目录 安装GCC 安装NVIDIA驱动 1. 卸载原有驱动(没装跳过) 2. 禁用nouveau 3. 安装NVIDIA显卡驱动 安装CUDA10.1 安装cudnn 安装anaconda 安装tensorflow 安装pytorch Reference 本篇博文根据本人亲装碰到的问题搜寻总结而成,具体参考见结尾REFERENCE 安装GCC 服务器版未装有gcc,但英伟达驱动安装需要gcc,尝试过换源.更新软件库.以及overstack的几种方法均未能解决,最终发现可以通过安装build-es

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

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

1.Anaconda 首先下载Anaconda,它是一个开源的python发行版本,含有众多科学工具包,直接安装anaconda免除了许多包的手动安装,点击这里下载. 按照你的实际情况选择下载.下载完成后直接点运行.默认设置就ok(如果你懒得手动配置环境变量,安装的时候勾选上把anaconda添加到Path这个复选框). (Anaconda的安装比较耗时,但是过程很简单,耐心等待就好,至此已经完成了anaconda的安装) 2.CUDA9.0 新版的tensorflow与pytorch已经要求比

在github上下载了一个文本分类的代码,包含了CNN.LSTM等分类模型,运行时说我的CUDA版本不行,我原来是9.1,让我安装9.0 然后开始卸载9.1啊,在此感谢博主:https://blog.csdn.net/bat67/article/details/84935538  但是我用不了博主的方法啊,我总共就三个NVIDIA开头的,还有一个和博主标红的不一样:NVIDIA PhysX系统软件,我的没有就卸载了另外一个发现没用.然后就下载了9.0(9.0下载地址:https://develo

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

原文地址:https://www.jianshu.com/p/842e36a8255c UEFI 模式下win10安装ubuntu16.04双系统教程 - baobei0112的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996570 游匣7559无法安装linux,怎么解决? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/48422163?sort=created Dell i7559

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

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 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-384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的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/11129472.html 参考网址: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html https://arleyzhang.github.io/articles/7f4b25ce/ https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/inde

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

cudnn的配置 1. 安装前请去先官网下载cuDNN (cudnn-7.0-linux-x64-v3),建议安装v3,v4有些问题. 将cudnn-7.0-linux-x64-v3解压后会有两个文件夹include和lib64,复制其中文件到系统库 sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib 2. 链接cuDNN的库文件 sudo ln -sf /usr/local/lib

特此声明:训练过程预先认为你对yolov3神经网络有一定了解的基础上进行. 目录 一.先备齐下面的工具(预先善其事,必先利其器) 二.接下里使用我们的工具编译我们的环境 三. 训练自己的数据集 1.  制作训练样本 2. 准备训练前必备的文件 四. 训练及测试 4.1 训练 4.2 测试 一.先备齐下面的工具(预先善其事,必先利其器) (如果你不想走弯路,还是按照我说的来吧) 1.VS2015 x64版本 自定义安装即可 2.darknet windows版本 链接:https://downlo

TensorFlow学习笔记0-安装TensorFlow环境 作者: YunYuan 转载请注明来源,谢谢! 写在前面 系统: Windows Enterprise 10 x64 CPU:Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 所以本笔记记录Win10 64位系统下,TensorFlow的GPU版开发环境的搭建. TensorFlow-GPU环境安装 首先下载安装Anaconda,版本不受限制

y下载 https://github.com/BVLC/caffe https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip gcc caffe安装 有2个问题 : 1,镜像系统类型,版本要求 2,是否使用cudnn(gpu) caffe要调用cudnn部分文件编译 (如用,cuda cudnn版本要求) ubuntu1604-py35-nvidia-tensorflow1.14-cuda9.0-cudnn7.05 nvcc 2 nvcc -V 3 wge

cuda:7.5 cudnn:cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz cudnn样例:cuDNN v4 Code Samples 1. 解压 tar -zxvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz 2. 复制cuda/lib64和cuda/include下文件到cuda安装目录 sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/i

最近因为各种原因,装过不少次Caffe,安装过程很多坑,为节省新手的时间,特此总结整个安装流程. 关于Ubuntu 版本的选择,建议用14.04这个比较稳定的版本,但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验要差很多!!! Caffe的安装过程,基本采纳 这篇文章 然后稍作改动,跳过大坑. Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm 1. 安装开发依赖包 sudo

一,本机配置 Win10 64bit NVIDIA GeForce GTX 960M Python3.7(Anaconda) 二,安装CUDA 亲测,TensorFlow-gpu1.13.1支持cuda10.0的版本,所以我们可直接选择cuda10.0的版本 Window10下载CUDA10 安装步骤为: 1)运行.exe可执行和层序.安装软件会先运行一个系统检查,如果没有软硬件不兼容的情况就能继续进行下一步.若有不兼容情况,系统检查则会报错,无法进行下一步.如果报错了,就最先考虑下是不是自己的

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