0.下载display driver.cuda和cudnn RTX2080 Display Driver cuda cudnn 1. 禁止系统默认的显卡驱动 打开系统黑名单 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf将下列代码填入文件末尾 # for nvidia display driver installblacklist vga16fbblacklist nouveaublacklist rivafbblacklist rivatvblacklist…

(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…

我们将经历几个阶段,安装cuda-9.0,cudnn和tensorflow cpu以及tensorflow gpu版本.最后我们将用cuda-9.0安装pytorch.在MARVEl电影中黑寡妇的“我与这场战争作战,所以你不必”. 昨天晚上,2018年4月29日,我成功在Ubuntu 18.04上安装了Tensorflow.但是,安装Tensorflow的关键是正确安装Cuda和cuDNN libray,因为昨晚Tensorflow编译的运行文件只支持cuda-9.0.检查这个帖子是不是已经过时…

注:笔者的ubuntu18.04 64bit已经安装好了显卡驱动,因此没有此步操作 1.获取cuda(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择ubuntu相关的runfile,cuda_9.0.176_384.81_linux.run) 2.安装cuda sudo apt-get install gcc-6 g++-6 (cuda 9仅支持gcc-6,而ubuntu18.04 64bit默认版本为gcc-7.3.0) cd /usr/bin s…

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…

注意:笔者未能在Ubuntu18.04 64bit下成功从源码编译cpu版本的tensorflow Ans: 1.You are likely running out of memory. Try reducing number of parallel builds by passing '--local_resources 2048,.5,1.0', which would instruct bazel to spawn no more than one compiler process at…

登录后死机,关机时死机的解决方法 更新内核并安装 Nvidia 显卡驱动可解决. 在内核更新为 4.15.18,Nvidia 显卡驱动为 390 时,问题解决. 使用 LiveCD 启动,然后 mount 安装的系统的根分区,可以在文件管理器中挂载,也可以用如mount /dev/sda1 rootdir的命令挂载,然后 chroot 到该分区,如chroot rootdir. 然后 sudo systemctl set-default multi-user.target 使系统重启后默认进入字…

tensorflow目前已经升级至r1.10版本.在之前的深度学习中,我是在MAC的虚拟机上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃(虚拟机走的是windows7). 配置信息 为了后续的深度学习,不得已,我在京东买了一部组装厂商提供的主机,是网吧特供机.配置如下: CPU i5 8400 6核 16G内存 GPU Geforce 1060 5G版本 240G SSD 硬盘 为什么是这个配置呢?因为该机的配置原来…

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘…

此教程的硬件条件: 1.Nvidia GPU Geforce390及以上 2.Ubuntu 18.04操作系统 3.Anaconda工具包 如果python版本为3.7及以上,使用如下命令降级到3.6: conda search python //搜索可用的python版本,这条命令非必须 conda install python=3.6.7 //安装3.6版本中的最新版 python --version //查看python版本,如果是3.6.7,那就可以了 接下来,按照下面这个视频的教程一步…