(1) 去官网下载相应的版本,因为电脑之前安装的是 CUDA8. ,找跟 CUDA 版本兼容的 cuDNN 下载即可,我选择的是 cuDNN v7.(Deb) 和  cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu 16.04 (Deb) 注意这里下载安装包時需要帐号登陆才可以. (2) 根据教程安装,主要步骤摘录如下 (3) 不过到这里先别着急,还需要后续操作一下,可以参考博客最后一部分 这是才算安装完成. (4) 然后再编译还是找不到 libcudnn.so

INFO CUDA version: 10. ERROR cuDNN not found. See https://github.com/deepfakes/faceswap/blob/master/INSTALL.md#cudnn for instructions WARNING Tensorflow currently has no official prebuild for your CUDA, cuDNN combination. Either install a combination

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是

cmake 找不到package,如 find_package (OpenMesh REQUIRED) 出现错误 在项目的文件夹中找到 FindOpenMesh.cmake 文件,将其所在路径添加到 CMakeLists.txt 文件中 find_package (OpenMesh REQUIRED) 的前面,让cmake找到package即可. 如: list (APPEND CMAKE_MODULE_PATH ${CMAKE_SOURCE_DIR}/../.././cmake) 实际只要修改

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5668471.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/912765/cudnn-install-error/ https://github.com/soumith/cudnn.torch http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666 这个标题也许不太合适,反正需要先安装nvi

先安装了VS2017,后来有需求安装VS2015,安装VS2015的时候遇到下图问题,但是控制面板里面看不到Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable的项目 我打开VS2015,新建一个测试工程,是可以编译成功的. 只是在CMake的时候会遇到: The C compiler identification is unknown The CXX compiler identification is unknown 网上搜索这是因为CMake找不到 C++ 的

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要

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.

detectron安装+caffe2安装 因为想跑一下facebook最近开源的detectron物体检测平台,所以安装caffe2+detectron 总结: 一定要好好看官方安装教程:https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/INSTALL.md caffe2教程,caffe2与caffe区别:https://www.jianshu.com/p/5c0fd1c9fef9?from=timeline detectron是

本文原创,转载请注明出处. ------------------------------------------------分割线-------------------------------- 概要:整个过程基本上是傻瓜模式的,不需要gcc4.9, 也不需要和gcc5.4的切换. 硬件:gtx650tiboost 酷睿2Q 9300四核 主板貌似技嘉的一个极老的小板子 环境: 系统:ubuntu16.04 86x64 gcc: 5.4 86x64 cuda8 : cuda-repo-ubunt

最近终于把gcov代码覆盖报告集成到jenkins中了,总算是完成工作,写篇博客总结下. 我循序渐进地用了三个工具:gcov, lcov, gcovr 这三个工具原理(其实gcovr依赖于GNU的gcov的)都是收集你程序run之后所产生的*.gcda文件,总的来说,我个人觉得比较喜欢lcov,应为lcov的报告读起来很不错,可惜它不能集成到Jenkins... 从头说起... 一开始我用的是GNU tool gcov,网上学习了下gcov,生成了xx.cpp.gcov报告,然后就可以查看了,g

我是装了双系统,实验OS:Ubuntu14.04 Installation: Plain CMake (No ROS) 首先,建立一个工作目录比如:workspace,然后把下面的需要的都在该目录下进行. (tip:一定不要使用中文名字,尽管你的系统是中文默认的名字.不然下面的依赖项将会十分困难,cmake找不到配置文件.) mkdir workspacecd workspace Boost - c++ Librairies (thread and system are needed) sudo

原来以为在Ubuntu下安装好了OpenCV之后,自己写个简单的程序应该很容易吧,但是呢,就是为了编译一个简单的显示图片的程序我都快被弄崩溃了. 在谷歌和上StackOverFlow查看相关问题解答之后,我下面就介绍Command Line和CMake两种方式. 首先我先粘上我测试的代码吧,文件名为Test.c #include <highgui.h> int main(int argc,char ** argv) { IplImage* img = cvLoadImage(argv[],CV

Y7000P电脑环境i7处理器,1060显卡,16g内存,win10家庭版(系统版本号1809),在联想官网升级过bios,所有驱动都是最新.(截止时间点2019年3月1日) python3.5 安装GeForce Experience到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/,experience检测显卡驱动,发现最新版本419.17,点击安装,一定要注意,选择自定义安装,然后有个纯净安装的勾选框.安装完成后需要重

dlib是主要用于机器学习的库,封装了机器学习算法,可以非常方便的实现比如人脸识别,车辆识别,物体检测以其他很多功能,dlib默认使用C++进行开发,另外图像识别有一部分支持python接口开发,上手非常快,因为对于系统的安装过程,都来自官方文档的拼凑,网上资料很少,对新手会有一些坑,所以这里主要说一下python依赖接口的安装,服务器环境centos7.3,python版本2.7,下面是所有的依赖以及安装顺序: 1. pip python模块,下载地址:https://pypi.python.

安装完ubuntu系统之后,在学校的环境下,联网需要安装mentohust. 参考: http://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6905604.html http://blog.csdn.net/zhongshijunacm/article/details/52824894 http://www.voidcn.com/article/p-gehpzrcv-yz.html 安装mentohust sudo dpkg -i mentohust_0.3.4-1_amd

本博文是对前面两篇tensorflow的博文的一个继续,对环境的更新. 基于tensorflow的MNIST手写识别 安装tensorflow,那叫一个坑啊 主要出发点: 上述两篇博文的程序运行的环境,其实是没有用到GPU的.本篇博文,介绍如何利用GPU. 首先通过pip重新安装一个支持gpu的tensorflow,采用upgrade的方式进行. [root@bogon tensorflow]# pip install --upgrade tensorflow-gpu Collecting te

Windows10 64位下安装TensorFlow谷歌人工智能系统已官方原生支持 GitHub - tensorflow/tensorflow: Computation using data flow graphs for scalable machine learninghttps://github.com/tensorflow/tensorflow TensorFlow官方文档中文版_TensorFlow中文教程http://wiki.jikexueyuan.com/project/ten

参考链接:http://www.cnblogs.com/ms-uap/p/9123033.html 背景: 1.能联网的电脑:Win7 64 SP1 2.鼠标.键盘.显示器好使 3.已安装VS2010.git客户端(64位)(未配置环境变量).python2.7 目标: 安装VS2017.git.python3.6.5.NVIDIA显卡最新版本9.1(有显卡NVIDIA,则配置CUDA9.0和适合的cuDNN,否则跳过这步).下载AI软件.在VS20171上安装Tools For AI插件. 步

编译和安装过程最好使用管理员权限去操作,避免不必要的错误. 一般而言为了区分Debug和Release库,添加输入变量 Name: CMAKE_DEBUG_POSTFIX Type: STRING Value: -gd QHuall和FLANN没有出现异常 Boost1.59.0 1.在下载目录先运行 bootstrap.bat 2.创建debug和release版本的动态和静态库 bjam.exe variant=debug,release link=shared,static threadi

本文转自:http://blog.csdn.net/zhengkangchen/article/details/6000769 Ogitor-0.4.2源代码构建,不少时间,这里记录一下: 下载源代码的地址为:http://hg.ogitor.org/v0-4 点击zip(这个搞得我找了很久) 可执行程序下载地址为:http://www.ogitor.org/Building+Ogitor&structure=Development (一)构建QT 1.环境变量中加入bin路径:PATH---&g