Ubuntu安装CUDA.CUDNN比较有用的网址总结 1.tensorflow各个版本所对应的的系统要求和CUDA\CUDNN适配版本 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 2.手动安装CUDA/CUDNN https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769 注意:该博文中设置CUDA环境变量的代码写错了,应该改为: export LD_LIBRARY_PATH=…

硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境:Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况. 以华硕主板的禁用方法为例: 首先进入 BIOS,然后选择 Boot ,进入 Secure Boot 界面: 确定 "OS Type" 是 "Windows UEFI" 进入 "Key Management" 选择 "C…

目录 安装前的工作 要安装的cuda和cudnn版本说明 安装cuda 检查cuda的安装情况 安装cudnn 安装nvidia-docker 在红米book14上的实践 本文参考自Ubuntu18.04安装CUDA10.1和cuDNN v7.6.5 安装前的工作 lspci | grep -i nvidia查看可用的nvidia设备-- 01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP106 [GeForce GTX 1060 6…

前言 对于从事机器学习.深度学习.图像处理.自然语言处理等科研与工作的小伙伴们,ubuntu系统是一个不错的选择,本人前几天入手拯救者y9000p 2023版本,配置为:RTX4060 16G 13代i9 13900HX,由于我从事智能驾驶工作,电脑到之后就安装了ubuntu双系统,本篇文章将为大家介绍一下ubuntu安装nvidia显卡驱动方法,对于网上的众多版本,我也是在试错中前行,现将成功方法分享给大家. 前置准备 默认大家已成功安装ubuntu双系统,在安装nvidia驱动之前,需要进入…

安装cudnn前后,GPU跑一个算法的速度分别是139ms和26ms ! 1. 在以下网址选择  cuDNN v5.1 Library for Linux 下载 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 2.下载得到一个 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 包,解压之 得到 cuda 文件夹, 下含两个子文件夹 include , lib64 3. 把 include 和 lib64 文件夹内容分别复制到 /usr/lo…

CUDA 查看驱动兼容性:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 查看GCC 与CUDA 驱动版本的兼容性 安装CUDN 这里选择的是cudn9.0 sudo chmod a+x cuda_9.0.xxx_384.116.xx_linux.run #更改权限 sudo ./cuda_9.0.xxx_384.116.xx_linux.run (注意:执行后会先出现一个声明,需要阅读到100%,同意声明后才…

NVIDIA-linux.run安装后,会出现登录页面循环,解决办法是在运行命令后加入-no-opengl-files 打开nvidia x server Settings软件,显示:You do not appear to be using the NVIDIA X driver. Please edit your X configuration file (just run `nvidia-xconfig` as root), and restart the X server.运行sudo…

转载请注明: 仰望大牛的小清新:http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 本文原网址:http://www.cnblogs.com/luruiyuan/p/6660142.html 我用的Ubuntu版本是 16.04 ,并且使用了 gnome 作为桌面(这一点无关紧要),经历了许多波折,终于完成了以 tensorflow 为后端的 keras 的安装. tensorflow-GPU 版本的安装: 1.下载 CUDA 8.0 地址:https://developer.n…

看完了Deep Learning with Python,尝试了部分Keras的demo代码. 感觉Keras虽然容易上手,能够快速搭建出一个通用的模型,但是缺乏对底层的控制. 同时,在使用了自己编译的支持CUDA 10的tensorflow之后,总感觉有些不可控的bug出现:即使仅仅只是把demo代码改为自己的小工程,也有诸如load_model不能放在循环外(否则cudnn报错),第一次model.predict正确,但是循环做第二个predict就出错.在网上搜索了好几天,也没有找到问题的…

Consul 概念(摘录): Consul 是 HashiCorp 公司推出的开源工具,用于实现分布式系统的服务发现与配置.与其他分布式服务注册与发现的方案,比如 Airbnb 的 SmartStack 等相比,Consul 的方案更"一站式",内置了服务注册与发现框 架.分布一致性协议实现.健康检查.Key/Value 存储.多数据中心方案,不再需要依赖其他工具(比如 ZooKeeper 等).使用起来也较 为简单.Consul 用 Golang 实现,因此具有天然可移植性(支持 L…