环境 python3.5 tensorflow 1.3 VUDA  8.0 cuDNN V6.0 1.确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息 nvidia-smi 可以查看英伟达显卡信息 确保gcc安装 gcc -v 3.确保安装ssh yum install openssh-server 4.确保安装kernel sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(un…

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…

OpenCV Qt CUDA windows环境下 配置 反复装过几次,每次都网搜攻略:自个做个记录 方便以后使用. 碰到OpenCV各种奇怪的错误 先看看 图片imread() 有没有读空 再找其他问题 基本套路就是:1 Bin 2 include 3 lib/.lib 将Bin加入环境变量:选择相应平台 vc等——  G:\OpenCV\opencv2.4.6\build\x86\vc11\bin; G:\OpenCV\opencv2.4.6\build\x64\vc11\bin 加入VC的…

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就…

https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/80689543 https://blog.csdn.net/sinat_29963957/article/details/83108324 https://www.linuxidc.com/Linux/2017-10/147618.htm cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cu…

本文适用: Visual Studio 2008,C++, CUDA版本不限,不过我用的是5.5做的实验. 先贴出属性表的内容: <?xml version="1.0" encoding="gb2312"?> <VisualStudioPropertySheet ProjectType="Visual C++" Version="8.00" Name="cudaenv" > <…

1.直接在新建工程的时候选择CUDA,这样的工程既能编译C++也能编译CU 2.在已有的C++工程上添加CUDA编译环境 右键工程-->生成依赖项-->生成自定义-->勾选CUDA 9.0 这时右键工程属性,发现多了两个关于CUDA的属性 点击CUDA C/C++下的Common,将默认的32-bit(--machine 32)改为 64-bit  (--machine 64) 然后加入CUDA代码,运行发现找不到 dll 文件 我们需要引入dll文件的路径 右键工程属性,点击调试,在环…

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…

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没…

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现…

紧接着前几天的事: 特殊的日子,想起了当年的双(1080TI)显卡装机实录 和 炼丹炉买不起了:聊一聊这段日子的显卡行情 之后,决定买一台整机玩玩. 而现在,主机终于回!来!了!主机回来干什么,当然是--配置环境. 老潘之前也有一些配置环境的文章,可以参考: ubuntu16.04下安装NVIDIA(cuda)-gtx965m相关步骤以及问题 pytorch-0.2成功调用GPU:ubuntu16.04,Nvidia驱动安装以及最新cuda9.0与cudnnV7.0配置 win10下安装使用py…

Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base -----------------------…

根据摩尔定律,每18个月,硬件的速度翻一番.纵使CPU的主频会越来越高,但是其核数受到了极大的限制,目前来说,最多只有8个或者9个核.相比之下,GPU具有很大的优势,他有成千上万个核,能完成大规模的并行计算,势必影响未来计算机发展的潮流. 运行GPU的计算机语言有很多种,但是NVIDIA的CUDA程序较为普遍.本博文主要介绍CUDA编程,分为两部分来阐释,第一部分简单配置一下编程环境,第二部分编写一个源程序并实现一个简单的功能. 一.环境配置 根据计算机系统,直接下载安装CUDA6.0的tool…

TensorFlow-gpu环境需要CUDA+cuDNN+python,CUDA又需要VS,所以,,,环境越来越大哈哈. 1.主要环境: Python 3.6 CUDA9.0 Cudann7.0 Tensorflow-gpu1.5 2.安装步骤(简略): Anaconda prompt(python3)-> conda create -n tensorflow python=3.6 ->activate tensorflow-gpu ->pip install --upgrade ten…

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>…

VS2015+CUDA8.0环境配置 Anyway,在这里记录下正确的配置方式: 1.首先,上官网下载对应vs版本的CUDA toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-50-archive (记住vs2010对应CUDA5.0,vs2013对应CUDA7.5,vs2015对应CUDA8.0) 2.接着,直接安装,记得在安装过程中如果你不想换你原有的显卡驱动的话,就选择自定义不安装driver:否则如果你直接选"精简"又不安装驱…

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…

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决…

写在前面的话: 再弄这个之前,我对python也好,tensorflow也好几乎是0认知的,所以配置这个环境的时候,走了不少弯路,整整耗费了一个星期的时间才搭配完整这个环境,简直了...然而最气的是,好不容易搭好了环境,因为我笔记本配置低,老师给的程序根本跑不起来. 这个环境搭配的教程有很多博客可以参考,我却弄了很久也没成功,反思自己,是自大的心理在作怪.教程里让用python3.5,而我偏偏安装python3.6,教程说安装cuda8,我发现官网出了cuda9,就安装了9,这么弄下去当然不容易…

本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n…

前言:以前觉得机器学习要应用于游戏AI,还远得很. 最近看到一些资料后,突发兴致试着玩了玩Unity机器学习,才发觉机器学习占领游戏AI的可能性和趋势. Unity训练可爱柯基犬Puppo 机器学习训练出的游戏AI,模型可能数据庞大,但是这完全可以部署于服务器. 目前绝大部分游戏AI都是人工制作,工作量庞大.机器学习可以解放生产力,放台主机训练让其自己培养出更实的AI. ml-agents介绍 Unity Machine Learning Agents (ML-Agents) 是一款开源的 Un…

Ububtu18.04下载cuda9.0 下载好后得到: CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本,而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3,需要安装gcc-6与g++-6 查看当前版本: $gcc --version  $g++ --version 可以不卸载当前gcc 和g++直接下载gcc-6 g++-6, $sudo apt-get install gcc-6 g++-6 然后更改软连接修改gcc-6为默认版本: $sudo mv gcc gcc.bak $ sudo ln…

DL服务器主机环境配置(ubuntu14.04+GTX1080+cuda8.0)解决桌面重复登录 前面部分是自己的记录,后面方案部分是成功安装驱动+桌面的正解 问题的开始在于:登录不了桌面,停留在重复输入密码界面 博文中分析的结论: 虚拟机中不能直接调用物理显卡进行 CUDA 编程:虚拟机中运行 CUDA 需要硬件和软件的配合才能使用,对于一般使用者可能暂时不太可能的. 参考博文: 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度学习主机环境配…

[转载来的文章:如有侵权,请联系我!我将马上删除!] 首先声明一下,如标题,本教程是caffe在windows系统上的配置方法,而且是github上官方BVLC/caffe目前推荐的配置方法,并不是使用微软的caffe-windows.之前很多人是用的微软的caffe配置,本教程真不是. 适用平台 64位 windows 10.64位 windows 7(我第一次安装配置的是win10,现在用win7安装给大家做个演示,有一些截图是win10上的,不过没影响的,win8我就不清楚了..) caf…

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…

Windows+Python+anaconda机器学习安装及环境配置步骤 1. 下载安装python3.6以上版本(包含pip,不用自己安装)2. 直接下载安装pycharm安装包(用于编写python)3. 直接下载安装anaconda安装包(包含numpy,sklearn,省去python配置numpy,sklearn包环境) ##测试anaconda环境(如果觉得安装没问题可以不测试)##配置anaconda环境变量eg:;F:\Anaconda3;F:\Anaconda3\Library…

由于在学习神经网络,为了尝试各种深度学习框架,电脑上目前安装了caffe, caffe2, paddlepaddle, tensorflow三款主流框架,但是安装过程中真是痛不欲生. 且不说单单安装一个caffe框架时花了我两天时间,各种cuda, cudnn不适应,还有Python接口有问题,由于我一直都习惯用Python3,还把它配置成了在Python3 环境下运行,可是paddlepaddle只支持Python2.7,没办法又把Python2所需支持的依赖库安装好,但是最闹心的是这三家框架…

这次介绍的是使用 tensorflow1.8, cuda9.0, cudnn7.0的版本 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 下载相应的cuda,推荐使用deb进行安装 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get up…

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘…

本文转载自:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80808930 一.设置网络 机器有两张网卡,将当前正在使用的“有线连接1”配置为以下的设置 IP使用 192.168.2.251 掩码:255.255.248.0 网关:192.168.5.1 DNS:202.96.134.133;202.96.128.166 二.安装五笔 1 .首先声明,输入法根据个人爱好,系统已经自带拼音,如果习惯则可以跳过此步骤.我是习惯五笔输入,所以根据需要先…