链接:https://www.jianshu.com/p/bcf37d0e4e9b 为了入门机器学习的小伙伴能安装好工具,特制作此教程 按照 Anaconda 下载网站上的说明下载并安装 Anaconda. 调用以下命令创建名为 tensorflow 的 conda 环境: conda create -n tensorflow pip python=3.6 发出以下命令以激活 conda 环境: activate tensorflow 发出相关命令以在 conda 环境中安装 TensorFlo…

在网上找了很多案例,踩了许多坑,感觉比较全面的是下面介绍的 http://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7575586.html 先说说我的步骤: 首先安装了Anacoda,因为是科学运算环境,所以先安装了最新版,所以对应的Python 3.6 安装显卡驱动:GTX950M 安装了最新的 390驱动,担心不兼容,所以都用最新的 安装cuda,这个坑最后才发现,因为安装最新的9.1版本,最后tensorflow只找9.0的文件.所以,这个地方一定要选其他release…

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve…

一.电脑配置 说明: 电脑配置: LEGION笔记本CPU Inter Core i7 8代GPU NVIDIA GeForce GTX1060Windows10 所需的环境: Anaconda3(64bit)CUDA-9.0CuDNN-7.1 二.安装cuda 1.查看自己电脑NVIDIA图形卡是否支持GPU运算 在安装之前你要先查看你的电脑是否支持GPU运算,否则你也不用安装了. 打开终端: 方法一: ubuntu-drivers devices 我的显卡是GTX1060的 方法二: 可以查…

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p…

(安装:NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1) 显卡(GPU)驱动:NVIDIA-384 CUDA:CUDA9.0 cuDNN:cuDNN7.1 Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动,首先进入NVIDIA官网,然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号. 这里我的电脑是:华硕F450J ,自带的NVIDIA GEFORCE 745. 第一步.安装NVIDIA GPU驱动 去NVIDIA官网查询是否支持我电脑的GPU如下 可以看出:GeForce 700M S…

在安装tensorflow-gpu时,也看过不少的博客,讲得乱七八糟的,也不能这样说,只是每个人安装的环境或需求不一样,因此没有找到一个适合自己的教程去安装tensorflow-gpu版本.当然,入手一台新电脑立马是安装配置这些环境,在次期间也遇到过不少的坑.话不多说,对此总结了以下几个步骤,直到成功! 1.首先查看tensorflow-gpu所对应的python版本.CUDA.cuDNN版本,这个非常重要,直接决定,最后是否安装成功. 注:链接查看地址https://tensorflow.go…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41096599 1.先查看是否安装有以下组件,若有先考虑彻底删除再安装(安装严格按照下面顺序进行) 查看nvidia 版本 nvidia-smi 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 2.安装nvidia驱动 1.禁用系统默认nouveau显卡驱动 打…

目录 前言 编译工具CMake C++标准库安装 下载OpenFace代码 OpenCV安装 luarocks-Lua 包管理器,提供一个命令行的方式来管理 Lua 包依赖.安装第三方 Lua 包等功能 安装 TORCH-科学计算框架,支持机器学习算法 安装依赖的 LUA库 编译OpenFace代码 下载预训练后的数据 调用Demo测试 前言 Ubuntu18.04+CUDA9.0+cuDNN7.1.3 详细安装教程请参照:https://blog.csdn.net/ctwy291314/art…

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-390版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12…