Ubuntu安装的一些配置 搜狗拼音的安装 卸载ibus和它的配置, 卸载顶部面板的键盘指示 sudo apt remove ibus sudo apt purge ibus sudo apt remove indicator-keyboard 安装fcitx并切换, 重启生效 sudo apt install fcitx fcitx-config-gtk im-config-n fcitx sudo shutdown -r now 然后安装搜狗拼音的deb包即可. PS: 安装后若希望禁用Sh

from: http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c0985a0102v3fa.html CentOS 7.0 Nvidia显卡安装步骤: 1 在英伟达官网下载相应驱动 搜索出相应的驱动后,不要直接点,而是右健,Save Link as... 否则,会出现下载半天没动静的情况. 存放的路径上最好不要有中文. 我存放的路径是 ~/Downloads/NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run 2 屏蔽默认带有的nouveau 使用su命令切换到root

如题,在安装Nvidia官方提供的驱动时,提示Nouveau正在被使用,需要停用后才能继续安装,在网上搜了不少方法,各种尝试后均无效. 最后通过设置内核启动参数给屏蔽了,方法如下: 切换到root用户,init 3进入终端模式,vi /boot/grub/grub.conf找到linux的启动菜单,在启动参数后追加 nouveau.modeset=0,然后shutdown -r now重启一下就可以继续安装驱动了.

转自:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置 一:linux安装 Linux安装不说了,我这里安装的是ubuntu14.10 二:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试(*.run方法) 1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU 执行下面的操作,然后验证硬件支持GPU CUDA,只要型号存在于https://deve

entOS 7.0 Nvidia显卡安装步骤: 1 在英伟达官网下载相应驱动 搜索出相应的驱动后,不要直接点,而是右健,Save Link as... 否则,会出现下载半天没动静的情况. 存放的路径上最好不要有中文. 我存放的路径是 ~/Downloads/NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run 2 屏蔽默认带有的nouveau 使用su命令切换到root用户下: su root 打开/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf 将nvidiafb

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

国服亚马逊的GPU实例G2.2xlarge的python+caffe的安装过程,被虐- 一周才装出来- BVLC/caffe的在AWS安装的官方教程github: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Install-Caffe-on-EC2-from-scratch-(Ubuntu,-CUDA-7,-cuDNN-3) 如果要在AWS试的话,推荐不要用其他教程了,太坑爹了,被国内的很多教程虐死. 当然,AWS也是遍地是坑,教程开篇也直接告诉你,一定要多给自己AWS

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

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An

1.close nouveau 终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后保存 之后运行这行命令 sudo update-initramfs -u 重启,然后运行: lsmod | grep nouveau 结果应该不会显示任何东西 2.Install NVIDIA Driver 查看显卡型号和推荐的显卡驱动(显卡驱动的版本直接就决定了cud

注:下面的的驱动版本不要安装最新(默认)的版本,因为会遇到各种问题,将会浪费你的大量时间.(当然大神无视) 环境 系统:Ubuntu 18.04 LTS 显卡:GTX1080Ti CUDA:9.0 cuDNN:7.0 TensorFlow:teansorflow-gpu 1.9 Python版本:3.6 一.安装NVIDIA显卡驱动 1.删除旧的驱动. 原来Linux默认安装的显卡驱动不是英伟达的驱动,所以先把旧得驱动删除掉. sudo apt-get purge nvidia* 2.禁止自带的

https://www.if-not-true-then-false.com/2015/fedora-nvidia-guide/ PRE-INSTALLATION ACTIONS Some actions must be taken before the CUDA Toolkit and Driver can be installed onLinux:‣ Verify the system has a CUDA-capable GPU.‣ Verify the system is running

软件版本说明:我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0,Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本,所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0.如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了. 软件下载地址:CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN:https://deve

DL服务器主机环境配置(ubuntu14.04+GTX1080+cuda8.0)解决桌面重复登录 前面部分是自己的记录,后面方案部分是成功安装驱动+桌面的正解 问题的开始在于:登录不了桌面,停留在重复输入密码界面 博文中分析的结论: 虚拟机中不能直接调用物理显卡进行 CUDA 编程:虚拟机中运行 CUDA 需要硬件和软件的配合才能使用,对于一般使用者可能暂时不太可能的. 参考博文: 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度学习主机环境配

按之前的方法给TITAN X安装cuda8.0会发生循环登录的问题,因此换了一种安装方法 参考:https://www.jianshu.com/p/002ece426793,http://blog.csdn.net/jzrita/article/details/72887677 官方下载地址https://www.ubuntu.com/download 下载最新版,下载下来后使用软碟通制作安装镜像 安装完系统,更新系统 sudo apt-get update sudo apt-get upgra

安装英伟达驱动时,一般需要禁用自带nouveau驱动,按如下命令操作: sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 添加如下内容: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 保存后更新: sudo update-initramfs -u然后接着安装英伟达驱动.   若安装英伟达驱动失败或直接重启,则会出现无法进入系统的情况,此时需要进入ubuntu recovery模式修复.首先重启进入recove

将笔记本的ubuntu系统更新到18版本后重新配置深度学习环境,在此记载方便日后参考 具体配置为 Ubuntu18.04+gtx1060+opencv-3.1 第1步 安装依赖包 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommend

(后面内容是本人初次玩GPU时,遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法.由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题,这里建议还是购买GPU一体机(比如https://item.jd.com/3964771.html),几行代码就可以顺利安装.---2017.10.04) 电脑配置 Ubuntu 14.04(64位)+GeForce GTX970: 选择安装系统Ubuntu14.04: 可能电脑配置的不同,在我的机子上这里尝试安装Fedora23,Fedora24,Fedora25,Ubuntu 1

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

前言: 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的安装方式我们选择第一个,即runfile方式): 大家可以先将CUDA文件下载下来,但是最好不要急于安装,一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下,然后再找几篇好的博客看一下,大致了解一下CUDA的安装过程,对安装过程中可能出现的问题要大致有一个了解,不到万不得已不要重装系统. 安装建议: 1)去官网下载CUDA的同时,一定要找份相应官方的

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