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…

前些日子部门计划搞并行开发,需要对开发及测试环境进行隔离,所以打算用kubernetes对docker容器进行版本管理,搭建了下Kubernetes集群,过程如下: 本流程使用了阿里云加速器,配置流程自行百度. 系统设置(Ubuntu14.04): 禁用swap: sudo swapoff -a 禁用防火墙: $ systemctl stop firewalld $ systemctl disable firewalld 禁用SELINUX: $ setenforce 0 首先在每个节点上安装D…

前言: 正文: 1.安装必要依赖包: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get…

一.安装 wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.7.tar.gz tar -zxf redis-.tar.gz ln -s redis- redis cd redis make && make install 二.配置 . Redis默认不是以守护进程的方式运行,可以通过该配置项修改,使用yes启用守护进程 daemonize no . 当Redis以守护进程方式运行时,Redis默认会把pid写入/var/run/redis.p…

经过前面一系列的学习,我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序,也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化. 如果还没有学会的,请自行细细阅读: caffe学习系列:http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ 也许有人会觉得比较复杂.确实,对于一个使用惯了windows视窗操作的用户来说,各种命令就要了人命,甚至会非常抵触命令操作.没有学过python,要自己去用python编程实现可视化,也是非常头痛的事情.幸好现在有了nvidi…

学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一个测试程序 Caffe学习系列(1):安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn Caffe学习系列(2):数据层及参数 Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数 Caffe学习系列(4):激活层(Activiation Layers)及参数…

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…

转自:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置 一:linux安装 Linux安装不说了,我这里安装的是ubuntu14.10 二:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试(*.run方法) 1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU 执行下面的操作,然后验证硬件支持GPU CUDA,只要型号存在于https://deve…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

上接:Caffe学习系列(21):caffe图形化操作工具digits的安装与运行 经过前面的操作,我们就把数据准备好了. 一.训练一个model 右击右边Models模块的” Images" 按钮 ,选择“classification" 在打开页面右下角可以看到,系统提供了一个caffe model,分别为LeNet, AlexNet, GoogLeNet, 如果使用这三个模型,则所有参数都已经设置好了,就不用再设置了. 在下面,系统为我们列举出了本机所带的显卡,我们可以选择其中一块…