前两个月参加了学校的国创项目,和一个外院的同学组队.课题是基于深度学习的新闻图片中网络暴力元素的检查. 6月末最后一门试考完,正式开始暑假,便有了大把时间搞这个国创项目(反正没有其他事干).两个组凑钱买了服务器.实验室的师兄老早告诉我们,配环境是第一步,我们可能要搞很久.下面总结一下配环境中获得的经验. 首先是要有独立的环境,因为github上的代码有些是python2.7有些是3.6,需要的包的版本也不同.于是乎我参考网上的教程pip安装了一个conda.有了conda之后就可以进行独立的环境…

  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…

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…

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…

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…

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…

从零开始在ubuntu上配置深度学习开发环境 昨天一不小心把原来配置好的台式机的开发环境破坏了,调了半天没有调回来,索性就重装一次ubuntu系统.这篇文章主要记录一个简单的.‘傻瓜式’教程. 一.Ubuntu系统重装 可以参照以下链接的教程来准备启动盘,然后安装系统,地址为在这里. 二.安装Firefox浏览器 在国内的官网上面下载安装火狐浏览器.首先下载tar文件,如下图: 将压缩包内的文件解压到某一路径之内,博主选择的是解压到:/usr/share/路径下,因为这是ubuntu安装软件的默…

原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth…

[学习总结]GirlsInAI ML-diary 总 原博github链接-day2 Python版本选取与Anaconda中环境配置与下载 1-查看当前Jupyter的Python版本 开始菜单选Jupyter Notebook打开浏览器中的Jupyter 左上角:new-->terminal-->输入Python 2-py2.py3选取 py2已经渐渐被淘汰.不要用最新版的语言,容易踩坑-->选择py3.5 整理后的教程里说py3.6,3.7都可以,本课程选用py3.5,保持统一吧.…

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深…