在Ubuntu18.04下配置深度学习/机器学习开发环境 1.下载并安装Anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#linux 安装步骤: 1)在下载的anaconda路径下打开终端执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 2)记录下安装过程中的配置路径 Prefix=/home/your name/anaconda2/ 其中“your name”是你的用户名 3)安

从零开始在ubuntu上配置深度学习开发环境 昨天一不小心把原来配置好的台式机的开发环境破坏了,调了半天没有调回来,索性就重装一次ubuntu系统.这篇文章主要记录一个简单的.‘傻瓜式’教程. 一.Ubuntu系统重装 可以参照以下链接的教程来准备启动盘,然后安装系统,地址为在这里. 二.安装Firefox浏览器 在国内的官网上面下载安装火狐浏览器.首先下载tar文件,如下图: 将压缩包内的文件解压到某一路径之内,博主选择的是解压到:/usr/share/路径下,因为这是ubuntu安装软件的默

原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深

本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni

ubuntu 深度学习cuda环境搭建 ubuntu系统版本 18.04 查看GPU型号(NVS 315 性能很差,比没有强) 首先最好有ssh服务,以下操作都是远程ssh执行 lspci | grep -i nvidia03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 315] (rev a1)03:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GF119 HDMI Audio Con

事后补充比较全面的(找对资料真的省一半功夫):https://www.jianshu.com/p/5b708817f5d8?from=groupmessage Ubuntu16.04 + 1080Ti深度学习环境配置教程 ———————————————————————————————————————————— 以下是自己搭建环境时,所参考的有用资料: Anaconda完全入门指南 https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9 ubuntu16.04安装Anacon

目录 1. 安装显卡驱动 2. 安装CUDA\CUDNN 3. 安装TensorFlow-gpu 测试 1. 安装显卡驱动 检测显卡驱动及型号 $ sudo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 添加ELPepo源 $ sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm 安装NVIDIA驱动检测 $ sudo y

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

Ubuntu搭建Java开发环境-3人已学习 课程介绍        主要介绍在Ubuntu环境如何安装Java开发的基本环境课程收益    学会Ubuntu中安装jdk.mysql.maven和idea讲师介绍    刘志敏更多讲师课程    从事互联网开发10年,曾在多个公司任职项目经理,擅长微服务.分布式搜索的架构设计; 精于JVM.TCP大并发性能调优.目前从事IT职业教育工作并担任研发项目经理.课程大纲  第1章:jdk环境安装    1.jdk环境安装  20:03  第2章:vir

前言: 本篇文章主要讲解的是在学习人工智能之深度学习时所学到的知识和需要的环境配置(安装Anaconda3和TensorFlow2步骤详解),以及个人的心得体会,汇集成本篇文章,作为自己深度学习的总结与笔记. 内容主要是人工智能和深度学习的简介.环境配置和简单的python实例演示. 对于刚了解人工智能基本常识和具有Python基础的人,再来看本篇文章,就会对人工智能之深度学习有种豁然开朗的感觉,也是对人工智能学习的一种进阶. PS:开发工具包在文章末尾,有需要或者有问题可以评论区留言讨论 一.

[时间:2018-07] [状态:Open] [关键词:ubuntu,系统安装,开发环境搭建,android,工具集] Ubuntu系统版本:v18.04 LTS c/c++ dev (build-essential) git / git-review / gitk git 可视化工具 meld 代码对比工具 net-tools 网络查看及配置工具 Synergy 版本号:v1.8.8 跨主机鼠标键盘共享工具 Synergy 与 Ubuntu 18.04 不兼容的问题及解决方案 主要问题及策略:

操作系统:Linux x64 / Ubuntu 14.04 Java JDK版本:jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 声明:转载请注明出处及本文链接 本文原文地址:Ubuntu系统Java开发环境的搭建 1. 前往ORACLE官网下载最新版本的Java JDK:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html,默认下载到Downloads文件夹. 2. 在合适的路径下创建文件夹用来存储Java J

ubuntu下Nodic开发环境搭建 1.编译环境 ubuntu可直接装gcc编译环境 sudo apt install gcc-arm-none-eabi 也可以下载可执行文件download 2. 检查make工具是否安装 make -v 一般来说开发linux上的开发者都会安装,若没有安装的话,执行以下命令安装. sudo apt-get install build-essential checkinstall 3. nRF5 SDK下载 Nordic官方对nRF51.nRF52系列提供了

. 果断换Ubuntu了, Ubuntu的截图效果不好, 不能设置阴影 ... 作者 : 万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/20855541. . Android Studio 相关博客 : -- Ubuntu 下 Android Studio 开发工具使用详解 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/20855541 ; -- Ubuntu

不多说,直接上干货! 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0

Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建,tensorflow , keras , pytorch , cuda Ubuntu16.04安装 参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656 安装nvidia驱动 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update 选择安装驱动 ubuntu-drivers devices 查看自己显卡对应的驱动