Graphics processing units (GPUs) are specialized hardware units used to render 2-dimensional (2-D) and/or 3-dimensional (3-D) images for various applications such as video games, graphics, computer-aided design (CAD), simulation and visualization too…

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1…

不多说,直接上干货! You must choose one of the following types of TensorFlow to install: TensorFlow with CPU support only. If your system does not have a NVIDIA® GPU, you must install this version. Note that this version of TensorFlow is typically much easier…

在安装使用detectron2的时候碰到Kernel not compiled with GPU support 问题,前后拖了好久都没解决,现总结一下以备以后查阅. 不想看心路历程的可以直接跳到最后一小节,哈哈哈. environment 因为我使用的是实验室的服务器,所以很多东西没法改,我的cuda环境如下: ubuntu nvcc默认版本是9.2 nvidia-smi版本又是10.0的 我之前一直没搞清楚这nvcc和nvidia-smi版本为什么可以不一样,想了解原因的可以看一下我之前的文…

BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates generally to single-instruction, multiple-data (SIMD) processing and, more specifically, to a technique for saving and restoring thread group operating state. In a conventional SIMD architectu…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev root@k-Lenovo:~# sudo apt…

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6…

Keras.js 推荐一下网页上的 demo https://transcranial.github.io/keras-js/#/ 加载的比较慢,但是识别的非常快. Run Keras models (trained using Tensorflow backend) in your browser, with GPU support. Models are created directly from the Keras JSON-format configuration file, using…

caffe安装教程 本文所使用的底层环境配置:cuda8.cudnn6.OpenCV2.4.5.anaconda2(Python2.7).如使用其他版本的环境,如cuda,可安装自己的版本,但须在相应部分作出修改.查看cuda版本`cat /usr/local/cuda/version.txt`查看cudnn版本`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2` 1.底层以及依赖环境搭建 本文所用的底层环境事先已经搭建好,主…