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

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明 硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti 系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 1. 前期工作 NVIDIA 419.35 驱动 Visual Studio 2017 (需要C++部分) Python 3.6.x x64 2.

转载地址:http://www.cnblogs.com/leaven/p/3718361.html 最近需要画uml图,之前用的是Rose 2003版的,由于好久没进去了,结果发现原来的激活又失效了,omg又要激活一次?2003的激活真的很烦..于是就去百度找新版的,由于很多链接都存在挂羊头卖狗肉的现象,以至于找了好久才找到资源.所以想出来分享一下.. 废话说得有点多了,进入正题,以下提供下载地址: Rational Rose 2007(v 7.0)(含激活文件):http://pan.baid

http://blog.csdn.net/skl_tz/article/details/8925152 最近需要画uml图,之前用的是Rose 2003版的,由于好久没进去了,结果发现原来的激活又失效了,omg又要激活一次?2003的激活真的很烦..于是就去百度找新版的,由于很多链接都存在挂羊头卖狗肉的现象,以至于找了好久才找到资源.所以想出来分享一下.. 废话说得有点多了,进入正题,以下提供下载地址: Rational Rose 2007(v 7.0)(含激活文件):http://pan.ba

本机设备 windows10 gtx1060 安装软件及下载地址 python-3.5.3-amd64  链接:https://pan.baidu.com/s/1I3oIDatMgvDLEtaPtvuWSw  提取码:a7dp cuda_9.0.176_win10  链接:https://pan.baidu.com/s/1Iao-jCwlQhLIq5D28lyWmQ提取码:f9ch cudnn-9.0-windows10-x64-v7.3.1.20 链接:https://pan.baidu.co

之前一直在CPU上跑深度学习,由于做的是NLP方向所以也能勉强忍受.最近在做图像的时候,实在是扛不住了...还好领导们的支持买个虚拟机先体验下.由于刚买的机器,环境都得自己摸索,瞎搞过很多次,也走过很多弯路,所以我就记录下从裸机安装深度学习环境的正确过程.(全程root用户哦!) 裸机简介 服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔! 先来聊聊裸机里面包含什么有用的东西:

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

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-

/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

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An

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

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘

本文转载自:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042 一.问题现象 CUDA.tensorflow 与 cuDNN有版本匹配的问题,经常出现安装了某一版本的 CUDA 后,tensorflow 不支持相应版本的CUDA,或者tensorflow 支持 CUDA,但与 cuDNN版本不匹配,找不到这个那个文件,网上甚至有 CUDA装错等于重装的说法,很是麻烦. 这里列举了一些我遇到过的错误(有的没有装cuDNN) CUDA9.

转载:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042 CUDA.tensorflow与cuDNN的版本匹配问题 一.问题现象 CUDA.tensorflow 与 cuDNN有版本匹配的问题,经常出现安装了某一版本的 CUDA 后,tensorflow 不支持相应版本的CUDA,或者tensorflow 支持 CUDA,但与 cuDNN版本不匹配,找不到这个那个文件,网上甚至有 CUDA装错等于重装的说法,很是麻烦. 这里列举了一些

软件 版本 Window10 X64 python 3.6.4(64位) CUDA CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017) CuDNN cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 以上版本测试通过. 安装步骤: 1.安装python,记得要勾选pip. 2.检测是否支持CUDA. NVIDIA官网查询,具体见:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,就可以知道是否可以使用带GPU支持的TensorFlo

1.首先,默认你已经装了适合你的显卡的nvidia驱动. 到  http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 搜索你的显卡需要的驱动型号 那么接下来就是cuda的安装. 2.安装 CUDA 9.0参考:https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596#commentBox里面写得很详细,按步骤安装成功 3.安装NVIDIA cuDNN参考:https://www.cnblogs.com/perto

- 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

(RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用.Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0.下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例.ubuntu16.04 + cuda 9.0的配置方法大同小异) 虽然CUDA官网中没有RTX20系列GPU所对应的版本,但是CUDA 10.0 支持Ubuntu18.04 + GPU GEFORCE

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 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

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

(1) 去官网下载相应的版本,因为电脑之前安装的是 CUDA8. ,找跟 CUDA 版本兼容的 cuDNN 下载即可,我选择的是 cuDNN v7.(Deb) 和  cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu 16.04 (Deb) 注意这里下载安装包時需要帐号登陆才可以. (2) 根据教程安装,主要步骤摘录如下 (3) 不过到这里先别着急,还需要后续操作一下,可以参考博客最后一部分 这是才算安装完成. (4) 然后再编译还是找不到 libcudnn.so