使用 conda install -c conda-forge tensorflow 或者 conda install -c conda-forge tensorflow-gpu 试下.

一.操作系统安装 OS版本:Ubuntu 16.04 (ubuntu-16.04.5-server-amd64.iso) CPU:4Core以上 内存:4GB以上 磁盘空间:80G以上 二.基础环境准备 1.为了提高apt安装速度,更新apt为国内阿里云源 (1)复制原文件备份  sudo cp /etc/apt/source.list /etc/apt/source.list.bak (2)编辑源列表文件 sudo vim /etc/apt/source.list (3)将原来的列表删除,添加

最近在研究风格化得内容,发现搭建环境实在是很头疼的事情,虽然网上已经有各路大神总结整理好了很多搭建指南,各种问题的解决方案都已经罗列出来供大家参考.然后参考终究是参考,真正自己上手,发现仍旧是各种坑,各种问题层出不穷.所幸最后靠着大咖们的肩膀成功了,现想总结一下本人的搭建之路,也给后来人多一个参考.当然很多下载.安装的步骤就不去明说了,请查阅文末的参考文章. 一.安装N卡驱动 请参考:Ubuntu16.04 Nvidia显卡驱动简明安装指南 https://www.cnblogs.com/sha

首先,需要知道   tensorflow  1.5版本以上包括 1.5版本  的GPU类型都是需要安装  cuda9.0的,  tensorflow-gpu  1.4版本是可以使用cuda 8.0. 由于本人安装的是cuda8.0,  所以安装的tensorflow-gpu版本为 1.4  . 然而比较搞笑的是tensorflow-gpu 1.4 版本的需要的 cudnn是 6.0, 而不是cuda8.0最新支持的cudnn 7.0  . cudnn 下载地址:  v6.0版本的对应cuda8.

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

title: Ubuntu 16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano categories: 深度学习 tags: [深度学习框架搭建] --- 前言 经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的环境搭建= =.虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉.现在就根据我自身在安装过程中的一些体会

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com TensorFlow是Google开发的开源的深度学习框架,也是当前使用最广泛的深度学习框架. 一.安装 ubuntu16.04安装TensorFlow很简单: pip install tensorflow==1.1.0 --user 安装是否成功验证: >>> import tensorflow as tf>>> tf.__version__'1.1.0'>>

安装环境:ubuntu16.04+cuda9+cudnn7+tensorflow+pycharm 1)前期搭建过程主要是按照这篇博文,对于版本选择,安装步骤都讲得很详细,亲测有效! https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476 2)pycharm的安装很简单,这里没有通过命令行安装,直接去官网下载,参考这篇博文 https://blog.csdn.net/zhuanshu666/article/details/7355488

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.

参考 ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装.测试经历 ,细节处有差异. 首先说明,这是在台式机上的安装测试经历,首先安装的win10,然后安装ubuntu16.04双系统,显卡为GTX1060 台式机显示器接的是GTX1060 HDMI口,win10上首先安装了最新的GTX1060驱动375 废话不多说,上车吧,少年 一.首先安装nvidia显卡驱动 我是1080P的显示器,在没有安装显卡驱动前,ubuntu分辨率很低,可以手动修改一下grub文件,提高分辨率,

一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6.0 Library for Linux TensorFlow版本: Linux GPU:  Python 3.5 (build history) 版本之间要匹配,否则安装可能会出错. 二.软件下载: 1.Ubuntu16.04.3 LST 下载地址:https://www.ubuntu.com/d

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

谷歌宣布开源其内部使用的 TensorFlow Object Detection API 物体识别系统.本教程针对ubuntu16.04系统,快速搭建环境以及实现视频物体识别系统功能. 本节首先介绍安装环境: 1.首先简单安装tensorflow,一般用户可以直接按照下面的命令进行安装,若不行请转到http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7500960.html进行安装. pip install tensorflow   (# For CPU) pip install te

Ubuntu16.04在cuda以及cudnn安装好之后,安装tensorflow,tensorflow以及opencv可以到网上下载对应的安装包并且直接在安装包所在的路径下直接通过pip与conda进行安装,如下图所示: 前提是要下载好安装包.安装好tensorflow之后还需要进行在~/.bashrc文件中添加系统路径,如下图所示 Openslide是医学图像一个重要的库,这里给出三条命令进行安装 sudo apt-get install openslide-tools sudo apt-g

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

  本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介绍在ubuntu16.04下,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安装英伟达显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/

本文转载自:https://blog.csdn.net/pzh11001/article/details/79683133 大家好,我是 (深度学习硬件DIY总群)(719577294)群主:    这篇短文介绍一下怎么从源代码编译安装tensorflow-GPU版本.这个编译安装教程是我本人自己的一个安装总结,首先说明一下我自己在自己电脑上已经成功编译安装了.我的电脑配置如下:CPU:AMD4核未知型号内存:12G DDR2硬盘:两个机械硬盘,一个500G,  另一个150G显卡:GTX750

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 le/details/52793183 写在前面 一些废话 接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑] 所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 本文主要是通过tensorflow官网的教程来实现安装,如果无法安装的话也可以试着用源码去安装(源码安装相对比较复杂不推荐). 1.前期的环境查询准备 1.1查看tensorflow的对于系统的基本

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系

Python3.7 源码下载: https://www.python.org/downloads/release/python-370/ 解压源码: tar -zxvf Python-3.7.0.tgz -C ~ 安装源码编译所需的各种依赖库:(Ubuntu16.04环境下) sudo apt-get install zlib1g-dev libbz2-dev libssl-dev libncurses5-dev  libsqlite3-dev libreadline-dev tk-dev li