2020/5/29 在 windows10 上面安装 CUDA 和 cuDNN 0.简单了解一下 CUDA 和 cuDNN 1)什么是 CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 2)什么是cuDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能.易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

那些最全面的Windows10安装pytorch踩过的坑以及如何应用 一.pytorch简介 2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch.它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:1.具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy).2.包含自动求导系统的深度神经网络. 深度学习的框架有很多,诸如选择哪个深度学习的框架,哪个框架好这类的问题很多,这里引用知乎的回答 PyTorch到底好用在哪里? PyTorch更有利于研究人员.爱好

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

1. 安装显卡驱动 ~$ lspci | grep controller00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Sky Lake Integrated Graphics (rev 07)03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM108M [GeForce 940MX] (rev a2) 双显卡下安装NVIDIA驱动,首先选择合适的源. sudo apt-get update sudo

在安装cuda的时候,有时候会提示toolkit installation failed using unsupported compiler.这是因为GCC版本不合适所导致的. 解决的方法很简单,直接在安装命令之后加-override再安装,一般来说就没什么问题了.如: sudo ./cuda_6.0.37_linux_64.run -override

此次安装过程有点曲折,不过最后还是能成功安装,由于没细细看官方的安装文档,导致花了很多时间安装,希望此文能让想装CUDA的同学少走点弯路 1.NVIDIA Driver是否要装 刚开始要装CUDA时,以为要先装显卡驱动,搜索如何装驱动,导致驱动版本不符合CUDA要求的版本,一直卡在这里不能安装CUDA,后来发现CUDA的安装包提供了显卡驱动,如果已经安装了驱动,再去安装CUDA,如果它要求的驱动版本和系统已经安装的版本不一样,会有点问题,所以,干脆不装驱动了. 不过还是提供下OpenSuse装驱

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5655957.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/862537/cuda-setup-and-installation/installing-cuda-toolkit-on-ubuntu-14-04/ http://unix.stackexchange.com/questions/38560/gpu-usage-monitoring-

原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html 个人知乎主页欢迎关注:https://www.zhihu.com/people/jack_lu,相信我会提供高质量的timeline. "站在岸上学不会游泳."看了各种深度学习的新闻.有意思的paper,要开始搭建深度学习环境入坑了.昨天看到一视频展现了tensorflow在Android平台上的应用,感觉潜力巨大,所以选择了tensorflow. 结合几篇安装博客总结了安装方法,可能是

1 装系统时候注意,另外14.04要好于12.04,自带了无线驱动 ubuntu14.04安装完不要update 2 安装cuda和cudnn http://blog.csdn.net/l297969586/article/details/53320706 我安装时候cuda8,cudnn选用V5,因为最新的和显卡有问题 3 sudo apt-get upgate出问题: 在安装更新,命令行sudo apt-get update 或者运行更新管理器的时候,出现W: GPG 错误:http://p

chmod Document 这里Document是一个文件夹,文件夹中还有好多子文件,可以发现执行了这条指令以后,其子文件夹的权限并没有改变. 要想改变其子文件夹的权限,应该执行 Document/ 对于想要编译内核或者安装瑞昱网卡驱动的人来说,需要安装对应系统内核的headersudo apt-get install linux-headers-generic 查看pci设备和驱动: sudo lspci -knn 安装pure-ftpd服务器端 sudo apt-get install p

windows10安装MySQL数据库 一.问题现象: cmd执行“mysql”命令,提示:ERROR 2003 (HY000): Can't connect to MySQL server on 'localhost' (10061) 从错误的提示中可以看出MySQL服务没有启动,因此只需要启动MySQL服务就可以了. 二.服务中未找到MySQL服务: 需要将mysql加入到Windows的服务中.切换到mysql安装目录下的bin文件夹,命令行运行"mysqld --install"

很多神经网络架构都需要安装CUDA,安装这个的确费了我不少时间,是要总结一下流程了. 安装这个,最好使用官网的安装步骤和流程,不然,会走很多弯路: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal 按照上面的流程走,下面就是根据各种问题去解决问题

一.参考: https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 https://www.jianshu.com/p/00c37b09f0f3 二.安装过程 1.检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件 1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU 你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号,如果你是双系统,在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息:你也可以在ubuntu的终端中输入命令: $ lspci |

00.CUDA简介 CUDA和GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序 01.CPU+GPU协同架构 02.部署环境 [docker@lab-250 ~]$ cat /etc/*release NAME="Red Hat Enterprise Linux Server" VERSION="7.0 (Maipo)" ID="rhel" ID_LIKE="fedora" VERSION_ID="7.0&

原文转自:http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183 CUDA7.5和CUDA8.0的安装过程是一毛一样的.所以如果安装CUDA8.0的同学,直接将下文中的所有7.5替换为8.0即可. 折腾了好多天,前后重装了大概六.七次Ubuntu,终于上把CUDA安装好了,被坑了好多次,也走了不少弯路. 第一次发帖,还请多指教. [环境] 笔记本:ThinkPad T450 X86_64 显卡:主显 Intel HD Graphics 55

毕业再没用配过机器学习的环境了,既亲切又陌生,久违了. 系统 mint18  x64 1安装cuda 按官网提示 选的9.1版  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2安装Anaconda3 从清华的镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 从最下面选Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64 在下载 路径下 执行 bash ./Anaconda3-5.0.

安装CUDA 8.0 1) 在终端运行指令 sudo sh cuda_8.0.44_linux.run --no-opengl-libs 不加这个选项会进入循环登陆 2) 之后是一些提示信息,输入accept.接下来很重要的地方是在提示是否安装显卡驱动时, 一定选择no(之前安过)其他各项提示选择是,并默认安装路径即可. 3) 通过安装结果,我们看到少了一些库,把缺少的安装上就可以了. sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx

前言: TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要:本文主要安装gpu版本. 1.环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认. vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装. python 3.6/3.5:下载64位的,这里下载,下载后安装. pip 9.0.1(确认pip版本 >= 8.1,用pip -V 查看当前 pip 版本,用python -m pip install -U pip升级pip

1. 更新apt-get源列表 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2. 添加驱动源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update 3. 安装nvidia驱动 1.正常策略 sudo apt- sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install freeglut3-dev 这一步有超多的坑,如果你