参考官网地址: Windows端:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPUVersion Python version Compiler Build toolstensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3tensorflow-1.9.0 3.5-

CUDA以及CUDNN下载安装 在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以找到各个版本的cuda,个人建议下载cuda11.0(也就是2年前的),太新或太旧都可能出现适配问题 在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载符合cuda版本的cudnn压缩包,解压之后把里面的bin.include.lib文件夹等复制到cuda安装路径下(CUDA默认安装路径为C:\Program Fi

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

从0开始学爬虫11之使用requests库下载图片 # coding=utf-8 import requests def download_imgage(): ''' demo: 下载图片 ''' headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36

我出现了报错 Could not find 'cudnn64_7.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% environment variable. Note that installing cuDNN is a separate step from installing CUDA, and this DLL is often found in

VS2013 配置CUDNN V4 DEMO 众所周知,当前主流深度学习的实现中调用的底层API都是cudnn,自己做项目需要开发深度学习模块时,也需要调用cudnn库,因此熟悉cudnn库是很有必要的. 从NVIDIA官方网站可以申请到CUDNN库与DEMO,通过研究DEMO,我们可以更好地使用CUDNN库. 下载CUDNN V4与DEMO 下载页面 需要注册一个开发者账户,流程很简单,这里不再赘述. 建议至少下载4个文件,win.linux.sample.doc cudnn-7.0-win-

由于现实的一些原因,并不是所有人都能很方便的享受到C++11 特性.特别是C++ Primer 第五版 和 The C++ Programming Language 第四版等全面C++ 11 铺开以后,这种不便就开始困扰了一些新手. 如果是Linux或者Mac OS X的环境,选择 clang 3.3 (或者Xcode 4.6 以上). GCC 4.8.1 (主要发行版 Ubuntu 14.04.Debian 8.Fedora 20.CentOS 7 等) 或者参见 先前博客 就选择一款适合自己

这次介绍的是使用 tensorflow1.8, cuda9.0, cudnn7.0的版本 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 下载相应的cuda,推荐使用deb进行安装 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get up

安装: 1.先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2.下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装: CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到

CUDA下载 cudnn下载 CUDA默认安装即可. cudnn下载解压之后,将对应的文件分别拷贝到CUDA  Toolkit中即可: 对应的文件夹为: 若为默认安装,则应分别拷贝到的文件夹如下: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include C:\Program Files\NVIDIA GPU

最近半个多月,被cuda等软件折磨的死去活来,昨天下午,终于安装好了环境,趁着matlab正在,在线下载VOT2016数据集,3点睡眼惺忪被闹醒后,睡不着,爬上来写这份记录. 先记录一下自己电脑的基本情况:win7 64位,显卡时GTX1050,台式机,matlab2016b. 首先是VS2013社区版的下载地址:http://download.microsoft.com/download/7/1/B/71BA74D8-B9A0-4E6C-9159-A8335D54437E/vs2013.4_c

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统

- 最好的方法是官网说明: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9 tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7

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

[框架安装趟雷指南]Ubuntu+1060+cuda+cudnn+Keras+TH+TF+MXnet https://zhuanlan.zhihu.com/p/23480983 天清 9 个月前 写这篇文章的问题是为了回报社会,同时纪念长达一周的地狱般的安装(折腾)过程. 本文不一定是最佳安装方法,也不一定适合每一个人,主要目的是帮助大家避坑. 已经更到安装完毕keras+th+tf并开启gpu支持,如果发现有任何错误请务必指正. 感谢一切在安装过程中给予我帮助的文档作者.群友.同行,感谢清华大

概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用. CUDA的本质是一个工具包(ToolKit):但是二者虽然不一样的. 显卡驱动的安装: 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以

/var/lib/docker/overlay2 占用很大,清理Docker占用的磁盘空间,迁移 /var/lib/docker 目录 du -hs /var/lib/docker/ 命令查看磁盘使用情况. 1 docker system df命令,类似于Linux上的df命令,用于查看Docker的磁盘使用情况: 2 docker system prune命令可以用于清理磁盘,删除关闭的容器.无用的数据卷和网络,以及dangling镜像(即无tag的镜像) 3 docker system pr

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.

Ubuntu上CUDA的安装 下载路径: CUDA下载 `sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504-7-5-local_7.5-18_amd64.deb` `sudo apt-get update` `sudo apt-get install cuda` 设置LD_LIBRARY_PATH: 最简单的方式在你的 /etc/profile 或 ~/.bashrc 文件中添加如下语句 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没