑,所以借此机会安装一下torch. Torch的官方文档已经说的非常详细,安装可以直接按照官方文档进行,官方文档戳我. 首先从github中down下来torch,放在-/torch文件夹下面…

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu…

GPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器,当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练. 注意:以下安装默认为python2.7 1. 安装依赖包 $ sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python3-pip python-virtual…

原文来源:  来源:Angle_Cal  2016-12-19 17:32 本博主修改于2017-09-12.  版权所有,转载请注明出处.   BLVC版本的Caffe-windows已经支持Visual Studio 2015,下面的配置过程是综合了其他人的经验而且验证过的,可以确保有效. 下载Caffe-Windows(BLVC) 下载地址:GitHub下载好解压缩即可. 建议使用git命令下载. 即有 git clone https://github.com/BVLC/caffe.git…

首先声明,本文借鉴自:http://blog.csdn.net/u011314529/article/details/51505029 所以,可参考链接的博文.但原文有个瑕疵就是,cublas.lib错写成了cudlas.lib. 其次,我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程,是为备忘. 步骤如下: 1.下载安装CUDA: 1.1  下载.请到 cuda官网,选择合适的版本.如果版本不合适,安装的时候会提示的,但还是下载最新的比较好: 1.2  安装.双击cuda_7.5.18_win10…