目录 一.安装VS2015 二.安装CUDA 10.2 2.1 安装前工作 2.2 CUDA 10.2下载安装过程 2.2.1 下载CUDA 10.2 2.2.1.1 官网下载地址 2.2.1.2 网盘下载地址 2.2.2 正式安装CUDA 10.2和补丁 2.2.2.1 安装CUDA 10.2 2.2.2.2 安装补丁 三.检测CUDA 10.2是否安装成功 四.运行示例demo来进一步检测CUDA 10.2安装的正确性 本机环境: Win10专业版+VS2015企业版+CUDA 10.2 一

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明 硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti 系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 1. 前期工作 NVIDIA 419.35 驱动 Visual Studio 2017 (需要C++部分) Python 3.6.x x64 2.

安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 任务:安装 CUDA 10及cuDNN 7 工具下载 NVidia官网下载下列文件: CUDA 10:cuda_10.0.130_410.48_linux.run cnDNN 7.4:cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 安装CUDA $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 先输入accept接受协议,然后按需回答问题即可. 注意

1. 安装CUDA 禁用nouveau vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 最后两行加入 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 重新生成 kernel initramfs: update-initramfs -u 重启 reboot 输入 lsmod | grep nouveau 没有输出信息则禁用成功 安装CUDA 10.1 官网下载 cuda_10.1.168_418.67_linux.run 增加可执行权限

深度学习最热的两个框架是 pytorch 和 tensorflow,pytorch 最新版本是 1.3,tensorflow 最新版本为 2.0,在 win10 下 pytorch 1.3 要求的 cuda 最高版本是 10.1,见下图: 而 tensorflow 2.0 使用的 cuda 版本是 10.0,见下图: 这就造成了冲突,一般是装 cuda 10.1,然后再重新编译 tensorflow 2.0 源码跑在 cuda 10.1 下,编译 tensorflow 源码的步骤还是较麻烦的,也

转载请注明出处  BooTurbo https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html 安装平台及环境 CPU:i9-9900k桌面级 GPU:RTX 2080移动版 系统:Ubuntu 18.04.3 LTS 1.在安装CUDA之前确保环境满足安装条件 2.进入NVIDIA官网下载适合自己机器的CUDA版本,官网下载,如图所示,按照 Installation Instructions 来进行, wget https://developer.down

Python2.7$ python2 -m virtualenv pytorchenv$ source pytorchenv/bin/activate $ pip install ipython pytorch v1.3.0 # CUDA 10.0$ pip install torch==1.3.0+cu100 torchvision==0.4.1+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ..............

Time Limit: 1000ms Memory limit: 65536K 有疑问?点这里^_^ 题目描述 铁牌狗在学区B有一套面积为S1平方米的房子,现在他为了让后代进化成金牌狗,决定在学区A购买一套面积为S2平方米的房子.已知学区B的房子每平方米的售价为T1,学区A的房子每平方米购价为T2,现在铁狗牌想知道卖掉学区B的房子后,还需要多少钱才能买下学区A的房子. 输入 多组输入.对于每组数据: 输入四个整数,S1,S2,T1,T2(0 < S1,S2,T1,T2 <= 1000),具体格

rgba转16进制: function RGBToHex(rgb){ var regexp = /[0-9]{0,3}/g; var re = rgb.match(regexp);//利用正则表达式去掉多余的部分,将rgb中的数字提取 var hexColor = "#"; var hex = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']; for (var i = 0;

1.把预先下好的cuda放到某个目录,如Download. 2.Crtl + Alt + F3 进入tty,使用tty登录. 关闭用户图形界面,sudo systemctl set-default multi-user.target, 重启. 3.安装gcc和make工具,sudo apt install gcc,  sudo apt install make 4.进入Download,sudo ./cuda_10.0.130***.run 5.按照提示下一步即可. 6.安装完毕后,开启图形界面

C语言中结构体作为函数参数,有两种方式:传值和传址. 1．传值时结构体参数会被拷贝一份,在函数体内修改结构体参数成员的值实际上是修改调用参数的一个临时拷贝的成员的值,这不会影响到调用参数.在这种情况下,涉及到结构体参数的拷贝,程序空间及时间效率都会受到影响. 例子: typedef struct tagSTUDENT{ char name[20]; int age; }STUDENT; void fun(STUDENT stu) { printf("stu.name=%s,stu.age=%d/

https://blog.csdn.net/weixin_42718092/article/details/85001140

ubuntu 16.04 安装 tensorflow-gpu 包括 CUDA ,CUDNN,CONDA 显卡驱动装好了,如图: 英文原文链接: https://github.com/williamFalcon/tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04 英文内容: Tensorflow GPU install on ubuntu 16.04 update apt-get sudo apt-get update Install apt-get deps sudo apt

最近准备学习机器学习和深度学习,所以入坑Tensorflow,之前一直使用的是Anaconda3的cpu版本的Tensorflow,但是这次作死一直想用GPU版本的,主要是不想浪费我的1080ti,但是没想到让我走上了一条心酸的魔鬼之路. 最开始是想在Vwmare+Ubuntu16.04+Tensorflow+CUDA,但是倒腾了一晚上,均失败告终,总结经验大概是虚拟机没办法调用本地的物理显卡,所以我放弃了,真的心累,耽误时间不说,还心神俱疲. 虚拟环境搭建失败之后,我就准备在本地win10搭建

基于NVidia开源的nvidia/cuda image,构建适用于DeepLearning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,再装某个框架就省事儿了. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和nvidia-docker2 Host OS: Ubuntu 18.04 64 bit CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Docker CE: 18.09.1 nvidia-dock

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

1.安装系统 系统版本: ubuntu16.04.05 LTS 分区要求: /boot 1024M swap 64G / 剩余空间

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里

原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth

目录 问题描述 安装 tensorflow-cpu-2.0 编译 Nvidia Samples 问题描述 网上已经很多关于配置CUDA的文章,自己这篇文章只是个大致的安装步骤,文章重点是安装和配置的一些细节,而至于具体的步骤(比如软件怎么下,环境变量怎么配等)请自行搜索,我相信大家也不会只参考一篇文章,如有指正或疑问请评论留言,谢谢! 安装 tensorflow-cpu 安装 tensorflow-gpu-2.0,并配置 CUDA 编译 Nvidia Samples 环境:Win10:GPU--