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+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…

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…

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明 硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti 系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 1. 前期工作 NVIDIA 419.35 驱动 Visual Studio 2017 (需要C++部分) Python 3.6.x x64 2.…

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1…

声明:本人已经对原文链接根据情况做出合理的改动. 本系列文章使用的是Tensorflow v1.14 引言 TensorFlow 是由谷歌构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件.TensorFlow 的神经网络以有状态数据流图的形式表示.图中的每个节点表示神经网络在多维数组上执行的操作.这些多维数组通常称为"张量(tensors)",因此命名为"TensorFlow". TensorFlow 是一个深度学习软件系统.根据谷歌机器学习人工智能系统中的排名(RankB…

本文转载自:https://blog.csdn.net/Zafir_410/article/details/73188228 前言 前面好一阵子忙于写论文和改论文,好久没有做新实验了,最近又回到做实验是的节奏,这感觉很爽. 去年实验室买了两台工作站(4路Titanx+2颗 Xeon CPU E5-2637 v3 @ 3.50GHz),刚开始安装cuda实在是糟心,花了一两天没有搞定,后来请教了一些大牛,搞定了,今年实验室又买了两台差不多服务器,只是GPU为 Titanx(Pascal),本以为安…

Ubuntu更新完NVIDIA驱动后,重启电脑进入不了系统,一直处于登录界面.后来重启电脑时发现我进入不了系统了,输入我的登录密码会发现屏幕一闪,然后又重新跳回到登录界面,就是进入了login loop的状态,我一开始在网上查,很多人说是什么.Xauthority的问题,我尝试了几乎所有办法都不行,所幸最后找到了问题所在,将Ubuntu NVIDIA驱动卸载再重新安装即可.造成这种问题的与原因是更新后的NVIDIA驱动与我现在的GPU不匹配. 解决方法: 1.在你的用户登录界面按ctrl+alt…

Ubuntu 作为一个Linux的发行版,在桌面环境的易用性上做了很多改善,对推动Linux的推广做了很大的贡献.同时,它作为服务器的操作系统也越来越多的被使用.当然,服务器端可能更多的人在使用Redhat.CentOS等系统.Linux的发行版本很多,基本命令都差不多,但是一些系统配置上,也存在着各种各样的差异.笔者结合Ubuntu的多年使用经验,总结一下Ubuntu系统的一些配置要点. 1. 网络的配置 Ubuntu在安装过程中会自动寻找网络连接并配置网络IP等,但是好多情况下,安装系统时不…

立志学习神经网络的同学,为了让它能够跑快一点,估计英伟达的GPU是要折腾一番的． 首先看一下什么是CUDA ? CUDA(Compute Unified 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. 它是一个标准API的并行计算平台．它允许软件开发人员和工程师使用CUDA提供的GPU计算单元． 什么是CUDNN? NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速…