这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA,使得对图像数据处理的速度大大加快,在正式的下载与安装之前,首先一起学习一下预导知识,让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算,以及自己的电脑是否可以使用GPU加速. ​写在前面: 在深度学习中,我们常常要对图像数据进行处理和计算,而处理器CPU因为需要处理的事情多,并不能满足我们对图像处理和计算速度的要求,显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的,GPU特别擅长处理图像数据,而CUDA(Compute Unified Device

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

Ubuntu系统---“NVIDIA 驱动+CUDA+cuDNN ”之后 OpenCV安装 目录: 一.OpenCV安装包下载 二.cmake安装 三.OpenCV安装 正文 一.OpenCV安装包下载 官网上下载https://opencv.org/releases/page/2/ 想要的opencv版本.解压到想安装的文件夹里,这里文件夹名字:opencv3.4.2 二.cmake安装 cmake用来安装OpenCV时的编译.cmake安装的安装方法有很多,之前用是下载cmake安装包,一步

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

caffe配置过程很长啊,坑非常多,没有linux基础的估计会香菇的.我参考了网上很多的帖子,基本上每个帖子都有或多或少的问题,研究很久最终配置成功.参考过的帖子太多,都记不太清来源了.为了对前人的感谢,特地写下我的配置过程,以供大家参考.可能我写的时候会有遗漏,还望多多包涵,共同探讨! 1. 安装相关依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial

前一篇[基于Ubuntu16.04的GeForce GTX 1080驱动安装,遇到的问题及对应的解决方法]是在机器原有系统上安装GPU驱动,后来决定备份数据后重装系统,让服务器环境更干净清爽. 1．安装操作系统Ubuntu16.04 采用U盘启动安装的方式: => 插入系统U盘,开启电源 => 按Delete键进入BIOS界面,在"Boot"中把"USB KEY"设到最高优先级(把Hard Disk设置到第二优先级,装好系统后拔掉U盘就会直接从硬盘启动)

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

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

caffe安装教程 本文所使用的底层环境配置:cuda8.cudnn6.OpenCV2.4.5.anaconda2(Python2.7).如使用其他版本的环境,如cuda,可安装自己的版本,但须在相应部分作出修改.查看cuda版本`cat /usr/local/cuda/version.txt`查看cudnn版本`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2` 1.底层以及依赖环境搭建 本文所用的底层环境事先已经搭建好,主

我这里主要参考了:https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79631567 并根据自己在安装中遇到的情况做了一些改动. 先说明一下我的Ubuntu和GPU版本: Ubuntu 16.04 GPU:GEFORCE GTX 1060 1. 查看显卡型号 使用命令:lspci | grep -i nvidia 查看电脑上的显卡,是否是nvidia版本. 2. 安装NVIDIA显卡驱动 具体做法参考之前博客的介绍. 3. 安装cuda 8

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

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_30520759/article/details/78947034 本文主要是通过tensorflow官网的教程来实现安装,如果无法安装的话也可以试着用源码去安装(源码安装相对比较复杂不推荐). 1.前期的环境查询准备 1.1查看tensorflow的对于系统的基本

这里首先确认没有安装CPU版本,并默认已经安装了CUDA和Cudnn以及anaconda. 安装gpu版本的tensorflow 接下来需要安装GPU版本的tensorflow: 打开cmd并输入: conda create -n tensorflow pip python=3.5 继续cmd中输入: activate tensorflow 安装 pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tun

前叙:有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标.TensorFlow了解下? 打算花几个月学机器学习,TensorFlow是很好的选择,折腾了会环境,略有心得分享下. 环境:win10 Python:3.6.5 TensorFlow-GPU:1.8.0 CUDA:9.0 cuDNN:7.1.4 我们来用最简单的方法安装,首先 Python: 虽然官网3.7已经出来了,但是Beta版,保险起见用正式版 3.6.5. 你看着文章时也许已经不是3.6.5了,所以链接下可以选最新版本的.我下载的是64位可

系统配置 系统版本: Centos7.6 语言: Python3.5(anaconda3 4.2) 框架: Tensorflow 安装依赖 sudo yum install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev curl 安装

PS:这是GPU版本,CPU版会用笔记本环境另写一篇博客. 前置准备 查看GPU型号 电脑桌面->右键我的电脑->选择管理->点击设备管理器  如下图: 如果不是英伟达显卡,那么不用往下看了,GAMEOVER! 查看CUDA算力 gpu版本要求电脑的GPU硬件必须有CUDA支持,并且计算能力最低为3.5以上. 查看地址在这里:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 这个就是我的: 下载GPU驱动 下载地址:https://www.nvidia.com

目前大部分使用GPU的AI模型,都使用的英伟达这套. 需要注意的是,驱动.cuda.cudnn版本需要一一对应,高低版本互不兼容. 驱动和cuda对应关系:https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html 驱动下载:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 一.NVI

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:

      背景:我的机器上tensorflow 1.14 & 2.0,这俩版本都有,之前都是用1.14版本,今天试一下2.0尝尝鲜, 结果就掉坑去了 把CUDA10.1 和 cudnn 安装好了 随便写了一段测试代码,用 tf-gpu 跑一下,结果就出现问题了 Bug 如下: Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found 这尼玛啥情况,难道是CUDA 和cudnn 版

0. 前言 在使用Python版本的PaddleDetection进行一些实验时,想同时利用多个GPU提高效率,遇到了一点问题 You may need to install 'nccl2' from NVIDIA official website 意思是多卡通信时需要跨卡通信库的支持,这时就需要用到NCCL. NCCL全称Nvidia Collective multi-GPU Communication Library,是一个实现多GPU交互的通信库,Nvidia做了很多优化以在PCIe.Nv

1.Ubuntu https://www.cnblogs.com/EasonJim/p/7112413.html https://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/61425361 安装后启动不了,直接进入windows.解决方案: https://www.cnblogs.com/lymboy/p/7783756.html https://jingyan.baidu.com/article/5553fa82cd48a765a23934ae.html 2