PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=103) 环境说明 Ubuntu 18.04 gcc version 7.5.0 (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) OpenGl ES 3.1 or 3.1+ RK3399PRO 板卡 前言   由于我们小组的产品落地越来越多,以前(2018年)我搭建的老旧产品框架已经有点

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

由于项目需要,所以在自己本子上配置了一下windows下GPU版本的caffe; 硬件:  win10    ;      gtx1070独显(计算能力6.1): 安装软件:     cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1  :  cuda_8.0.61_win10  :  NugetPackages.zip  :  caffe-master: 可以自己官网下载(我也提供了百度云:链接:https://pan.baidu.com/s/1miDu1qo 密码:w7ja) 参考链接

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

可参考Windows安装Theano官方教程: http://deeplearning.net/software/theano/install_windows.html#install-windows 但是内容太多,不看也罢,很多软件已经不需要配置,或者是冗余的.如果你恰好和我一样都是Windows系统,Nvidia带GPU显卡,且你安装的时间离现在2016/02/03的日子还比较近,那么按照下面的顺序装机吧: 1. 安装Nvidia显卡驱动,官网: http://www.nvidia.cn/D

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

pre { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } pre.western { font-family: "Liberation Mono", "Courier New", monospace } pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", "Courier New", monospace } pre.ctl { font-family: "Li

安装说明 平台:Window.Ubuntu.Mac等操作系统 版本:支持GPU版本和CPU版本 安装方式:pip方式.Anaconda方式 attention: 在Windows上目前支持python3.5.x GPU版本可支持CUDA9.0.Cudnn7.0 安装过程 CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题

下载TensorFlow https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v1.1.0 .Tags选择版本,下载解压. pip安装.pip,Python包管理工具,PyPI(Python Packet Index) https://pypi.python.org/pypi . Mac环境.安装virtualenv.virtualenv,Python沙箱工具,创建独立Python环境.pip install virtralenv --upgrade 安装

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

前言: TensorFlow 有cpu和 gpu两个版本:gpu版本需要英伟达CUDA 和 cuDNN 的支持,cpu版本不需要:本文主要安装gpu版本. 1.环境 gpu:确认你的显卡支持 CUDA,这里确认. vs2015运行时库:下载64位的,这里下载,下载后安装. python 3.6/3.5:下载64位的,这里下载,下载后安装. pip 9.0.1(确认pip版本 >= 8.1,用pip -V 查看当前 pip 版本,用python -m pip install -U pip升级pip

想着开始学习tf了怎么能不用GPU,网上查了一下发现GeForce GTX确实支持GPU运算,所以就尝试部署了一下,在这里记录一下,避免大家少走弯路. 使用个人笔记本电脑thinkpadE570,内存4G,显卡GeForce GTX 950M 前期电脑已经安装win0+Ubuntu16双系统,thinkpad安装win0+Ubuntu16配置参照这里(本人为了方便) 安装顺序为: (1)安装NVIDIA Driver 安装电脑对应的显卡驱动,安装完成能够在程序中找到NVIDIA.和windows

非 root 用户,安装 Python 第三方的包,尤其像 theano,存在大量的依赖项,存在的主要问题,是安装各个包时的权限问题.所幸,存在这样一个集成工具,叫 anaconda,其已经内置了许多 Python 库,安装 theano 之前,只需安装 theano. 1. 安装 anaconda 与 theano anaconda 下载地址,Download Anaconda Now! | Continuum,选择与平台相适应(主要是支持的位数)的 anaconda 版本,比如目前最新的 A

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p

1.下载python3.5.2版本并安装(必须是3.5版本,而且3.5后不带字母的版本) 2.使用下面的地址下载tensorflow的GPU版本 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 3.以及tensorflow的依赖protubuf,还有其它比如numpy,scipy等,cuda是cuda8.0的44版本 4.安装cuda8.0,如果有报警信息也是可以装的(如截图) 安装完后看环境变量里有以下两项就表明cuda安装成功! 5.下载与c

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_44170512/article/details/103990592 (本文中部分内容引自参考博客,请大家支持原作者!) 感谢大佬的教程,真的非常的通俗易懂! 这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版,也就是GPU版本,要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文! 安装步骤 注意:1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间(实际上不需要这么多,为了保险起见尽量多留一些空间) 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cud

技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试,当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署.经过MindSpore团队的努力,1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案: 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试,并补充其中一些很有可能被忽略的细节,接下来直接上手. 更换华为云镜像源 在华为云官方提供的镜像源仓库中找到适配自己系统的源,然后按照其中的指导进行配置.这里我们本地使用的是Ubun

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 作为<DL4J实战>的第四篇,今天咱们不写代码,而是为今后的实战做些准备:在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程: 如果您电脑上有NVIDIA显卡,并且成功的安装了CUDA,那么就随本文一起实际操作吧,全文由以下内容构成: 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用G

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x00 摘要 0x01 总体流程 1.1 概述 1.2 如何调用 0x02 Session 2.1 Session 定义 2.2 构造函数 2.2.1 ResourceManager 2.2.1.1 接口 2.2.1.2 Core 2.2.1.3 拓展 0x03 Parser 3.1 定义 3.2 如何组织网络 3.2.1 输入