1.下载安装cuda9.0 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 2.下载cudnn7.0.5,下载cuda9.0的对应版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 操作: 1.将cudnn文件夹下的文件拷贝到cuda9.0对应的文件夹下 2.打开cmd,用命令nvcc -V检验cuda是否安装成功,成功界面如下: 说明:之前用的是cudnn7.1.2,一直出各种问题,最

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a

1 cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 2017年05月27日 17:37:33 阅读数:2754  对于新版本ubuntukylin17.04安装CUDA时出现 cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 问题 尝试了各种方法,均不妥当...... 参考:https://devtalk.nvidia.com/default/topic/992023/install-cuda-on-debian/ 使用a

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 Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记 1. 环境说明 2. 安装GTX1080显卡驱动 3. CUDA 9.0安装 4. cuDNN安装 5. Tensorflow-GPU安装 6. Cuda的卸载,cuDNN的卸载 处理之前安装的cuda文件 处理之前安装的cuDNN 7. Reference Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记

目录 Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读 准备工作(下载) 显卡驱动重装 CUDA安装 系统要求 处理之前安装的cuda文件 下载的deb安装过程 下载的runfile的安装过程 安装完以后的操作 验证安装 继续安装cuDNN 解决问题的思路 Trouble Shootting Tensorflow版本对应情况 Reference Later Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读 本篇博客主要是解读官方的文档,预先的条件等,不涉及配置 如果想要安装的话,请看我下一篇博客

安装步骤: TensorFlow官网 tensorflow一般只能装在python3上,CUDA9.0搭配cudnn7.0,CUDA8.0搭配cudnn6.0 查看对应要安装的环境版本(因为会不断更新,所以一定要看清对应的版本,如下图),按照要求一步步将所有的软件下载好,并且在命令行pip装tensorflow-gpu NVIDIA驱动程序下载 CUDA安装指南 for Microsoft Windows CUDA工具包下载 cuDNN安装指南 for Microsoft Windows cuD

这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置 时间轴 前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动 安装显卡驱动 查看GPU版本 显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载 下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息 ​测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下

在安装好nvidia驱动的基础上安装 CUDA9.0 + cudnn7.0 + TensorFlow-gpu1.7.0 这三个是匹配的版本 别的匹配(CUDA8.0 + cudnn6.0 + TensorFlow-gpu1.4.0),更高版本没有了解,日后补充 1.安装CUDA9.0 下载CUDA9.0 runfile 文件,执行 .run 一路accept,yes,设置cuda_toolkit 和cuda_samples路径 然后设置环境变量 sudo gedit ~/.bash_profil

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p

最近在研究风格化得内容,发现搭建环境实在是很头疼的事情,虽然网上已经有各路大神总结整理好了很多搭建指南,各种问题的解决方案都已经罗列出来供大家参考.然后参考终究是参考,真正自己上手,发现仍旧是各种坑,各种问题层出不穷.所幸最后靠着大咖们的肩膀成功了,现想总结一下本人的搭建之路,也给后来人多一个参考.当然很多下载.安装的步骤就不去明说了,请查阅文末的参考文章. 一.安装N卡驱动 请参考:Ubuntu16.04 Nvidia显卡驱动简明安装指南 https://www.cnblogs.com/sha

JBOSS EAP6.2.0的下载安装.环境变量配置以及部署 JBoss是纯Java的EJB(企业JavaBean)server. 第一步:下载安装 1.进入官网http://www.jboss.org/overview/,选择download EAP6.2.0,这个是最新版的, jboss-eap-6.2.0这个压缩文件就仅仅有140M那样. 2.下载完毕后,解压到一个路径纯英文的目录下,如:E:\JBOSS\jboss-eap-6.2.0 第二步:环境变量配置 JBoss的使用必须有JDK,

Oracle 11.2.0.4下载地址 Linux x86: https://updates.oracle.com/Orion/Services/download/p13390677_112040_LINUX_1of7.zip?aru=16720989&patch_file=p13390677_112040_LINUX_1of7.zip https://updates.oracle.com/Orion/Services/download/p13390677_112040_LINUX_2of7.z

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原文地址:http://www.oogps.com/post/Wince6.0.html下载地址:Wince6.0模拟器下载.rar 第一步:把软件下载解压后看到以下目录. 第二步:双击运行上图中的Skin_800X480.BAT,运行后得到下图. 第三步:点击上图中的文件-配置得到下图. 第四步:点击上图中红色箭头中的＂...＂,再选择一个文件夹,这时候文件夹里面放的就是你的地图,文件夹可以随便放在哪里都可以．再点确定． 第五步:运行上图中的我的设备,得到下图． 第六步:因为第二步和第三步的配

不多说,直接上干货! 为什么,我写了一篇OSSIM 5.2.0的,还要再来写OSSIM 4.1.0呢,是因为,OSSIM 5.2.0所需内存较大,8G甚至16G,但是,肯定性能和里面集成组件越高级.也是博主我推荐大家去用5.2.0的,但是呢,由于很多从事网络安全的博友们,肯定也是想必跟现在的我一样,是刚入门不久.所以,由于自身机器硬件所限.所以只能在虚拟机里来安装入门.所以,我这里写下OSSIM 4.1.0 下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1eSsVXvG 密码:u

不多说,直接上干货! 入门阶段不建议选用最新的版本. 采用OSSIM 4.11 到 OSSIM5.0.3 之间任何版本做实验,sensor的状态都会是“V”.   建议,入门,采用OSSIM5.0.0   下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1eSsVXvG       密码:ukyk 疑问:那我现在入门若安装OSSIM5.0.0的话,想要使用高级版本了,怎么办? 答:很简单,升级就是. 更多版本的下载,见 下载地址 http://www.alienvault.com

1．Visual C++6.0的下载 本书中使用的Visual C++6.0的中文版,读者可以在网上搜索,下载合适的安装包. 2．Visual C++6.0的安装 Visual C++6.0的具体安装步骤如下: (1)双击打开Visual C++6.0安装文件夹中的SETUP.EXE安装文件,如图1.7所示.将弹出如图1.8所示的“程序兼容性助手”界面,单击“运行程序”按钮,进入程序“安装向导”界面. (2)在如图1.9所示的“安装向导”界面,单击“下一步”按钮,将进入如图1.10所示的“最终用