ubuntu set up 3 - cuda】的更多相关文章

Ubuntu安装opencv with cuda 为了运行dense flow真是折腾啊,下面网址是教程 http://blog.aicry.com/ubuntu-14-04-install-opencv-with-cuda/ http://rolflussi.blogspot.com/2015/09/opencv-with-cuda-on-ubuntu-1404.html 建议不要安装3.0以上版本,但是2.4.10版本又不支持gpu,真TM坑爹,应该可以用2.4.12版本. 1.首先下载op…
Ubuntu系统---“NVIDIA 驱动+CUDA+cuDNN ”之后 OpenCV安装 目录: 一.OpenCV安装包下载 二.cmake安装 三.OpenCV安装 正文 一.OpenCV安装包下载 官网上下载https://opencv.org/releases/page/2/ 想要的opencv版本.解压到想安装的文件夹里,这里文件夹名字:opencv3.4.2 二.cmake安装 cmake用来安装OpenCV时的编译.cmake安装的安装方法有很多,之前用是下载cmake安装包,一步…
本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (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.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情…
很多神经网络架构都需要安装CUDA,安装这个的确费了我不少时间,是要总结一下流程了. 安装这个,最好使用官网的安装步骤和流程,不然,会走很多弯路: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal 按照上面的流程走,下面就是根据各种问题去解决问题…
本文安装环境: - 双显卡: intel 集显 + nvidia 独显 - Ubuntu 14.04.4 - CUDA 8.0.44 1. Deb 安装包是个坑 (不要用这种方法!) 使用 Deb 安装包 cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb,安装完成之后,重启出现黑屏, - 出现黑屏后解决方法: (1) Ctrl + Alt + F1 进入命令行模式, root 登录,执行命令, # apt-get remove --purge n…
1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算.具体步骤如下: 1. 首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备 2. 进入Ubuntu, 按 ctrl+alt+F1 进…
安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 任务:安装 CUDA 10及cuDNN 7 工具下载 NVidia官网下载下列文件: CUDA 10:cuda_10.0.130_410.48_linux.run cnDNN 7.4:cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 安装CUDA $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 先输入accept接受协议,然后按需回答问题即可. 注意…
转载请注明出处  BooTurbo https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html 安装平台及环境 CPU:i9-9900k桌面级 GPU:RTX 2080移动版 系统:Ubuntu 18.04.3 LTS 1.在安装CUDA之前确保环境满足安装条件 2.进入NVIDIA官网下载适合自己机器的CUDA版本,官网下载,如图所示,按照 Installation Instructions 来进行, wget https://developer.down…
1. 安装CUDA 禁用nouveau vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 最后两行加入 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 重新生成 kernel initramfs: update-initramfs -u 重启 reboot 输入 lsmod | grep nouveau 没有输出信息则禁用成功 安装CUDA 10.1 官网下载 cuda_10.1.168_418.67_linux.run 增加可执行权限…
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-install-CUDA-9-2-on-Ubuntu-18-04-1184/ How to install CUDA 9.2 on Ubuntu 18.04 Written on June 15, 2018 by Dr Donald Kinghorn Share: Steps to install CUDA 9.2 on Ubuntu 18.04 Step 1) Get Ubuntu 18.04 insta…
原创作品,转载请注明来源:http://www.cnblogs.com/shrimp-can/p/5253672.html 1.查看工具 默认目录为:local,进入local:cd /usr/local 输入命令:ls,查看该目录下的文件,可以看到安装的cuda在此处 进入cuda文件:cd cuda-7.5(我的是7.5),此处为安装的东西 查找安装的工具,在bin目录下,进入cuda文件所在目录,然后进入bin目录:cd bin 输入命令:ls,就可以看到cuda toolkit自带的工具…
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-9.0 16.04的版本也适用于18.04 可以同时安装有多个版本,/usr/loca/ 目录下会有多个版本,和一个Symbol link 叫 cuda 具体使用哪个版…
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7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub…
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…
Caffe是一个高效的深度学习框架.它既可以在CPU上执行也可以在GPU上执行. 下面介绍在Ubuntu上不带CUDA的Caffe配置编译过程: 1.      安装BLAS:$ sudo apt-get install libatlas-base-dev 2.      安 装依赖项:$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5…
之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如…
本来实在windows 10上尝试安装caffe,装了一天没装上,放弃; 改在windows上装ubuntu的双系统,装了一个下午,不小心windows的系统盘被锁死了,也不会unlock?只好含泪卸掉了windows10,只装ubuntu 15.10.过程真是让人揩一把辛酸泪...不过又在ubuntu中用错了一个命令,系统崩溃,重新安装win8.1 + ubuntu 14.04, 成功,继续安装caffe... 安装: ubuntu 14  .04, 1. 安装开发所需依赖包: sudo ap…
caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:…
之前因为学习TensorFlow,所以在自己的Ubuntu上安装了cuda,cudnn以及Nvidia驱动.但可能是由于自己经常不注重正常关闭自己的Ubuntu,这就导致了一个问题: 某天在查看自己的显卡信息时,输入 $nvidia-smi 结果报错 NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is ins…
步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统…
(后面内容是本人初次玩GPU时,遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法.由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题,这里建议还是购买GPU一体机(比如https://item.jd.com/3964771.html),几行代码就可以顺利安装.---2017.10.04) 电脑配置 Ubuntu 14.04(64位)+GeForce GTX970: 选择安装系统Ubuntu14.04: 可能电脑配置的不同,在我的机子上这里尝试安装Fedora23,Fedora24,Fedora25,Ubuntu 1…
Docker是开源的应用容器引擎.若想简单了解一下,可以参考百度百科词条Docker.好像只支持64位系统. Docker官网:https://www.docker.com/ Docker - 从入门到实践:https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/ Pdf版下载:http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9743400 caffe官网:http://caffe.berkeleyvision.o…
不多说了,经历了很多莫名其妙的错误最后终于安装好了,直接放安装脚本: #!/bin/bash #安装时要注意有些库可能安装失败以及安装caffe有和protobuf相关错误时可能需要重新对protobuf进行make install cd /home/zw/softwares #需要事先下载对应版本的cuda --local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cd /home/zw/git_h…
1. 安装环境 电脑:MSI GP63 显卡:GeForce GTX 1070 系统:Ubuntu 16.04 驱动版本:NVIDIA 384.130 2. 循环登录 如果按照这篇文章 Ubuntu 16.04 安装 CUDA.CUDNN 和 GPU 版本的 TensorFlow 一般步骤总结 中说的直接在设置中安装驱动的话,就会遇到在登录界面循环登录的问题. 于是我们转而利用从官网下载的 run 文件来安装,而驱动的版本则选择和在设置中附加驱动里看到的一样. 在 BIOS 里面关闭快速启动和安…
TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件.它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用,所以他们在去年作为开源项目发布了它.TensorFlow 是一个非常强大的工具,专注于一种称为深层神经网络deep neural network(DNN)的神经网络. 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务,例如图像识别.手写识别.自然语言处理.聊天机器人等等.这些神经网络被训练学习其所要执行的任务.由于训练所需的计算是非常巨大的,在大多数情况下需要 G…
前言 对,这是一个高大上的技术,终于要做老崔当年做过的事情了,生活很传奇. 一.主流 GPU 编程接口 1. CUDA 是英伟达公司推出的,专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口.文档资料很齐全,几乎适用于所有 N 卡. 本专栏讲述的 GPU 编程技术均基于此接口. 2. Open CL 开源的 GPU 编程接口,使用范围最广,几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA,其掌握较难一些,建议先学 CUDA,在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松. 3. DirectCompute…
步骤一. 从github上下载(克隆)安装包 1.1 在你要安装的路径下 clone 此处我直接安装到home目录,执行: ~$ cd ~ 2 :~$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git #开始clone ~$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 等待下载结束,下载结束后在你的home路径下会存在,caffe文件夹.接下来进入caffe并开始配置caffe,配置如下 sudo cp Makef…
在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn. 主要步骤包括:安装cuda/cudnn,换apt源,装开源显卡驱动,装caffe依赖的apt包和python包,下载py-faster-rcnn代码,编译代码.注意一点:不要用cuda安装包自带的显卡驱动,装好cuda后用apt-get装源里的最新驱动,否则很可能黑屏. py-faster-rcnn代码默认使用cudnn3,本文安装的是cudnn5,是通过修改微量py-faster-rcnn所依赖的caffe代码做到的. 本文提…
先在ubuntu下配置好cuda.cudnn以及py-faster-rcnn,然后安装pycharm. 打开pycharm看py-faster-rcnn代码,import处各种红色下划曲线,提示报错.为啥呢?因为用的东西,不在搜索的path中. 怎么处理呢?参考这里:http://www.voidcn.com/blog/wh357589873/article/p-6310885.html 将py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/python添加 将py-faster-rc…
0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…