一.下载: 在官网上下载cuda toolkit(所有需要安装都在里面包括驱动 toolkit Samples)下载网址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 按照相应的版本下载,这里下载的是:Linux—X86_64—Ubuntu—14.04—runfile(local) 即Ubuntu14.04版本64位 二.安装: 记住下载好的cuda7.5所在的文件夹以及cuda7.5文件的命名(默认是cuda_7.5.18_linux.run) 1.

在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn. 主要步骤包括:安装cuda/cudnn,换apt源,装开源显卡驱动,装caffe依赖的apt包和python包,下载py-faster-rcnn代码,编译代码.注意一点:不要用cuda安装包自带的显卡驱动,装好cuda后用apt-get装源里的最新驱动,否则很可能黑屏. py-faster-rcnn代码默认使用cudnn3,本文安装的是cudnn5,是通过修改微量py-faster-rcnn所依赖的caffe代码做到的. 本文提

最新博客地址已转到: http://blog.csdn.net/zzlyw?viewmode=contents   ------------------------------------------------------------------------ 深度学习是研究计算机视觉的重要工具,尤其在图像分类与识别等领域有着划时代的意义.现在有很多深度学习框架,Caffe是比较常用的一个.本文讲述了Ubuntu 14.04(64位)系统下配置Caffe的基本步骤,参考了Caffe的官方网站  

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

Fedora21装cuda7.5 首先制作启动U盘.装好fedora21后别做任何update等yum和rpm操作,按照下面步骤走. 其中遇到用UEFI模式安装cuda时,系统一定要求提供公钥和私钥,而程序自身没有提供,我也不会手动生成,并且生成过程看起来也非常麻烦.所以个人强推legacy模式安装. gcc 默认没有gcc,但是需要用到 sudo dnf install gcc 这回顺带把kernel-headers升级到很新版.别慌,可以降回来,我们的目的就是要和kernel版本保持一致,并

1.安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统.选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心.另外两台计算机作为worker节点,一个配置有GeForce GTX 650显卡,另外一个配置有GeForce GTX 750 Ti显卡,拥有640个CUDA核心. 在每台计算机均创建hadoop用户并赋予root权限,本文所有的操作都将在hadoop用户下进行. 1.1.2安装前准备 用以下命令来

转载请注明地址 说明:本文档参考自Caffe官网的安装说明,http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 如果对安装过程中,需要用到的依赖不明,请自行百度其作用.Ubuntu系统的安装请自行百度. 1.安装环境 硬件:Intel E3 CPU,NVIDIA  GTX960 GPU: 操作系统:Ubuntu14.04 2.依赖安装 接下来的安装全部使用linux命令行操作 (1)通用依赖 sudo apt-get install libprot

前记 由于是在一台用了很久的机器上安装caffe,过程比较复杂,网上说再干净的机器上装比较简单.如果能有干净的机器,就不用再过这么多坑了,希望大家好运!介绍这里就不说了,直接进入正题: Caffe 主页  http://caffe.berkeleyvision.org/ github主页 https://github.com/BVLC/caffe 机器配置: [root@cdh-nn-182 build]# lsb_release -a LSB Version: :base-4.0-amd64:

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是

1.下载所需要的软件 cuda7.5下载(点击下载链接),cudnn4.0下载 2.安装NVIDIA驱动. 一般有两种方法:1)一种方法是利用"软件和更新"来安装,依次选择 系统设置->软件和更新->附加驱动->选择最新的驱动->应用更改 安装时可能遇到的问题:点击完应用更改一段时间后并没有成功安装,再次点击却出现闪退的现象,这个问题困扰了我一晚上,最后发现是因为依赖的问题,通过在终端输入以下命令:sudo apt-get install -f  后 再次安装问

一.参考: https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 https://www.jianshu.com/p/00c37b09f0f3 二.安装过程 1.检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件 1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU 你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号,如果你是双系统,在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息:你也可以在ubuntu的终端中输入命令: $ lspci |

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

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问题要大致有一个了解,不到万不得已不要重装系统. 安装建议: 1)去官网下载CUDA的同时,一定要找份相应官方的

http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139320.htm 在介绍Ubuntu 16.04安装 CUDA7.5开始前,先辨析几个概念GPU.NVIDIA.NVIDIA驱动.CUDA.cudnn等,这些概念对于一个新手来说肯定是很晕的,正如我当初一样,所以我这里就稍微介绍一下这几个概念: GPU:Graphics Processing Units,也就是我们常说的显卡.现在的笔记本或者台式机都会有显卡,但是能够让我们用来做并行计算的真正的GPU就只有NVIDI

主要参照以下两篇博文:http://blog.csdn.net/g0m3e/article/details/51420565   http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285 我先做个说明,我曾经在两种环境下搭建过,下面说一下软硬件配置. 1)y480笔记本,GPU为GT650,软件环境为ubuntu16.04+cuda7.5+cudnn v4,后来因为编译caffe的时候报了一个包含“computer_64”的错,就把cu

http://blog.csdn.net/tracer9/article/details/50484764 标签: CUDA并行计算NVIDIAlinux 2016-01-08 18:35 637人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: CUDA 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  目录(?)[+] 目录: PRE-INSTALLATION ACTIONS 1 检查GPU 2 检查系统 3 检查gcc PACKAGE MANAGER INSTALLATION Manually

最近尝试在ubuntu中安装nvidia的显卡驱动以及cuda.花了近三天时间,真的如网上所说错误百出,期间甚至重装了一次ubuntu系统,搞到怀疑人生,整个都是泪- -.最终经过百般“磨难”总算安装成功.此篇博客将我的整个安装过程介绍一下,包括错误的步骤与我个人理解的错误分析,以及最终成功的安装方法.一方面作为后来人的参考,另一方面也作为我的学习记录. -----------------------------------------------------------------------

首先,下载好必须要的安装包.为了方便,我已经全部上传在了百度云. - ubuntu16.04系统 链接:http://pan.baidu.com/s/1geU8piz 密码:25mk - cuda8.0,cudnnV5 链接:http://pan.baidu.com/s/1bpN5dtd 密码:igxv - mkl 链接:http://pan.baidu.com/s/1jIC14qy 密码:mqc1 - opencv3.1 链接:http://pan.baidu.com/s/1pLPi4Fh 密

如何在 centos 7.3 上安装 caffe 深度学习工具   有好多朋友在安装 caffe 时遇到不少问题.(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成) 今天测试并整理一下安装过程.我是在阿里云上测试,选择centos 7.3 镜像. 先安装 epel 源 1 yum install epel-release 安装基本编译环境 1 2 yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-dev

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