实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本不一致问题.网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下. 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的.不同TF版本需要不同的CUDA. cuDNN:NVIDIA为深度学习,矩阵运算写的一个加速库.CUDA版本必须和cuDNN版本匹配.cuDNN和TF版本匹配与否

写来给自己备忘,并不是什么教程- .- 下载安装包 Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 显卡驱动:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downl

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

1 显卡驱动下载 官网:NVIDIA 搜索适合本机的驱动 获取最新版本驱动 立即下载 文件 以上,显卡驱动下载完成. 2 显卡驱动安装 2.1 添加可执行权限 进入驱动文件目录sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-470.74.run 2.2 禁用Ubuntu自带驱动 编辑配置文件:sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 跳至最后一行添加:blacklist nouveau 完成后执行:sudo update-initram

TensorFlow安装时需要cuda+对应的显卡驱动.这里给出英伟达官方的cuda和驱动的对应: 地址在这里 然后在这里可下载最新的显卡驱动(英伟达公版的驱动,程序员友好型) 最后说一下我的TensorFlow的环境:1.13+cuda10.0+anaconda3.6+py3.6+vs2017 安装的过程比较复杂.推荐使用anaconda,我看anaconda下载tf的时候,会下载一个vs2015runtime还有其他的很多库,比较方便.

作者:冬瓜哥链接:https://www.zhihu.com/question/59184480/answer/166167659来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 显卡/GPU是具体干活的芯片,其从host端拿命令和数据.显卡驱动,分内核态和用户态两部分.内核态驱动只管将用户态驱动发过来的命令和数据准备好,通知GPU来拿,利用环形fifo来下发命令和数据指针,并追踪命令的完成状态.用户态部分,负责对shader程序的编译,编译成GPU的二进制代码指令

本文转载自:https://blog.csdn.net/Zafir_410/article/details/73188228 前言 前面好一阵子忙于写论文和改论文,好久没有做新实验了,最近又回到做实验是的节奏,这感觉很爽. 去年实验室买了两台工作站(4路Titanx+2颗 Xeon CPU E5-2637 v3 @ 3.50GHz),刚开始安装cuda实在是糟心,花了一两天没有搞定,后来请教了一些大牛,搞定了,今年实验室又买了两台差不多服务器,只是GPU为 Titanx(Pascal),本以为安

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但

安装深度学习框架需要使用cuda/cudnn(GPU)来加速计算,而安装cuda/cudnn,首先需要安装nvidia的显卡驱动. 我在安装的整个过程中碰到了驱动冲突,循环登录两个问题,以至于最后不得不重装了一遍操作系统. 网上的资料都写得挺乱的,很多都是转载,有些针对的操作系统版本过低,现在我把整个过程写下来,以供碰到同样问题的人参考. ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装n

1.安装显卡驱动 vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf #编辑该文件 blacklist nouveau #行末添加,禁用原来的显卡驱动 apt-get install gcc apt-get binutils reboot #重启后执行下列脚本 sh NVIDIA-Linux-x86_64-***.run 2.安装CUDA export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-5.0/lib64 #配置环

前几天买了张亮机卡,终于把主显卡成功直连到Unraid OS的虚拟机上了.然后就开始安装ubuntu系统开始配置环境,遇到了不少坑,特此记录. gcc版本问题 在安装显卡驱动的时候,不要修改gcc版本,使用与内核对应的版本(默认版本,1804应该是7.3.0).否则安装驱动会出现编译失败的问题. 新版本驱动自带Cuda10.1 装完驱动以后,使用nvidia-smi会发现看到Cuda10.1,不要慌,按照正常流程再装一边Cuda即可,然后再配置环境变量. 重装显卡驱动 如果驱动安装有问题,卸载重

电脑环境 ubuntu 18.40 gpu  rtx2080ti 一.安装显卡驱动 刚开始尝试用手动安装方式安装驱动 下载了驱动程序但是因为没有gcc所以放弃这种方法 后尝试最简单的方式 在 菜单--软件和更新中--附加驱动 中会自动显示需要的驱动程序 但是遗憾的是我的这里显示的是 没有可安装的驱动 所以继续尝试其他方法 使用apt get 命令安装 如下 https://blog.csdn.net/breeze5428/article/details/80013753 在这之前需要禁用 nou

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考. GPU型号含义 参考[GPU编程系列之一]从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构 显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA

Nvidia显卡驱动.CUDA和cuDNN一般都是同时安装的,这里整理的是我成功运行的最简单的方法. 一.Nvidia显卡驱动 1.1 在可以进入图形界面的情况下 直接在"软件和更新"下搜索"附加驱动",我建议选择"专用"的推荐显卡驱动.注意不要选最新版本. 1.2 在无法进入图形界面的情况下 (待整理) 1.3 成功安装的验证方法 运行Nvidia-smi命令,有类似回显(注意Nvidia和-smi之间没有空格). 二.CUDA的安装 2.1下

机型为戴尔Vostro3900  显卡型号为GTX 745  对于Nvidia显卡的驱动,如今很多Linux发行版会默认使用名为nouveau的驱动程序.Nouveau是由第三方为Nvidia开发的一个3D开源驱动,也没得到Nvidia的认可和支持.该驱动可以让用户安装玩系统后即可进入桌面并且有不错的显示效果.不过对于个人桌面用户来说,处于成长阶段的Nouveau并不完美.  b本文将介绍如何在Ubuntu14.04系统上安装Nvidia显卡驱动. 查看电脑的显卡信息以及正在使用的显卡驱动  查

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6030232.html 参考网址: https://github.com/torch/cutorch/issues/210 https://github.com/torch/cutorch/issues/425 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads http://tieba.baidu.com/p/4210823766 https://github.c

笔记本型号 机械革命(MECHREVO)深海泰坦X6Ti-S(黑曜金)15.6英寸 CPU型号 i5-7300HQ 内存 8G 硬盘容量 128SSD+1T机械硬盘 显卡 GeForce GTX 1050 显存容量 4G 怎样选购用于Linux的笔记本电脑? 在笔记本上安装linux驱动问题主要发生在 GPU 和网卡上.网卡选 Intel 或者 Broadcom 就基本不会有问题了. 显卡推荐N卡,并且是 MUXed 的连接方式. 这里需要解释一个概念,MUXed vs MUXless 大家都知

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An

为刚到手的Titan V装新系统,首先当然是显卡驱动安装. 可以参考这:https://jingyan.baidu.com/article/d7130635c5a86113fdf47532.html 单一开始“软件和更新”中附加驱动显示是空的,以为是没有,所以到Nvidia官网下载对应的驱动.结果速度超慢,半天后下载失败,继续下载就立刻完成了,但文件格式是deb,没run可选择. 尝试用命令安装deb文件,无效,发现装到“其他软件"中去了. 于是尝试https://blog.csdn.net/j