因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日) 为了能够利用GPU(NVIDIA GTX1080)运行TensorFlow, 根据调查需要按顺序安装以下内容: Ubuntu, NVIDIA驱动, CUDA, cudnn, TensorFlow 安装Ub

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

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

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

ubuntu16.04安装cuda8.0试错锦集 参考文献: [http://www.jianshu.com/p/35c7fde85968] [http://blog.csdn.net/sinat_19628145/article/details/60475696] *** 系统信息: 系统:ubuntu16.04 cuda版本:cuda_8.0.61_375.26_linux 显卡:NVIDIA GeForce GTX 750 ti *** 前期检查: 最好是先看官方文档:[http://do

安装cuda8.0时出现错误: Missing recommended library: libGLU.soMissing recommended library: libGL.so Installing the CUDA Samples in /root ... ============ Summary ============ Driver: InstalledToolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0Samples: Installed in /ro

Linux安装php-7.0.16,完成php和apache的配置     版本:php-7.0.16.tar.gz,libxml2-2.9.2.tar.gz(php需要它的支持,首先安装它) 说明 :接上一篇安装apache的博客,完成php和apache的配置,上一篇博客地址:http://blog.csdn.net/forrest_ou/article/details/60769087 libxml2下载地址:www.xmlsoft.org libxml2-2.9.2.tar.gz的安装过

在Win10下安装CUDA8.0,并使用VS2013测试: 机器配置: Windows 10 VS 2013 CUDA8.0 CUDA 8.0:下载地址 CUDA其他版本:下载地址 1. 安装CUDA 8.0 双击安装下载的.exe文件,然后选择解压路径,如下图,解压到哪里无所谓,安装成功会自动删除: 解压完成后,得到如下图: 精简:安装所有CUDA模块,并覆盖掉当前的NVIDIA驱动程序:(说实话,容易出问题) 自定义:选择自己想要安装的模块,此处选择这里: 选择自定义后,出现下图所示: 下面

参考:https://blog.csdn.net/qq_35379989/article/details/80147630 cuda的历史版本下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 1. 选择对的系统安装nvidia驱动 为什么说对的系统呢,这是因为在多次尝试后发现,如果使用ubuntu14安装显卡驱动会出现无法进入系统,一直在循环在登录界面,而ubuntu16则不会出现这个问题,所以说最好升级一下吧,毕竟14有点太老了. 重

Linux安装Mysql8.0 参考文章:https://blog.csdn.net/qq_38570633/article/details/109257430 参考文献:https://blog.csdn.net/mmake1994/article/details/85944438 1.查看环境 1.1 查看是否有安装过mysql rpm -qa | grep -i mysql 1.2 删除Mysql yum -y remove MySQL-* 一般用rpm -e 的命令删除mysql,这样表

参考文献: http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889 http://blog.csdn.net/lixintong1992/article/details/51156368 http://blog.csdn.net/baiyu9821179/article/details/57412131 http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102vdvx.html 最近开始学习     CUDA  在

https://blog.csdn.net/sinat_19628145/article/details/60475696 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1404&target_type=runfilelocal https://www.jianshu.com/p/35c7fd

ubuntu安装CUDA 因为深度学习需要用到CUDA,所以写篇博客,记录下自己安装CUDA 的过程. 1 安装前的检查 安装CUDA之前,首先要做一些事情,检查你的机器是否可以安装CUDA. 1.1 检查你的gpu是否是可以安装CUDA 的 运行如下命令: $ lspci | grep -i nvidia 1 这个是我的机器的返回结果: 01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM107 [GeForce GTX 750 Ti

配置环境如下: 系统:Ubuntu14.04 64bit 显卡:Nvidia K620M 显卡驱动:Nvidia-Linux-x86_64-375.66.run CUDA8.0 +  cudnn8.0-linux-x64-v6.0 初次安装时,我们采用runfile安装cuda,并且直接使用了cuda toolkit中的cuda driver,结果安装后出现循环登录的问题.最后摸索出先单独安装cuda driver,然后在安装cuda toolkit中的剩余部分. 1 检查自己的电脑环境是否具备

查看Ubuntu14.04 64位上显卡信息,执行: lspci | grep -i vga lspci -v -s 01:00.0 nvidia-smi 第一条此命令可以显示一些显卡的相关信息:如果想查看某个详细信息,可以执行第二条命令;如果是NVIDIA卡, 可继续执行第三条命令,显示为GeForce GTX 970. 参考https://wiki.ubuntu.com.cn/NVIDIA安装GeForce GTX 970驱动. 安装cuda 8.0: 1.      参考官网: http:

一.首先安装NVIDIA显卡驱动 通过NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run文件安装. 1. 添加 PPA. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 2. 刷新并安装新的驱动程序 sudoapt-get update sudoapt-get install nvidia-367 nvidia-settings (如果需要的话,) 卸载: 删除所有的 nvidia 包: apt-get purge nvidia* 二.

linux下安装mysql8.0 下载mysql $ wget http://mirrors.ustc.edu.cn/mysql-ftp/Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.4-rc-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz 解压 $ mysql tar -zxvf mysql-8.0.4-rc-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /usr/local/ 修改文件夹名称 $ mv mysql-8.0.4-rc-linux-g

GPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器,当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练. 注意:以下安装默认为python2.7 1. 安装依赖包 $ sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python3-pip python-virtual

查看Ubuntu14.04 64位上显卡信息,执行: lspci | grep -i vga lspci -v -s 01:00.0 nvidia-smi 第一条此命令可以显示一些显卡的相关信息:如果想查看某个详细信息,可以执行第二条命令;如果是NVIDIA卡, 可继续执行第三条命令,显示为GeForce GTX 970. 参考https://wiki.ubuntu.com.cn/NVIDIA安装GeForce GTX 970驱动. 安装cuda 8.0: 1.      参考官网: http:

Ubuntu 18.04 安装 wxPython4.0.4 因为 wxPython4.x 不提供 Linux 下的 bin 文件安装,以下记录 Ubuntu 18.04 的安装过程 (Ubuntu 18.04 已默认安装 Python 3.6.8). 1)安装 gtk-2.0 (你也可以使用 libgtk-3-dev,如果你打算用 gtk3) $ -dev 2)安装必要的库 $ sudo apt-get install libcanberra-gtk-module 3)安装 gtk 头文件自动查

linux 上安装mysql8.0 mysql版本8.0.16 MySQL Community 操作系统centos7 准备工作: mysql8.0 rpm文件 安装步骤: 1. 下载mysql的repo源,下载地址: 进入linux系统,输入指令: wgethttps://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-1.noarch.rpm 2. 安装mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm包 输入指令