公众号关注 「开源Linux」 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ 在 Linux 服务器上使用 GPU 跑深度学习的模型很正常不过.如果我们想用 Docker 实现同样的需求,就需要做些额外的工作.本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上的显卡.在这篇文章里我们就介绍一下 Docker 使用 GPU 的环境搭建. Nvidia 驱动 某些命令以 Ubuntu 作为示例.首先宿主机上必现安装 Nvidia 驱动. 这里推荐从 Nvidia 官网下载脚本安装,安装和卸载都比较方便并且

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

1.创建虚拟环境 我们先创建一个用于caffe和tensorflow共存的虚拟环境,安装完成后激活环境. conda create -n caffe_tf_36 python=3.6 source activate caffe_tf_36 2. 安装caffe-gpu conda install -c anaconda caffe-gpu 3. 降低protobuf版本 conda install protobuf=3.2 4.安装tensorflow-gpu conda install ten

ubuntu 16.0# 安装cuda ## 安装sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb.debsudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub #执行第一个命令后会有提示 sudo apt-get updatesudo apt-get install cuda ## 设置 sudo gedit ~/.bashrc 在末尾添加 export CUD

1.Windows版 准备 干净的系统,没有安装过Python,有的话就卸载了. 另外我的系统安装了VS2015 VS2017(这里我不知道是不是必备的). 现在TensorFlow和cuda以及cuDNN品名升级,所以这里采用了几乎是最新版的了(2018年11月19日) Anaconda——清华tuna下载 显卡驱动——点我去英伟达官网自行下载对应驱动 cuda9.0安装包——点我去百度云下载 cuDNN7.x安装包——点我去百度云下载 安装 1.安装Anaconda 这里省略.注意一点,安装

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html 参考网址: https://www.anaconda.com/blog/developer-blog/tensorflow-in-anaconda/ 之前的一篇,直接安装tensorflow的: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6592052.html =======================================

狠下心来重新装了系统,探索一下 gpu 版本的安装.比较令人可喜的是,跟着前辈们的经验,还是让我给安装成功了.由于我是新装的系统,就像婴儿般纯净,所以进入系统的第一步就是安装 cuda,只要这个不出错,后面的几乎就不会出错了. 首先,得先确定自己的显卡是否支持(这个一般支持,我这几年前的电脑的显卡都支持安装 cuda).然后确定自己要安装的是什么版本的 TensorFlow,因为不同的版本对 cuda 和 cudnn 的版本要求不一样.具体可以参考此链接:https://tensorflow.g

1.安装anaconda anaconda想必大家都不陌生,由于网站登不上去,我找到了清华大学的一个开源镜像,下载地址为http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 下载完成后安装,一步步点击ok就好啦,这里忘截图了,所以就不放图了,我将anaconda安装在D:\software\anaconda 下. 注意将安装路径添加到系统环境变量中,右键我的电脑--属性--高级系统设置-环境变量,在系统变量path中加入anaconda的安装路径即

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/buxizhizhoum/p/8086230.html 环境: 系统:ubuntu 16.04 cpu:i5 gpu:gt920m memory:8g disk:SSD 256g 1．安装显卡驱动 首先需要保证电脑有满足cuda要求的显卡,ubuntu一般安装完成后都会使用集成显卡,独立显卡并没有充分利用. ubuntu安装NVIDIA驱动还涉及到和原有驱动的冲突,这部分在网上比较多,也有些坑需要踩,可以自己搜索. 安装nvida的驱

参考 https://tensorflow.google.cn/install/install_linux http://nvidia.com/cuda http://developer.nvidia.com/cudnn 说明 前提是机器上必须有Nvidia显卡,不太老就好(古董也没必要玩这个了吧,费电),在Nvidia官网可以查到显卡支持情况 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 安装过程中的命令都需要root身份,请使用su root切换或者每次加 s

[简述] 关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章我想网站已经有非常多了,但是为什么还要写这篇文章呢,就是被网上的文章给坑了.由于pip install tensorflow-gpu的时候会默认安装tensorflow的最新版本(目前为1.8).但是网上的教程估计都是小与1.7的版本,因此所有文章都写着必须安装DUDA8.0,导致小编安装TensorFlow- GPU入了很多坑,最后还是通过看错误信息,才顺利安装上的,因此分享这篇文章,避免小伙伴们入CUDA8.0的坑. [所

deepin的CUDA和cuDNN安装方法与其它系统有所不同,参考其它操作系统的方法也许不适用,特别是显卡驱动的安装,容易使系统出现问题 本次配置: 操作系统:deepin15.5桌面版 电脑品牌:联想拯救者 CPU:i5-7300HQ 显卡:NVIDIA  GTX 1050Ti tensorflow版本:1.4 cuda版本:8.0 cudnn版本:6 目录: 安装显卡驱动 安装CUDA 安装tensorflow-GPU 安装CUDNN 一.安装显卡驱动 deepin15.5的显卡驱动可以使用

目录 显卡驱动安装 CUDA安装 cuDNN安装 tensorflow-gpu安装 本次使用主机配置: cpu:i7-8700K     显卡:GTX-1080Ti 一.安装显卡驱动 打开命令窗口(ctrl+Alt+T) sudo apt-get purge nvidia* sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update nvidia-settings 如果报错add-apt-repository不存在,运

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/21832 原来是tensorflow-gpu-1.10.0,准备改为1.9.0试试,同样的问题: 应该是cuda和驱动不匹配的问题:自动安装的还能不匹配,我也是醉了: 怎么查看cuda和驱动是否安装正确? https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9265

WIn10 安装cuda 先安装VS,然后根据自己的版本安装CUDA. 安装完后,打开cmd命令行输入nvcc -V,检测是否安装成功 安装cuDDN 安装对应版本,解压后覆盖到CUDA的地址,默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 使用anaconda安装tensorflow-gpu 创建一个新的环境 conda create -n env_name python=version 激活并进入环境中 conda ac

硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境:Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况. 以华硕主板的禁用方法为例: 首先进入 BIOS,然后选择 Boot ,进入 Secure Boot 界面: 确定 "OS Type" 是 "Windows UEFI" 进入 "Key Management" 选择 "C

最近因为上课需要安装Anaconda和Tensorflow,安装Anaconda后再使用 Tensorflow官网提供的pip安装Tensorflow-GPU方法会出现如下错误: 解决方法:在安装命令行最后添加 --user即可,完整命令为:pip install tensorflow --user

参考tensorflow 公众号<tensorflow2.0 安装指南> https://mp.weixin.qq.com/s/7rNXFEC5HYe91RJ0-9CKdQ # 1. NVIDIA驱动程序安装 安装对应的CUDA 和 cudnn  (在tensorflow 公众号<tensorflow2.0 安装指南>得知 2.0-beta1对应CUDA 10.0 cudnn 7.6.0) 之前安装tensorflow-gpu 1.14的时候安装了CUDA 10.0 和CUDNN

TensorFlow有GPU版和CPU版. GPU版需要CUDA和cuDNN支持,到链接:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 确认自己的显卡是否支持CUDA.本人采用pip方式安装GPU版本的TensorFlow. 安装Python: 官网下载Python:https://www.python.org/downloads/windows/,默认设置安装. 安装TensorFlow: #GPU版本: pip3 install --upgrade tenso

1.安装anaconda (最好使用清华源下载) 2.打开cmd conda create -n tensorflow pip python=3.6 activate tensorflow pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.装CUDA9.0 https://pan.baidu.com/s/1VnKrq5X7n1nBvQzkuX8

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 然后更新源: sudo apt-get update 然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如下指令: s