由于学习需要用到GPU加速机器学习算法,需要安装theano+cuda. 开源库的一大问题就是:难安装. 为了搞好这个配置,我是前前后后花了3天,重装了3次ubuntu重装了5次驱动才搞定. 故发此贴,给出最简单安装方法(如果我还记得的话). 因为ubuntu下各种软件依赖关系太多,最好全新ubuntu安装theano和cuda,然后在更新 最好是这么做,再多一步都可能搞错……………… 一.安装ubuntu window下安装theano和其他的依赖库相当复杂,甚至需要用到edu的邮箱. 果断抛…

参考博客: http://www.cnblogs.com/anyview/p/5025704.html 1. 安装gfortran, numpy, scipy, sklearn, blas, atlas等包 # 安装gfortran,后面编译过程中会用到sudo apt-get install gfortran# 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas,其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的.sudo apt-get install libopenbl…

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n…

参考:http://deeplearning.net/software/theano/install_ubuntu.html 编译安装python3.4:http://blog.aboutc.net/linux/61/install-python-on-linux 系统:14.04 安装python3.4 更新pip:python -m pip install -U pip 获取root权限 :su root 输入密码 sudo -i获取root权限.如果这样权限还是不够,那就输入sudo pa…

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显…

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…

作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分,在Ubuntu上调试运行成功,第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试:第二部分 Python安装和调试:第三部分 Matlab安装和调试:第四部分 Caffe的安装和测试. 第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试 这里以CUDA 7.0为…

被tensorflow 1.8, ubuntu 16.04, cuda 9.0, nvidia-390折磨了5天,终于上坑,留下指南,造福后人. 1.先把依赖搞清楚: tensorflow 1.8依赖cuda 9.0,cuda 9.0依赖nvidia-390. 2.坑: ubuntu 16.04源里只有nvidia-384,nvidia-390太新还没支持. 怎么办? 如果你不在天朝以下可以在个人源中安装nvidia-390 sudo add-apt-repository ppa:graphic…

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…

系统配置: Ubuntu 14 (其他系统也差不多如下操作) 1. 通过anaconda安装 python 地址: https://www.continuum.io/downloads#linux 2. 安装 theano dlg@dlg:~/Downloads$ pip install theano 3. 安装 keras dlg@dlg:~/Downloads$ pip install keras 4. 安装 Spearmint dlg@dlg:~/Tools$ pip install -e…