在conda虚拟环境中安装CUDAconda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/(上面两行是同一条语句的) 在conda虚拟环境中安装cudnn conda install cudnn=7.0.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ (上面两行是同

!一定要查准cudnn,cuda,tensorflow-gpu对应的版本号再进行安装,且本文一切安装均在虚拟环境中完成. 下文以笔者自己电脑为例,展开安装教程阐述(省略anaconda安装教程): 1.查询电脑CUDA版本  2. 确认对应的cudnn,cuda,tensorflow-gpu版本号(链接) 3.如果先前安装过tensorflow-gpu,先卸载(没有安装过,此条可忽略) activate tensorflow # 进入已有的tensorflow虚拟环境pip3 unistall

目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu16.04 2. 安装显卡驱动 3.安装Cuda8.0 4. 安装Cudnn6.0 5. 清华源安装Anaconda 6. 安装tensorflow 7. 验证您的安装 运行一个简短的 TensorFlow 程序 8. 卸载cudnn5.1升级为cudnn6.0 深度学习环境搭建:Tensorflo

1. 前提: 安装前服务器情况,已经安装好了: CUDNN=7.3.0 CUDA=10.0.130 Opencv 2.4.13 相应命令为: cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 opencv版本 pkg-config opencv --modversion 2. 准备caffe, python环境 从https://

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(

1.首先下载anaconda3 ----从官网上下载Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 直接通过命令 bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 安装 安装到检测联网时候推出,安装结束 2.更改环境目录,将conda命令和pip更改为anaconda的conda和pip cd ~ vim .bashrc 在后面添加路径: export PATH="/home/qlian/anaconda3:bin:$PATH" 当然也可以通过a

windows10 + anaconda + tensorflow-1.5.0 + python-3.6 + keras-2.2.4配置和安装 (base) C:\Users\jiangshan>conda create --name keras python=3.6==================================================================================Collecting package metadata: doneS

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

一.安装Nvidia显卡驱动(gtx1050ti) 参考链接:Ubuntu16.04.2 LTS 64bit系统装机记录中的显卡驱动安装部分. 二.安装Cuda8.0 1.确定自己的系统信息,以Ubuntu16.04.2 LTS 64bit为例,到官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载相应的安装文件 2.下载后在当前目录运行命令安装 sudo ./cuda_8..61_375.26_linux.run.26_linux-run 安装过程中基

ubuntu 16.04 anaconda 4.2.0 安装tensorflow 报错. 安装pyenv后,在pyenv环境内安装 anaconda,然后再安装tensorflow不再报错,比较奇怪,记录一下,有时间看看是怎么回事.

离线状态迁移Anaconda虚拟环境 同样是项目需求,需要布署的服务器上的Anaconda安装到了普通账户下 而后续所有的内容都需要通过root账户进行操作,而服务器已经布署,联网比较麻烦 本文提出,在无需联网的状态下,转移一下Anaconda的环境 1. 安装 Anaconda 所有的操作最好都用root账户进行 找到之前下载的Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh文件,最好移动到root目录下: 运行bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86

anaconda下jupyter notebook的打开目录的修改:参考:https://www.cnblogs.com/amberdata/p/7907845.html pytorch官网:https://pytorch.org/ 因为我之前安装tensorflow,就已经安装了cuda9和cudnn,具体可以参考我的上一篇: https://www.cnblogs.com/gaofighting/p/9917456.html 安装pytorch参考: https://www.cnblogs.

目录 前言 1. 创建虚拟环境 2. 虚拟环境管理 3. Conda虚拟环境的包管理 前言 今天把anaconda进行了滚动更新,实体环境python版本也相应从3.6跟新到了3.7.但是问题来了,之前安装的很多包,如opencv,dlib,等等都找不到对应版本,尴尬.......通常很多东西都是逃避不过去的,迟早会遇到,那么开始对虚拟环境的学习---- 1. 创建虚拟环境 conda create -n env_name python=X.X 以下是我的运行过程 # root @ geoffr

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

因为要在windows系统系统中练习tensorflow,所以需要配置一下环境(来回的开关机切换环境太麻烦了......) 首先安装anaconda3,我选择的版本是Anaconda3 5.1.0,对应的python的版本是python3.6.anaconda和python对应的版本关系如下图: 下载的是使用的中科大的镜像站 http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/archive/ 具体安装过程不表,配置一下安装路径就可以,还有就是将下面的勾取消掉了(默认勾选的,

Pytorch安装倒腾了一上午终于搞定,记录一下安装过程. 1. 首先尝试官网的安装方式,但是网速太慢了. 除去cudnn100, torchvision和pytorch三个文件,其余可以直接从清华镜像源下载. 这三个包直接进入官网,使用多线程(我用idm下载的,最好在挂个代理或者VPN)下载后,离线安装.离线安装命令: conda install --use-local Pkg_name 2. 安装完成后报错,拷贝系统lib目录下相关文件到需求路径,测试成功. 执行如下代码,需要根据安装路径适

首先要安装Anaconda 下载网址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section      Miniconda下载网址:https://conda.io/en/latest/miniconda.html 1,安装完成配置环境变量 3,安装新的虚拟环境 conda create -n 环境名称 要装的语言(指定版本) 等待安装完毕  完毕后会提示怎么开启和关闭虚拟环境 如上图安装成功 4,虚拟环境的常用命令 查看版本号 激活虚拟环

1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.conda常用的命令. 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update conda 检查更新当前conda 3.创建python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7.3.6等)命令创建pyt

首先说一下自己机子的配置 CPU:Intel(R) Core(TM) i5-5600 CUP @3.20GHz *4 GPU : GTX 1060 OS : 64bit Ubuntu16.04LTS 安装这些玩意,首先肯定要用到前车之鉴,推荐我自己参考的一个博客,内容比较全面. http://www.cnblogs.com/longmao-yiran/p/6832374.html 如果是按照我的这些版本搭配,基本不会出现他所说的问题.直接按照它里面所说的问题安装就可以了. 但是其中存在几个问题是

0 - 步骤 安装visualcppbuildtools_full.exe(链接:https://blog.csdn.net/u012247418/article/details/82314129) 重启电脑,在开始菜单中打开"Visual C++ 2015 x64 Native Build Tools Command Prompt"命令行 命令行中键入"activate env_name"激活虚拟环境(env_name为虚拟环境名称) 命令行中键入"pi

安装步骤参考了官网的说明:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux.html 具体步骤如下:  1.在官网下载地址 https://www.anaconda.com/download/下载linux版本,这里选用python 3.6版本的anaconda. 2. 然后, 将下载好的Anaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh放到/usr/tiny目录下,并进入该目录 3.在当前目录下用bash命令安装anaconda ro