在编译Caffe的漫长过程中,经过了一个又一个坑,掉进去再爬出来,挺有趣的.对比原文有修改! LInux下配置安装:(本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-1583812-841855.html 参考链接:http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 官方文档:http://caffe.berkeleyvision…

前言: 经过尝试过几次Caffe,theano,MxNet之后,很长时间没有进行caffe的更新,此次在Ubuntu16.04下安装Caffe,折腾了一天时间,终于安装成功. 参考链接:Caffe+UbuntuKylin14.04_X64+CUDA 6.5配置 一  配置CUDA8.0 既然使用了最新版本,必然使用最新版本的CUDA,且只有CUDA8.0给了ubuntu16.04支持. 1.1 禁用nouveau驱动: 参考链接: http://blog.csdn.net/chunchun362…

一.版本 linux系统:Ubuntu 14.04 (64位) 显卡:Nvidia K20c cuda: cuda_7.5.18_linux.run cudnn: cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc 二.下载 Ubuntu 14.04下载地址:http://www.ubuntu.com/download/desktop (64bit) cuda7.5下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/  ,下载对应的操作系统和版本…

环境 python3.5 tensorflow 1.3 VUDA  8.0 cuDNN V6.0 1.确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息 nvidia-smi 可以查看英伟达显卡信息 确保gcc安装 gcc -v 3.确保安装ssh yum install openssh-server 4.确保安装kernel sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(un…

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/…

一.需要安装的软件 1)vs2013,我是在http://www.52pojie.cn/thread-492326-1-1.html这个网址安装的.我之前用的是vs2012,按照网上的配置教程会爆各种错误,NuGet包总是还原失败,调试了一整天都没弄成功,最终还是安装了vs2013,才使配置过程一切顺利,所以还是建议安vs2013. 2)matlab R2014a,这是我用的matlab版本,如果不打算配置matlab这个接口的话可以不用下载这个. 3)cuda 8.0,cuda的下载与安装介绍…

所需环境工具: 1. Windows 10 2. VS2013 3. Windows版本的caffe工具包,地址:https://github.com/Microsoft/caffe 4. Anaconda2-4.4.0-Windows安装包,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 5. CUDA8.0,地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 6. cuDNN ,地…

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为8. 理论上本教程支持Pascal架构显卡,如游戏卡GeForce GTX1070,GTX 1080,新Titan X:以及刚刚推出的计算卡Tesla P100. 如果你在安装时使用计算卡进行GPU加速,而用于显示的显卡不是NVIDIA显卡,则可能导致因为安装NVIDIA驱动时自动加载X Server配置而无法启动图形界面.这时可以使用服务器版的Ubuntu,或者换用CentOS等. 2. 安装基础…

最近又有新的项目要做了,这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题,所以最近一直在学习CUDA的编程问题,昨天安装软件完毕,运行第一个程序的时候还是遇到很多问题.所以这里给大家一起分享一下, 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧. 安装 你需要的软件有四种: 其中,cuda的devdriver是不用安装的,当然,你可以下载最新版本安装一下. 然后就是下载,注意,你下载的所有的软件和你计算机上的VS所用的位数要匹配,例如,我的手提是64位的,VS也是64位的,所以我下载的软件都是64位的.(如果…