本文配置的环境为redhat6.9+cuda10.0+cudnn7.3.1+anaonda6.7+theano1.0.0+keras2.2.0+jupyter远程,其中cuda的版本为10.0. 第一步:安装cuda前的工作: 1.检验是否安装了gpu $ lspci | grep -i nvidia 2.检验redhat版本 $ uname -m && cat /etc/*release 3.检验完毕后就可以根据版本去Nvidia官网下载cuda了.本次安装的操作系统为redhat6.9

决定撰写机器学习环境配置的主要原因就是因为theano的配置问题,为了能够用上gpu和cudnn加速,我是费劲了力气,因为theano1.0.0在配置方面出现了重大改变,而网上绝大多数都很老,无法解决新版本的问题. 1.安装基于anaconda进行theano安装 conda install theano 2.环境配置 echo "[global] device = cuda floatX = float32" > ~/.theanorc 官网上的floatX默认float32,

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

目录 一.什么是数据分析 1.这里引用网上的定义: 2.数据分析发展与组成 3.特点 二.python数据分析环境及各类常用分析包配置 1.处理的数据类型 2.为什么选择python 三.python数据分析环境安装 1.Ipython 2.Jupyter 3.Anaconda安装器 4.Jupyter与集成开发环境与文本编辑器 三.常用数据分析包 1.NumPy 2.pandas 一.什么是数据分析 1.这里引用网上的定义:        数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行

1.下载cuDNN 前往: NVIDIA cuDNN home page. 进入下载 勾选Nvidia的协议复选框(流氓的选择,不勾选不能下载) 选择与安装的cuda版本一致的cudnn进行下载. 2.安装cuDNN 解压文件包 $ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 拷贝解压缩的文件 $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /

1. 安装驱动 :sudo apt-get install nvidia- 2. 安装cuda : cuda 文件中包含驱动程序,因此在安装过程中当被问及是否安装驱动时,选择no 3. 安装cudnn: 下载cudnn, 执行一下命令 tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgzsudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cu

你问这个有多恶心,是真的很恶心!!! 首先推出一个博客上的内容,里面内容很不错,都是前车之鉴,很有用.http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183 其次是CUDA官方安装教程http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/7.5/Prod/docs/sidebar/CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf 这个也很有用,哪个问题都可以在这里查到. 在期间

jupyter运行后只能在本机运行,如果部署在服务器上,大家都希望可以远程录入地址进行访问,这篇文章就是解决这个远程访问的问题.几个基本的命令就可以搞定,然后就可以愉快的玩耍了. 1.安装jupytetr conda install jupyter 2.远程访问配置 jupyter notebook --generate-config jupass = 'python -c"from notebook.auth import passwd; print(passwd())"' echo

keras一个大坑就是配置文件的问题,网上会给很多的误导,让我走了很多弯路. 1.安装keras2 conda install keras 2.环境配置 echo ‘{ "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "image_data_format": "channels_last", "backend": "theano" }’&

1.下载Anaconda文件 进入anaconda的官网 选择对应的系统 选择希望下载的版本(本人下载的是Anaconda 5.3 For Linux Installer Python 3.7 version) 2.安装anaconda 执行安装命令 bash Anaconda***.sh 根据安装提示就可以完成安装 3.环境配置 echo 'export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"'>> ~/.bashrc 执行命令 sour

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

1.前置条件验证 (1) Ubuntu14.04操作系统. (2) 检验计算机是否为NVIDIA显卡,终端输入命令 $ lspci | grep -invidia  (3) 检验计算机是否为x86_64架构(x86架构64位系统),终端输入命令 $ uname -m && cat /etc/*release  (4) 安装gcc,并检查gcc版本是否大于4.6,Ubuntu14.04默认版本为4.8,终端执行下述命令安装即可 $ sudo apt-get install g++ 终端输入命

tensoflow-gpu安装 对于python 3.5和3.6的童鞋们而言,安装tensorflow其实并不难,因为我们可以通过pip直接安装. 不过,第一要求你安装的python是64位的,如下图所示,注意划黄色线的部分. python 位数确定 第二,通过pip安装的话,有一个缺点,那就是会造成cpu的算力不够,因为缺少两个C的库,不过没有影响的.如果你是一个完美主义者,那么就只能通过Bazel方式源码安装Tensorflow了.详细过程我之后会发布相关文章,可以留意一下☺. pip 安装

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107

kitti 数据集   图像+相机参数 sgbm gpu     算深度 cuda sifi       算匹配点 rabsac         随机筛选 1)CUDA配置(自己配置)8.0 参考网页:http://blog.csdn.net/u010837794/article/details/63251725 2)Opencv版本选择(自己配置):3.2       参考网页:https://www.cnblogs.com/paladinzxl/p/6749446.html 3)Pangol

本文转载自:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/#kerasmnist 本教程不得用于任何形式的商业用途,如果需要转载请与作者SCP-173联系,如果发现未经允许复制转载,将保留追求其法律责任的权利. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K

今天真正进入了攻坚期.不光是疲劳,主要是遇到的问题指数级上升,都是需要绕道的. 以visual profile来说,刚刚发现自己还没使用过. http://bbs.csdn.net/topics/390901383 CUDA从入门到精通(十):性能剖析和Visual Profiler http://m.blog.csdn.net/blog/kkk584520/9490233 http://doc.okbase.net/u013467442/archive/108277.html 官网我仔细看,才

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇是Pytorch专题第一篇文章. 大家好,由于我最近自己在学习Pytorch框架的运用,并且也是为了响应许多读者的需求,推出了这个Pytorch专题.由于这个专题是周末加更的,所以不能保证更新进度,我尽量和其他专题一样,每周一更. Pytorch简介 Pytorch底层是Torch框架,Torch框架是一个科学计算框架,拥有一个与Numpy类似的张量操作库.非常灵活,但是它的语言是Lua,比较小众,因此没有广泛流行. 后来开发团

layout: post title: 2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D key: 20180511 tags: 机器学习 cuda cudnn tensorflow gym modify_date: 05-11 --- 机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-B

大数据,why python ps, 2015-12-4 20:47:46 python" title="大数据,why python">http://www.open-open.com/news/view/fbffc4 <机器学习编程语言之争,Python夺魁>,又是一只黑天鹅 -------- 在<zwPython 3.0 初步规划>blog中,我们极大地强化了大数据功能,并作为首个All-in-one大数据分析平台.参见:http://bl