由于最近跑机器学习相关代码的时候CPU运算速度跟不上,这才利用GPU来运算代码,显然使用GPU来运算速度明显要快很多,但是搭配GPU的使用环境是真的麻烦且头疼.网上有很多牛人的搭建过程,虽然他们都成功了,但是大家的情况不一定一样,有些人肯定也试过他们的方法并且还是没有成功,所以我还是写一份博客,以帮助广大的IT朋友们,还有也是为了方便自己以后的环境搭建.  先来推荐一篇关于关于CUDA9.0的GPU环境搭建博客,我之前不会就是看的他的,后来自己搭建了几次也就明白怎么回事了,新人不会可以照着操作一

2019年6月13日20:13:21 MySQL8.0 下载安装启动(Windows10) 下载 下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/8.0.html 现在的版本是:MySQL Community Server 8.0.16 解压 解压到安装目录,比如F盘根目录,F:\mysql-8.0.16-winx64 创建my.ini my.ini是MySQL安装的配置文件 [mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-charact

链接:https://www.jianshu.com/p/bcf37d0e4e9b 为了入门机器学习的小伙伴能安装好工具,特制作此教程 按照 Anaconda 下载网站上的说明下载并安装 Anaconda. 调用以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境: conda create -n tensorflow pip python=3.6 发出以下命令以激活 conda 环境: activate tensorflow 发出相关命令以在 conda 环境中安装 TensorFlo

前言 这2天下载了许多myeclipse版本,基本上是14/15版本的,各种破解均告以失败,这次下载了贴吧一个吧友提供的版本,现已破解.破解结果现不好说--目前已装SVN,根据经验,只有等待一定时间验证--如不出现闪退即说明破解成功. 版本:MyEclipse 2015 Stable 1.0 下载地址:http://www.42xz.com/myeclipse/2283.html 一.安装 按照下载地址中的做,最后一步注意下,不要立即打开.若打开了咋办?--卸载吧.后面的就不要做了,因为做了也白

做产品必需要有原型设计.我们公司称为做demo. demo你能够用ppt做,或者直接做图片.这样给甲方基本通只是. 也能够直接用html做,这样非常慢.尽管真正研发时或许能够复用: 平衡的方案,也是最多公司採用的方案是用原型设计工具设计,而这个工具如今必定是axure. 最新版本号是7.0 简单下载安装教程: 1.下载<AxureRP-Pro-Setup.exe>,并安装 2.下载<axure7.0中文语言汉化包20150316.zip>,解压.并拷贝. 3.输入注冊码,搞定. 下

使用TortoiseSVN Checkout TAE SDK2.0 废话少说,切入主题: 1.在http://tortoisesvn.net/downloads.html上下载TortoiseSVN The current version is 1.8.4 按需选择32位或64的系统 下载语言包 2.安装SVN 3.安装汉化包 4.TAESDK2.0下载,使用SVN Checkout新建一个文件夹如:D:\SVN\TAESDK 在文件夹上单击右键: 填写TAESDK2.0签出地址http://t

mongoDB简介(本文由www.169it.com搜集整理) MongoDB是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是目前在IT行业非常流行的一种非关系型数据库(NoSql).它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式.Mongo使用C++开发.Mongo的官方网站地址是:http://www.mongodb.org/.MongoDB灵活的数据存储方式备受当前IT从业人员的青睐.MongoDB很好的实现了面向对象的思想(OO思想),在Mongo DB中 每一条记录都是一个Do

jdk的安装及环境变量的配置 1.安装JDK开发环境 附上jdk安装包的百度云链接 链接:http://pan.baidu.com/s/1mh6QTs8 密码:jkb6(当然自行去官网下载最好哒,可以下载到最新版) 正规安装下载流程见下面操作: 百度搜索:jdk 你将看到以下界面: 下载网站:http://www.oracle.com/ 开始安装JDK: 修改安装目录如下: 确定之后,单击“下一步”. 注:当提示安装JRE时,可以选择不要安装. 2.配置环境变量: 对于Java程序开发而言,主要

目录 1. 其他版本 2. IBM SPSS Statistics 26 新增功能 3. 安装步骤 4. 下载地址 1. 其他版本 参考:https://www.cnblogs.com/coco56/p/11648399.html 2. IBM SPSS Statistics 26 新增功能 3. 安装步骤 双击运行SPSS Statistics 26.0 和谐版.exe 单击下一步 单击下一步 单击下一步 单击下一步 单击下一步 单击下一步 单击下一步 单击下一步 单击下一步 单击下一步 单击

吾爱破解上有相应的解决办法,在低版本mac上安装完成后,直接拖到15版本,再打上补丁,补丁可以自己去找,下面是转好了的,mac解压最好不要用自带的解压软件,用BetterZip试试,不行就多解压几次,一定要全部解压完,否则ida64会显示无效 下载地址: IDA Pro 7.0.zip: https://t00y.com/file/22449152-419750904 这个版本我打上的补丁,若双击后出现crash报错,无法启动,就再自己去打补丁覆盖掉就好.

官方提示Note: CUDA must be installed only after that MSVS2015 had been installed.安装CUDA前须安装VS2015 cuDNN与CUDA的版本对应关系如下图: 参考: https://blog.csdn.net/yuyushikuan/article/details/79067484 https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997 1.下载: CUDA9

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

(安装:NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1) 显卡(GPU)驱动:NVIDIA-384 CUDA:CUDA9.0 cuDNN:cuDNN7.1 Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动,首先进入NVIDIA官网,然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号. 这里我的电脑是:华硕F450J ,自带的NVIDIA GEFORCE 745. 第一步.安装NVIDIA GPU驱动 去NVIDIA官网查询是否支持我电脑的GPU如下 可以看出:GeForce 700M S

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41096599 1.先查看是否安装有以下组件,若有先考虑彻底删除再安装(安装严格按照下面顺序进行) 查看nvidia 版本 nvidia-smi 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 2.安装nvidia驱动 1.禁用系统默认nouveau显卡驱动 打

硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 软件环境 搜狗输入法 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx? CUDA:Cuda9.0  https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Lin

Ubuntu18.04发行已经有一段时间了,正好最近Tensorflow也发布了1.8版本,于是决定两个一起装上,以下是安装总结,大致可 以分为5个步骤 确认当前软件和硬件环境.版本 更新显卡驱动,软件版本准备 CUDA 9.0 ToolKit安装 cuDNN7.1.3 for CUDA9.0安装 TensorFlow GPU 安装 Test it! 1.确认硬件软件环境.版本 系统版本,Ubuntu18.04 自然没什么好说的, 使用指令sudo lsb_release -a ,得到以下输出结

http://geyao1995.com/CUDA8_CUDA9/ tensorflow1.5版本竟然不支持CUDA8.0了 卸载是不可能卸载的 1.原料准备 CUDA9.0下载:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 建议选择使用 .run 文件安装,因为使用 .deb可能会将已经安装的较新的显卡驱动替换. cuDNN7.0下载(需要注册账号,注意选择对应CUDA9.0的版本):https://developer.nvidia

因为要在arm(aarch64)架构的linux环境中安装tensorflow-gpu,但是官方tf网上没有对应的版本,所以我们找了好久,找到一个其他人编译好的tensorflow on arm的github(https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm),但是用pip install 完成之后 的时候出现 谷歌了一下,发现需要更新libstdc++,但是试过无数种办法,始终更新不了!!! 然后我们又在nvidia官网找了另一种方法:https:/

在安装tensorflow-gpu时,也看过不少的博客,讲得乱七八糟的,也不能这样说,只是每个人安装的环境或需求不一样,因此没有找到一个适合自己的教程去安装tensorflow-gpu版本.当然,入手一台新电脑立马是安装配置这些环境,在次期间也遇到过不少的坑.话不多说,对此总结了以下几个步骤,直到成功! 1.首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本.CUDA.cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功. 注:链接查看地址https://tensorflow.go

PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12