安装过程参照MatConvNet官网给出的步骤: http://www.vlfeat.org/matconvnet/install/ 1.安装CUDA8.0+cudnn6.0 参见之前的博客 2.安装MatConvNet: 下载地址:matconvnet-1.0-beta25.tar.gz 安装步骤: 我先安装了CPU版,然后安装了GPU版: CPU版: 1.解压matconvnet到自己的目录. 2.打开MatLab,把matlab添加到MATLAB的搜索路径中. 3. > cd <MatC…

系统配置: Ubuntu14.04(x64) CUDA8.0 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz(Tensorflow依赖) Anaconda 1. Torch安装 Torch是深度学习一个非常好的框架,使用人也特别多,之前一直使用caffe进行实验,最近一个实验需要在Torch下面跑,所以借此机会安装一下torch. Torch的官方文档已经说的非常详细,安装可以直接按照官方文档进行,官方文档戳我. 首先从github中down下来torch,放在-/torch文件夹下面…

查看Ubuntu14.04 64位上显卡信息,执行: lspci | grep -i vga lspci -v -s 01:00.0 nvidia-smi 第一条此命令可以显示一些显卡的相关信息:如果想查看某个详细信息,可以执行第二条命令;如果是NVIDIA卡, 可继续执行第三条命令,显示为GeForce GTX 970. 参考https://wiki.ubuntu.com.cn/NVIDIA安装GeForce GTX 970驱动. 安装cuda 8.0: 1.      参考官网: http:…

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 …

查看Ubuntu14.04 64位上显卡信息,执行: lspci | grep -i vga lspci -v -s 01:00.0 nvidia-smi 第一条此命令可以显示一些显卡的相关信息:如果想查看某个详细信息,可以执行第二条命令;如果是NVIDIA卡, 可继续执行第三条命令,显示为GeForce GTX 970. 参考https://wiki.ubuntu.com.cn/NVIDIA安装GeForce GTX 970驱动. 安装cuda 8.0: 1.      参考官网: http:…

博主装Ubuntu18.04主要是为了用于跑深度学习,所以我们先来搞搞gcc环境 第一步:安装多版本gcc.g++可切换 sudo apt-get install gcc-4.8 gcc-4.8-multilib sudo apt-get install g++-4.8 g++-4.8-multilib -multilib g++--multilib -multilib g++--multilib -multilib g++--multilib 切换版本命令 sudo update-altern…

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…

上午把tensorflow安装好了,下午和晚上装caffe的确很费劲. 默认CUDA,cuDNN可以用了 caffe官方安装教程 有些安装顺序自己也不清楚,简直就是碰运气 1. 安装之前依赖项 General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get in…

一.首先安装NVIDIA显卡驱动 通过NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run文件安装. 1. 添加 PPA. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 2. 刷新并安装新的驱动程序 sudoapt-get update sudoapt-get install nvidia-367 nvidia-settings (如果需要的话,) 卸载: 删除所有的 nvidia 包: apt-get purge nvidia* 二.…

首先声明,本文借鉴自:http://blog.csdn.net/u011314529/article/details/51505029 所以,可参考链接的博文.但原文有个瑕疵就是,cublas.lib错写成了cudlas.lib. 其次,我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程,是为备忘. 步骤如下: 1.下载安装CUDA: 1.1  下载.请到 cuda官网,选择合适的版本.如果版本不合适,安装的时候会提示的,但还是下载最新的比较好: 1.2  安装.双击cuda_7.5.18_win10…