编译 Tensorflow 1.10 + CUDA9.2 + MKL【转】

【编译 Tensorflow 1.10 + CUDA9.2 + MKL【转】】的更多相关文章

编译 Tensorflow 1.10 + CUDA9.2 + MKL【转】

本文转自:https://www.solarck.com/compile-tensorflow-gpu.html 我的电脑系统是基于 Archlinux 的 Manjaro,软件包更新的比较激进,很早就已经是 CUDA 9.2 了,而目前 Tensorflow 的官方编译版本对 CUDA 的支持还只停留在 CUDA 9.0.由于还不太会用 mxnet 和 pytorch,这时倍加想念 Keras 的简单.最近忙里偷闲研究了一下编译安装 Tensorflow,发现还挺简单的,把成功的喜悦分享出来,…

Ubuntu install TensorFlow 1.10 + CUDA 9.2 + cuDNN 7.2

为了装TensorFlow 1.10 下面升级一下系统的软件环境 NVIDIA DRIVER 去官网下载最新的linux驱动 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 直接运行会报错 sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run ERROR: You appear to be running an X server; please exit X before installing. For furth…

编译TensorFlow源码

编译TensorFlow源码参考: https://www.tensorflow.org/install/install_sources https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/go/README.md 一环境 ubuntu 16.04.2 (virtualbox 虚拟机) 二安装 bazel 参考:https://docs.bazel.build/versions/master/instal…

深度学习应用系列（一）| 在Ubuntu 18.04安装tensorflow 1.10 GPU版本

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来…

编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口

TensorFlow 的 Python 接口由于其方便性和实用性而大受欢迎,但实际应用中我们可能还需要其它编程语言的接口,本文将介绍如何编译 TensorFlow 的 C/C++ 接口. 安装环境: Ubuntu 16.04 Python 3.5 CUDA 9.0 cuDNN 7 Bazel 0.17.2 TensorFlow 1.11.0 1. 安装 Bazel 安装 JDK sudo apt-get install openjdk-8-jdk 添加 Bazel 软件源 echo "deb […

Ubuntu16.04编译tensorflow的C++接口

原文:https://www.bearoom.xyz/2018/09/27/ubuntu1604buildtf4cpp/ 之前有一篇介绍到在windows下利用VS2015编译tensorflow的C++接口,接下来这篇就介绍下在Ubuntu下编译tensorflow的C++接口. 先说一下我的电脑配置,首先是Ubuntu16.04,anaconda用的是3.4.2,CUDA用的是9.0的,cudnn用的是7.0.5的.因为已经在anaconda3上安装好了tensorflow1.7的,但是这次…