官方提示Note: CUDA must be installed only after that MSVS2015 had been installed.安装CUDA前须安装VS2015 cuDNN与CUDA的版本对应关系如下图: 参考: https://blog.csdn.net/yuyushikuan/article/details/79067484 https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997 1.下载: CUDA9

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%

前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接

有时候由于CUDA升级或者下载的源码原创建项目的CUDA版本与自己的不同,在打开项目的时候发现加载不上,提示:未找到导入的项目“C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\BuildCustomizations\CUDA 5.0.props” 解决办法: 找到项目中的.vcxproj文件,用记事本或别的打开,找到以下内容 <Import Project="$(VCTargetsPath)\BuildCustomizations\CUD

环境: 1.Win7 64位 旗舰版 2.VS2017 3.CUDA 9.0 安装过程比较简单,直接运行在官网下载的CUDA安装包就可以了. 建议先安装VS,再安装CUDA.这样安装完之后会在VS里直接安装上CUDA程序的模板. ==========划重点============ 这里主要说一下安装过程中的一些问题: 1.我是按着官网的教程安装(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.

作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分,在Ubuntu上调试运行成功,第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试:第二部分 Python安装和调试:第三部分 Matlab安装和调试:第四部分 Caffe的安装和测试. 第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试 这里以CUDA 7.0为

被tensorflow 1.8, ubuntu 16.04, cuda 9.0, nvidia-390折磨了5天,终于上坑,留下指南,造福后人. 1.先把依赖搞清楚: tensorflow 1.8依赖cuda 9.0,cuda 9.0依赖nvidia-390. 2.坑: ubuntu 16.04源里只有nvidia-384,nvidia-390太新还没支持. 怎么办? 如果你不在天朝以下可以在个人源中安装nvidia-390 sudo add-apt-repository ppa:graphic

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明 硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti 系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 1. 前期工作 NVIDIA 419.35 驱动 Visual Studio 2017 (需要C++部分) Python 3.6.x x64 2.

原文转自:http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183 CUDA7.5和CUDA8.0的安装过程是一毛一样的.所以如果安装CUDA8.0的同学,直接将下文中的所有7.5替换为8.0即可. 折腾了好多天,前后重装了大概六.七次Ubuntu,终于上把CUDA安装好了,被坑了好多次,也走了不少弯路. 第一次发帖,还请多指教. [环境] 笔记本:ThinkPad T450 X86_64 显卡:主显 Intel HD Graphics 55

安装CUDA 8.0 1) 在终端运行指令 sudo sh cuda_8.0.44_linux.run --no-opengl-libs 不加这个选项会进入循环登陆 2) 之后是一些提示信息,输入accept.接下来很重要的地方是在提示是否安装显卡驱动时, 一定选择no(之前安过)其他各项提示选择是,并默认安装路径即可. 3) 通过安装结果,我们看到少了一些库,把缺少的安装上就可以了. sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

之前在实习公司的电脑上装过TensorFlow-gpu,那时候很快就装好了.但在自己的笔记本上装时,却搞了很久... 一部分原因是因为用校园网下载cuda toolkit 和cudnn ,总是在最后时刻罢工.辗转叫了几个人帮忙,才把这两个东西下载好.. 安装步骤 其实,这个安装过程还是蛮简单的.据说cuda版本和cudnn版本没选好的话,就会遇到很多坑,所幸,我选的版本都能很好的驾驭tensorflow. 下面是要安装的东西,可以依次安装,也可以按你喜欢的顺序来安装.但要保证安装了VC++插件和

转自:http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1 NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0环境配置 引言 DIGITS简介 DIGITS特性 资源信息 说明 DIGI

本文转载自:https://blog.csdn.net/Zafir_410/article/details/73188228 前言 前面好一阵子忙于写论文和改论文,好久没有做新实验了,最近又回到做实验是的节奏,这感觉很爽. 去年实验室买了两台工作站(4路Titanx+2颗 Xeon CPU E5-2637 v3 @ 3.50GHz),刚开始安装cuda实在是糟心,花了一两天没有搞定,后来请教了一些大牛,搞定了,今年实验室又买了两台差不多服务器,只是GPU为 Titanx(Pascal),本以为安

安装前的准备 CUDA 9.0 安装,可以参看Ubuntu16.04 + cuda9.0 + cudnn7.1.4 + tensorflow安装 opencv 3.3.0 下载 ippicv_2017u2_lnx_intel64_20170418.tgz + opencv3.3.0下载 安装前的准备 安装依赖环境: -dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -dev libxine2-dev libgstreame

0.安装背景 系统:ubuntu 16.04 内核:4.4.0-140-generic GPU:GTX 1080Ti nvidia驱动版本: 384.111 cuda: CUDA 8.0 深度学习库cuDNN: cuDNN5.1 tensorflow:1.0.1 1.安装nvdia显卡驱动 下载nvidia显卡驱动 去nvidia官网查询显卡对应的驱动,并下载.这里的显卡驱动下载链接:Download,密码:mfxh 下载的时候要注意,显卡驱动与ubuntu内核版本对应.对应表来自nvidia官

目录 问题描述 安装 tensorflow-cpu-2.0 编译 Nvidia Samples 问题描述 网上已经很多关于配置CUDA的文章,自己这篇文章只是个大致的安装步骤,文章重点是安装和配置的一些细节,而至于具体的步骤(比如软件怎么下,环境变量怎么配等)请自行搜索,我相信大家也不会只参考一篇文章,如有指正或疑问请评论留言,谢谢! 安装 tensorflow-cpu 安装 tensorflow-gpu-2.0,并配置 CUDA 编译 Nvidia Samples 环境:Win10:GPU--

https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 前言: 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的安装方式我们选择第一个,即runfile方式): 大家可以先将CUDA文件下载下来,但是最好不要急于安装,一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下,然后再找几篇好的博客看一下,大致了解一下CUDA的安装过程,对安装过程中可能出现的

win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)  用vs 2015打开 编译Release和Debug版本 看网上那个例子里面 工程里面有是三个文件夹 include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录) lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib,把用vs编译好的放过去) python(包含一个mxnet,setup.py, 以及buil