深度学习从入门到入土,安装软件及配置环境踩了不少坑,过程中参考了多处博主给的解决方法,遂整合一下自己的采坑记录. (若遇到不一样的错误,请参考其他博主答案解决) 笔者电脑系统为win10系统,在此环境下安装 Pycharm 5.0.3 Anaconda  3 Python 3.6.9 cuda 10.1 Pytorch 1.3.1 1.安装Pycharm 5.0.3,顺带下载地址: PyCharm5.0(32/64)位下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1eTYTy

拉取镜像 $ docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 查看本地已有镜像 $ docker images 创建容器 $ docker run -it -v /home/cenjw/dataset/:/home/data \ > -v /home/cenjw/kt/:/home/ktmodel --gpus=all --name=torchenv \ > pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn

目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 编译时常见错误 运行时错误 参考 GPU为RTX2080,系统为更新到最新版本的Win10. 准备工作 安装VS2015,到官网地址older-download下载安装 安装Matlab,笔者安装的是Matlab2017b 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe(

目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini

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

深度学习从12年开始打响,配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题,如何安装显卡驱动,如何安装CUDA,如何安装CUDNN:Ubuntu官方一直吐槽Nvidia显卡驱动有问题,网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法,有时候倒腾一星期也不见得安装成功,之前听一位师兄提起一种方法,然而在网上搜索也搜索不到,这里给出安装的教程,供大家参考 Ubuntu安装好,显卡插上去之后,一般的,配置pytorch,tensorflow,mxnet,caffe等深度学习环境需要做三件事情 1．安装N

本文转载自:https://my.oschina.net/u/3837179/blog/1920756 在ubuntu中配置GPU的深度学习环境相较于win问题要多很多,这几天琢磨了一下Ubuntu下的环境配置,参考很多人的博客,也遇到了不少坑,好不容易配置成功了,希望写下来,和大家分享,避免大家走弯路.环境的配置主要是nvidia显卡驱动的安装,在驱动安装的过程中遇到了问题,可以参考博客后面的问题解决方案,主要步骤就是装nvidia驱动,然后是安装cuda和cudnn,这两个一般问题不大.配置

本教程搭建集 Tensorflow.Keras.Coffe.PyTorch 等深度学习框架于一身的环境,及jupyter. 本教程使用nvidia-docker启动实例,通过本教程可以从一个全新的Ubuntu系统快速搭建出GPU深度学习环境. 一.安装依赖环境 1. 使用国内镜像加速安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/此处默认环境:ubuntu16.04LTS sudo mv /etc/apt/sources.list /etc

deepin是一个精致优美的系统.最近因为工作需要在deepin上配置深度学习环境,话不多说,接下来记录下整个的配置过程. ×××本篇文章适合对深度学习环境配置有一定了解且对deepin系统感兴趣的同伴阅读.××× 1.安装显卡驱动.deepin自带的[显卡驱动管理器]即可图形化的完成NVIDIA的闭源显卡驱动. 2.安装anaconda.现今较为主流的深度学习框架(如tensorflow,pytorch,caffe等)均提供了python接口,使用anaconda可以较为便捷快速的配置深度学习

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

​ 背景: 实验室给我分配了一个服务器 已经装好了docker 和nvidi docker . 现在我的目标是创建我自己的docker 然后在我自己的docker里装上anaconda环境. 我以前从没用过linux.所以对这一切都是迷迷茫茫不知其所以然.所以一些拙见还请不要见笑.也是整合了很多大佬的.(我是挂了VPN的,所以没有用过国内镜像,如果你发现哪里下不动东西了 可以搜搜怎么加入国内镜像源) 我的理解 docker 就是一个操作系统的模板.然后在服务器输入 docker images ​

并非广告~实在是太良心了,所以费时间给他们点赞一下~ SuperVessel云平台是IBM中国研究院和中国系统与技术中心基于POWER架构和OpenStack技术共同构建的, 支持开发者远程开发的免费科研云平台.除支持虚拟机和容器服务外还提供:大数据Hadoop,Spark开发环境.Python科学计算开发环境(可替代Matlab).Java Eclipse/Bluefish运行环境.C/C++运行环境 只需任意一个邮箱,1分钟就可以申请到服务器,没见过更快的了-使用之后觉得不足之处: 1.由于

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:

目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu16.04 2. 安装显卡驱动 3.安装Cuda8.0 4. 安装Cudnn6.0 5. 清华源安装Anaconda 6. 安装tensorflow 7. 验证您的安装 运行一个简短的 TensorFlow 程序 8. 卸载cudnn5.1升级为cudnn6.0 深度学习环境搭建:Tensorflo

之前一直在CPU上跑深度学习,由于做的是NLP方向所以也能勉强忍受.最近在做图像的时候,实在是扛不住了...还好领导们的支持买个虚拟机先体验下.由于刚买的机器,环境都得自己摸索,瞎搞过很多次,也走过很多弯路,所以我就记录下从裸机安装深度学习环境的正确过程.(全程root用户哦!) 裸机简介 服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔! 先来聊聊裸机里面包含什么有用的东西:

Windows10 + eclipse + JDK1.8 + Apache Maven 3.6.0 + dl4j深度学习环境配置 JDK下载安装请自行,并设置好环境变量1 查看Java版本C:\Users\jiangshan>java -versionjava version "1.8.0_191"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_191-b12)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (buil

我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境 windows10 64 python3.5 vs2017(需要C++部分) cuda9.0 cudnn7.1 GeForce GTX1060 1.安装python 我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量. 测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息 则安装成功 2.安装vs2017 3.安装cuda 首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡 我们

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 

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

PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP,用于概率图模型的Pyro,扩展了PyTorch的功能.通过学习<深度学习入门之PyTorch>,可以从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型.学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归.深度

工作环境 系统:Ubuntu LTS 显卡:GPU NVIDIA驱动:410.93 CUDA:10.0 Python:.x CUDA以及NVIDIA驱动安装,详见https://www.cnblogs.com/orzs/p/10951473.html 需要部署的软件 conda环境 nccl2环境 openmpi环境 horovod环境 1. 创建conda环境 官网下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 下载合适