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

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

Ubuntu上CUDA的安装 下载路径: CUDA下载 `sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb` `sudo apt-get update` `sudo apt-get install cuda` 设置LD_LIBRARY_PATH: 最简单的方式在你的 /etc/profile 或 ~/.bashrc 文件中添加如下语句 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没

Nvidia显卡驱动安装 在ubuntu搜索框输入 软件更新,打开 "软件和更新" 对话框,在 附加驱动里选择系统检测到的Nvidia驱动,应用更改,重启系统: 安装完成之后查看GPU驱动版本以及相关信息: nvidia-smi 或者使用另一个指令也可以查看GPU驱动版本: cat /proc/driver/nvidia/version CUDA 8.0 安装 1. 检查GPU是否可以装CUDA lspci | grep -i nvidia 输出: 01:00.0 VGA compat

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

                                             Ubuntu16.04进不了界面(登录界面循环,密码正确)(一体化安装(CUDA +NVIDIA驱动)+ cuDNN) 目录 第一步,查问题的原因 (1)搜罗一下网上的回答 (2)查找问题 (3)问题描述 (4)百度问题的解决方式 (5)确定问题的原因 第二步,解决问题---卸载原有的驱动 第三步,一体化安装(CUDA +NVIDIA驱动)+ cuDNN 第四步,其他备注 正文 说明: 上次是:Ubuntu

Ubuntu系统---安NVIDIA 驱动后  CUDA+cuDNN 安装 --------------------------------------------@20190726--------------------------------------------------------------------------------------------- 上接<Ubuntu系统---NVIDIA 驱动安装>.预配置环境:Ubuntu16.04 + GTX2080Ti + CUDA1

(已禁用集显,禁用方法可自行百度) 驱动在线安装方式进入tty文本模式ctrl+alt+F1关闭显示服务sudo service lightdm stop卸载原有驱动sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove添加nvidia驱动源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update寻找适合的驱动版本ubuntu-drivers

[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

VS2013 配置CUDNN V4 DEMO 众所周知,当前主流深度学习的实现中调用的底层API都是cudnn,自己做项目需要开发深度学习模块时,也需要调用cudnn库,因此熟悉cudnn库是很有必要的. 从NVIDIA官方网站可以申请到CUDNN库与DEMO,通过研究DEMO,我们可以更好地使用CUDNN库. 下载CUDNN V4与DEMO 下载页面 需要注册一个开发者账户,流程很简单,这里不再赘述. 建议至少下载4个文件,win.linux.sample.doc cudnn-7.0-win-

#1 安装anaconda 官网下载安装即可.python3.7版本 #2 安装CUDA CUDNN   tensorflowgpu1.14 对应CUDNN 7.6.1 CUDA 10.0 注意tensorflow不同版本所需的CUDA及CUDA对应的CUDNN不同,注意版本匹配! 参考 https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus https://dev

Windows 10下CUDA及cuDNN的安装 CUDA简介与下载地址 CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 下载网址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&

参考网上的很多网站,以这篇为主:http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50961542 这篇算是自己对caffe学习的一个总结系列的开头.首先因为caffe的依赖项比较多,配置起来也比较麻烦.这篇算是比较详尽地把caffe的各种相关配置说清楚.转载请注明出处. 推荐ubuntu14.04版本,因为digits的支持比较好.显卡支不支持GPU加速要搞清楚啊,不支持就全用CPU算吧,别浪费时间折腾cuda了. 大家基本要按照官方教程上面来.但是官方

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 我笔记本配置比较低,想装个轻量级的MXNet试试,装完之后报错,不是有效的应用程序,找不到libinfo.py等等,同样的问题在github上也有很多人问,但是作者说也不知道问题在哪,自己折腾了两天,终于装好可以使用了,分享如下: 首先报一下我的机器环境:Win7-64bit,已装了WinPython-64bit-3.4.3.2.CUDA5.5.VS2013 update5. 一.获取M

这篇文章将介绍MXNet的编译安装. MXNet的编译安装分为两步: 首先,从C++源码编译共享库(libmxnet.so for linux,libmxnet.dylib for osx,libmxnet.dll for windows). 接着,安装语言包. 1. 构建共享库依赖 目标是构建共享库文件. 最小构建需求: 最新的支持C++ 11的C++编译器,比如g++ >= 4.8,clang 一份BLAS库,比如libblas,atlas,openblas,或者 intel mkl 可选库

装过很多次caffe了,但这个还是遇到了很多奇葩问题,不过以前都是在ubuntu上,这次是在centos上. 1.import error  _caffe.so: undefined symbol: _ZN5boost6python6detail11init_moduleER11PyModuleDefPFvvE                                                     boost_python版本不匹配,我用的python3,因此需要的是libboo

由于学习需要,决定安装caffe,之前用的都是基于theano的keras.听说win下caffe很难配置,经过一个下午和晚上的配置终于成功,以此记录. 我的电脑:win10 64位,N卡GTX950,Visual Studio 2013,MatLab 2014a, Anaconda2,PyCharm2016.           由于之前使用win下的theano和keras,所以安装了anaconda2,确实很好用,建议使用python的话还是装anaconda比较简单. 安装caffe前提

我这里主要参考了:https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79631567 并根据自己在安装中遇到的情况做了一些改动. 先说明一下我的Ubuntu和GPU版本: Ubuntu 16.04 GPU:GEFORCE GTX 1060 1. 查看显卡型号 使用命令:lspci | grep -i nvidia 查看电脑上的显卡,是否是nvidia版本. 2. 安装NVIDIA显卡驱动 具体做法参考之前博客的介绍. 3. 安装cuda 8

layout: post title: 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 key: 20180527 tags: ubuntu cuda cudnn tensorflow gym qq ssh modify_date: 2018-05-27 --- 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 说明: 本文发布于: gitee,github,博客园 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 内容和使用: 此文为了将hints