0 查看电脑系统版本(非常重要) WIN+R->输入winver, 系统版本号必须高于1703,否则CUDA9.0难以运行!!!! 1 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 下载地址:驱动程序 选择适合自己电脑的显卡驱动下载 安装很简单,直接下一步就可以 默认系统安装路径. 2 安装CUDA 9.0 下载CUDA前,先确认GPU显卡所支持的CUDA版本, 控制面板->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件->nvidia.dll后面的cuda参数 请点击->

深度学习框架:GPU Deep Learning Frameworks 深度学习框架通过高级编程接口为设计.训练和验证深度神经网络提供了构建块.广泛使用的深度学习框架如MXNet.PyTorch.TensorFlow等依赖于GPU加速库如cuDNN.NCCL和DALI来提供高性能的多GPU加速训练.              开发人员.研究人员和数据科学家可以通过深度学习示例轻松访问NVIDIA优化的深度学习框架容器,这些容器针对NVIDIA gpu进行性能调整和测试.这样就不需要管理包和依赖项

0.前言 今年暑假买了个1660ti的游戏本学python,后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了,遂想装一下GPU版本,看了网上的资料搞了好几天,又是CUDA又是cudnn的,网速慢不说,装完还各种报错,最后发现随着anaconda和tensorflow的更新,现在利用anadonda只要一行命令就能完成.(装好虚拟环境后,直接看4.2) 1. 安装anaconda 这部分没啥难度,只要注意两点: 1.去官网下载https://www.anaconda.com/distribu

转载自http://blog.csdn.net/u010733679/article/details/52221404,经过实际操作,采用了第二种手动替换代码文件.修改个别函数名的方式,成功编译. ---- 原文 ----- faster rcnn 代码默认是使用的cudnn v4, 但是为了体验最新的v5, 或者使用GTX1080 ,我们编译faster rcnn的时候就会报错: In file included from ./include/caffe/util/cudnn.hpp:5:0,

Problem Theano: CNMeM is disabled, CuDNN not available Solution cnmem package: https://github.com/NVIDIA/cnmem % cd $HOME % git clone https://github.com/NVIDIA/cnmem.git cnmem % cd cnmem % mkdir build % cd build % cmake .. % make link with cnmem The

浅析py-faster-rcnn中不同版本caffe的安装及其对应不同版本cudnn的解决方案 本文是截止目前为止最强攻略,按照本文方法基本可以无压力应对caffe和Ross B. Girshick的代码安装配置,如有转载请注明出处 Copyright 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:阅读本文前请先熟悉: 1)      Linux的基本操作 2)      熟悉Ubuntu系统下nvidia驱动及cuda安装,请见我的另一篇博客 基于UBUNTU14.04

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%

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

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub

CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案,目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等. CuDNN可以在官网免费获得,注册帐号后即可下载.官网没有找到安装说明,下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明.基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里, 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以.这里把他们加到CUDA的文件夹下(参考这里) tar -xzvf cudnn-6.5-li

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

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5668471.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/912765/cudnn-install-error/ https://github.com/soumith/cudnn.torch http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666 这个标题也许不太合适,反正需要先安装nvi

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:

安装cudnn前后,GPU跑一个算法的速度分别是139ms和26ms ! 1. 在以下网址选择  cuDNN v5.1 Library for Linux 下载 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 2.下载得到一个 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 包,解压之 得到 cuda 文件夹, 下含两个子文件夹 include , lib64 3. 把 include 和 lib64 文件夹内容分别复制到 /usr/lo

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

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃 Ubuntu非要换centOS...好吧... 看了很多是通过ELRepo源安装驱动,不过我没有成功,只是通过它的步骤检测了显卡驱动型号. 0.安装gcc yum -y install gcc-c++ 此处是重点:如果有之前的NVIDIA驱动请先卸载,而且,要先装cuda再装驱动...你也可以按照我的步骤来,最后再重装一次驱动.   1.检测显卡驱动及型号 ##添加ELPepo源 $ sud

解决cudnn问题:Loaded runtime CuDNN library: 5005 (compatibility version 5000) but source was compiled with 5103 (compatibility version 5100). 问题产生的原因是 caffe源码编译时使用了更高版本的cudnn库,解决方案无非是: 1 重新编译caffe 2 替换低版本的cudnn库 找到cuda-8.0/lib64把libcudnn.so,libcudnn.so.5

ubuntu 16.04 安装 tensorflow-gpu 包括 CUDA ,CUDNN,CONDA 显卡驱动装好了,如图: 英文原文链接: https://github.com/williamFalcon/tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04 英文内容: Tensorflow GPU install on ubuntu 16.04 update apt-get sudo apt-get update Install apt-get deps sudo apt

TensorFlow-gpu环境需要CUDA+cuDNN+python,CUDA又需要VS,所以,,,环境越来越大哈哈. 1.主要环境: Python 3.6 CUDA9.0 Cudann7.0 Tensorflow-gpu1.5 2.安装步骤(简略): Anaconda prompt(python3)-> conda create -n tensorflow python=3.6 ->activate tensorflow-gpu ->pip install --upgrade ten

原文链接 tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 |  cuDNN7.1.4可行  | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2不明确 tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4 tensorflow-gpu v1.7.0 | cuda9.0 |  cuDNN  不明确 | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2/ 7.1.4 tensorflow-g