本人cuda安装目录: 当然cuda安装目录也可默认:此处为方便安装不同cuda版本,所以单独建了文件夹. 转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/139668028 安装完成CUDA,使用 nvcc -V 验证是否安装成功,看到如下信息说明安装成功 接下来就可以安装 cuDNN 了. 安装cuDNN 下载 cuDNN,下载之前需要先注册一下 Nvidia 的账号,下载地址为:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

安装过程及如何验证docker-compose安装成功 步骤1: 通过运行 curl 从GitHub上进行安装下载 sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose 步骤2: 提交执行命令 sudo chmod +x /usr/local/bin/

1.验证是否成功安装django 上图证明安装成功 2.打开客户端的pycharm,在terminal中打开窗体,什么都没输入,运行下面的命令 python manage.py runserver 在浏览器中输入:127.0.0.1:8000 3.查看django的版本

检查 Django 是否安装成功步骤如下: 1. 在dos 命令行中进入python环境: 2. 在python环境下面输入: import django     # 导入django 的包 django.get_version()    # 查看 django的版本 3. 如果可以显示出 当前 django的版本号,说明当前安装的 django是正确的.

一.安装java1. 下载java二进制安装包 wget --no-cookies --no-check-certificate --header "Cookie: gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F" http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/6u25-b06/jdk-6u25-linux-x64-rpm.bin 2. 开始安装java  A. 赋予刚才下载的文件执行权限 chmod a+x jd

1.安装Microsoft .NET Framework 4.5 检测本机已安装的程序中,是否已经安装Microsoft .NET Framework 4.5及以上的版本. 如下图所示:   如果没有安装,则双击运行如下文件:net4.5.1.exe 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/126CGaRZjFOIobR-wmq3Jhg 提取码:4j7i 2.安装 node-v12.13.0-x64.msi 官方网站地址:https://nodejs.org/en/ 双击运

21:39 2016/7/212016 windows安装phing:安装成功注意:出现错误时就去更新pear:参见:http://www.cnblogs.com/pinnasky/archive/2011/12/20/2295121.html国外解释:To fix it I had to upgrade PEAR itself:....... And then phing installed perfect:参见国外解释:http://gruz.org.ua/en/tech-blog/linu

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没

我安装的是社区免安装版,安装成功后密码忘记了.参考了网上的一些方法,自己也做下笔记.仅供参考. 我安装的mysql版本下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 选择的是: 安装后修改密码方式如下: 1,在mysql的安装目录修改修改my.ini  在mysqld下新增一行:skip-grant-tables 如图: 2,管理员身份打开cmd,进入mysql的bin目录.执行命令:mysqld --shared-memory --skip-grant-

下载CUDA 官网下载按照自己的实际情况进行选择,下载合适的版本. 官方安装指南 注意这里下载的是cuda8.0的runfile(local)文件. 安装CUDA 下载完成后,解压到当前目录,切换到该目录输入: sh cuda_8..44_linux.run –override //_8.0.44是本文采用的版本,安装时根据实际调整. 初始化安装 初始安装是,出现很多选择的选项,直接Ctrl+C,之后的选项参考如下: Do you accept the previously read EULA?

Nvidia CUDA Toolkit的安装(cuda) PS:特别推荐*.deb的方法,目前已提供离线版的deb文件,该方法比较简单,不需要切换到tty模式,因此不再提供原来的*.run安装方法,这里以CUDA 7.5为例. 一.CUDA Repository 1.1 安装所需依赖包 sudo apt-get install build-essential # basic requirement # sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现

win7+cuda+anaconda python+tensorflow-gpu+keras安装成功版本匹配汇总 2019-09-20 15:06:03 wyx100 阅读数 38更多 分类专栏: ML,开发环境配置   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/101061064 大家在安装配置过程中遇到了很多坑,其中大部分和软件之间的

Ubuntu系统---安NVIDIA 驱动后  CUDA+cuDNN 安装 --------------------------------------------@20190726--------------------------------------------------------------------------------------------- 上接<Ubuntu系统---NVIDIA 驱动安装>.预配置环境:Ubuntu16.04 + GTX2080Ti + CUDA1

(已禁用集显,禁用方法可自行百度) 驱动在线安装方式进入tty文本模式ctrl+alt+F1关闭显示服务sudo service lightdm stop卸载原有驱动sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove添加nvidia驱动源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update寻找适合的驱动版本ubuntu-drivers

一.NVIDIA显卡驱动 打开终端,输入: sudo nautilus 在新打开的文件夹中,进入以下路径(不要用命令行): 左下角点计算机,lib,modules 这时会有几个文件夹,对每个文件夹都进行以下操作(不要用命令行): 进入其中一个文件夹,kernel,drivers,gpu,drm,nouveau,若有文件则全部删除 打开终端,输入: sudo update-initramfs -u 把下载的显卡驱动改为简单的名字,比如2080.run,放到home目录下 按 Ctrl + Alt

前提:机器安装有conda环境 官方文档:http://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html 1.安装conda3 jupyterhub需要python3环境,python3现在在conda官网之上是配置的conda3,默认现在kylin中环境为conda2,对应着python2,同时/usr/hdp/hdp-select需要py2环境 所以原有机器的anaconda2环境不能变动 官网下载安装anaconda3,官网下载安装>>

Hyper-V上运行的Linux虚拟机验证是否安装了集成服务 ps aux|grep "hv"root       311  0.0  0.0      0     0 ?        S    Sep07   0:00 [hv_vmbus_con/0]root       312  0.0  0.0      0     0 ?        S    Sep07   0:00 [hv_vmbus_con/1]root       313  0.0  0.0      0    

1.先下载XE8,安装失败.2.后下载XE8U1(delphicbuilder_xe8_upd1_subscription.iso),安装,选择DelPhi.C++builder,输入系列号:3.安装序列号: QNDH-SNDR63-GQULQL-HHPN OK!OK!安装成功! 4.找到目录“C:\Program Files (x86)\Embarcadero\Studio\16.0\bin\”,将下列目录和文件拷入:tuningXE8UP1Kg_Unis.exe运行破解程序 点击按钮:Gen