目标: 在2080Ti GPU上,运行PyTorch1.2 GPU版本. 经过确认,PyTorch1.2可以搭配CUDA10.0,而CUDA10.0搭配cuDNN7.6(官网下载页面可以直接看到). 安装Anaconda,创建一个py3.6的pytorch环境. 具体步骤: 参考这个教程,安装NVIDIA驱动. 注意安装时加上-no-opengl-files参数,防止登录自循环:下载可以用wget xxx直接在服务器上下载. 安装CUDA10.0 到NVIDIA官网,下载CUDA Toolkit…

一,本机配置 Win10 64bit NVIDIA GeForce GTX 960M Python3.7(Anaconda) 二,安装CUDA 亲测,TensorFlow-gpu1.13.1支持cuda10.0的版本,所以我们可直接选择cuda10.0的版本 Window10下载CUDA10 安装步骤为: 1)运行.exe可执行和层序.安装软件会先运行一个系统检查,如果没有软硬件不兼容的情况就能继续进行下一步.若有不兼容情况,系统检查则会报错,无法进行下一步.如果报错了,就最先考虑下是不是自己的…

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…

(RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用.Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0.下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例.ubuntu16.04 + cuda 9.0的配置方法大同小异) 虽然CUDA官网中没有RTX20系列GPU所对应的版本,但是CUDA 10.0 支持Ubuntu18.04 + GPU GEFORCE…

这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置 时间轴 前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动 安装显卡驱动 查看GPU版本 显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载 下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息 ​测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下…

想在win10上运行下YOLO的例子,要先配置环境,折腾了两天,终于好了,整理下自己觉得有用且正确的流程. win10+Anaconda3+CUDA9.0+CUDNN7.1+TensorFlow1.9+Pycharm 安装Anaconda3: 记得勾选配置环境变量Path 再cmd中输入“conda -V”,能正常显示版本号,证明已经配置好了. 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt 利用Anaconda创建一个python3.5的环境,环境名称为tensorf…

去年底入手一台联想Y7000P,配置了Nvidia GeForce GTX 1660 Ti GPU,GPU内存6G,但是因为有GPU服务器,所以一直没有在这台笔记本上跑过模型,如今经过一番折腾,终于在此笔记本上搭建好了环境,并成功使用GPU训练了一些模型,本篇记录了环境搭建的过程. 检查你的GPU 首先确保你的电脑有Nvidia的GPU,并且支持CUDA,可以参考这个网址. 安装vs2017 Visual Studio 2017 Community下载地址 安装选项:勾选"C++的桌面开发&qu…

最近需要用到一台服务器的GPU跑实验,其间 COLMAP 编译过程出错,提示 cuda 版本不支持,cmake虽然通过了,但其实没有找到支持的CUDA架构. cv@cv:~/mvs_project/colmap/build$ cmake .. ... -- Automatic GPU detection failed. Building for common architectures. -- Autodetected CUDA architecture(s): 3.0;3.5;5.0;5.2;…

目录 Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记 1. 环境说明 2. 安装GTX1080显卡驱动 3. CUDA 9.0安装 4. cuDNN安装 5. Tensorflow-GPU安装 6. Cuda的卸载,cuDNN的卸载 处理之前安装的cuda文件 处理之前安装的cuDNN 7. Reference Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记…

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…