转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5717234.html 参考网址: https://github.com/NVIDIA/nccl https://github.com/ngimel/nccl.torch http://zhidao.baidu.com/link?url=k99LndiVbIM1YAoCoyS1T2MWU-hY8aOtE9NbMPEY2noImKX5aHWcy7Ht600HRATQxIeg_FIIGW-UboWgawc

目前大部分使用GPU的AI模型,都使用的英伟达这套. 需要注意的是,驱动.cuda.cudnn版本需要一一对应,高低版本互不兼容. 驱动和cuda对应关系:https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html 驱动下载:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 一.NVI

在Ubuntu上编译安装caffe还是个比较蛋疼的事,有时候会莫名其妙的碰到很多库的问题,这篇文章就把我在Ubuntu上编译安装caffe的过程和遇到的问题大致记录一下. 1.安装opencv http://machinelearninguru.com/computer_vision/installation/opencv/opencv.html 建议参考这篇文章,过程写得比较清晰 2.安装Matlab 因为我要用到matcaffe所以需要装matlab,这个过程可以参考: http://blo

caffe2 caffe2的安装方法有几种.其中最方便的是conda install.但是要求必须安装Anaconda. conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7 注意:cudnn的版本需要升级,未实验过cudnn5或cudnn6.如果gcc版本小于5,需要指明gcc版本,如: conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7-gcc4.8 另一种方式是下载源码编译安装. 预先安装好Cuda, cudnn

一.安装ccmake ccmake和cmake的功能是一样的,但它很方便设置编译前的一些参数,安装只需从官网下载压缩包,解压,最后将解压得到的文件夹中的bin文件夹的路径加入PATH环境变量中即可. 二.安装opencv 我用的是opencv3.2.0,注意不要勾选CUDA(安装CUDA之前编译opencv不用考虑这点),这样会使opencv编译得很慢. 三.安装CUDA.cuDNN.NCCL 安装CUDA 去nvidia下载CUDA8.0 参考  方案一  方案二  方案三 ,我提供如下两种安

服务器上ssh实现 写在前面:这只是我在服务器上的环境实现的,仅供参考.要根据自己系统的环境做出修改. ==github源码(https://github.com/mahyarnajibi/SSH)== ==实现参考(https://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/79105360)== ==(https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72900948)== 初始工作:安装cuda和cudnn还

在Ubuntu16.04 CUDA9.0 cuDNN8.0的环境下安装caffe2 本博客比较简单,cuda9.0 cudnn8.0部分请看上一篇博客,其中详细讲了: 如何安装驱动 安装cuda 安装cudnn 安装tensorflow 本教程主要参考来自Caffe2官方说明文档 For GPU support you will need CUDA, CuDNN, and NCCL. These must be installed from Nvidia's website. 选择ubuntu,

(Mainly quoted from its official website) Summary: 1. TensorFlow™ is an open source software library. 2. Virtualenv is a tool to create isolated Python environments. 3. Docker: An image is a executable package. A container is a runtime instance of an

0. 前言 在使用Python版本的PaddleDetection进行一些实验时,想同时利用多个GPU提高效率,遇到了一点问题 You may need to install 'nccl2' from NVIDIA official website 意思是多卡通信时需要跨卡通信库的支持,这时就需要用到NCCL. NCCL全称Nvidia Collective multi-GPU Communication Library,是一个实现多GPU交互的通信库,Nvidia做了很多优化以在PCIe.Nv

在网上找了许多安装Caffe的教程 感觉全都是杂乱无章的 而且也没有详细的 只能自己当小白鼠来实验一次了 本次配置:CUDA 8.0+ CUDNN  +VS 2015 +Python 3.5 + Caffe 1.安装CUDA 安装还是非常简单的 直接点安装就可以了,注意在这里要选择自定义,而后勾选所有组件下载: 全部勾选: 而后一直next就可以了,安装过程中可能会出现黑屏是正常的 官方教程上面是CUDA 7.5或8.0  此处使用的是VS2015,就只能使用8.0了(注:电脑的显卡必须是英伟达

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

https://www.ncnynl.com/archives/201705/1629.html https://blog.csdn.net/qq_36302589/article/details/88306550 环境配置:设置swap大小,清理空间,避免编译时出现空间不足导致编译错误 https://github.com/jetsonhacks/postFlashTX1 https://blog.csdn.net/hit2015spring/article/details/62217289

前期准备: 最好是python虚拟环境 [anaconda的创建虚拟环境] 创建 conda create -n caffeEnv(虚拟环境名字) python=3.6 激活环境 source activate caffeEnv 关闭 deactivate [python virtualenv创建虚拟环境] 创建 pip install virtualenv sudo apt-get virtualenv virtualenv caffeEnv(虚拟环境名字) -p /usr/bin/pytho

关于系统环境: Ubuntu 16.04 LTS cuda 8.0 cudnn 6.5 Anaconda3 编译pycaffe之前需要配置文件Makefile.config ## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html # Contributions simplifying and improving our build system are welcome! # cuDNN acceleration switch (

老版的caffe在BVLC的github上已经找不到,如果要想下载老版caffe可以下载微软的caffe版本:https://github.com/Microsoft/caffe 网上的大多安装caffe教程都是基于老版的caffe. 常规错误参考:https://www.cnblogs.com/cxyxbk/p/5902034.html win10+VS2017 如果只编译libcaffe项目按照网上的流程,基本可以OK 如果还编译其他项目,可能会出现以下问题,以编译upgrade_net_p

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统

问题描述 >>> import caffe Traceback (most recent call last): File , in <module> File , in <module> from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, AdaDeltaSolver, AdamSolver, NCCL, Timer File , in <mo

不多说了,经历了很多莫名其妙的错误最后终于安装好了,直接放安装脚本: #!/bin/bash #安装时要注意有些库可能安装失败以及安装caffe有和protobuf相关错误时可能需要重新对protobuf进行make install cd /home/zw/softwares #需要事先下载对应版本的cuda --local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cd /home/zw/git_h

目录 仅安装CPU版本的caffe 1.下载相关的依赖包: 2.安装opencv3 3.安装caffe 参考文献: 仅安装CPU版本的caffe 1.下载相关的依赖包: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends lib

安装caffe2 预先准备.安装gflags及autoconf及GLOG https://github.com/caffe2/caffe2/issues/1810 一.下载源代码通过网盘 https://blog.csdn.net/Gpwner/article/details/80068251?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 二.解压文件,二次解压. $xz -d pytorch.tar.xz $tar -xvf  pytorch.tar 或者通过以下命令解压: tar x