下载显卡驱动 进入Nvidia的官网,找到对应GTX 750显卡的Linux 64-bit 的驱动程序,然后下载 当点击下载链接后,发现浏览器一直在加载那个*.run文件,很久都加载不完.这时将浏览器地址栏地址Copy下来,然后进入百度网盘中,离线下载,然后Paste网址,稍等片刻,下载即完成(其实.run文件是70多MB的文件,难怪浏览器都快加载到卡住了): 然后就简单了,直接下载驱动到硬盘即可 安装驱动 因为是全新安装的操作系统,并且没有安装开源版本的英伟达驱动,所以,下面直接安装官方驱动即

由于最近要跑DeepLearning 所以在自己的Y7000上装一个Ubuntu ,自己碰了好多壁 写下来以防止自己忘掉以便后续再用! 配置:i7-8750H +GeForce GTX 1050Ti 4G  128SSD+1T HDD 选择ubuntu16.04.6 在windows HDD下分出了200G 16.04.6 在选择安装过程中可以直接选择安装 不用自己分区 如果自己分区 选择:      /            192G      swap     8G       不能有/bo

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

安装环境:Ubuntu16.04 1.打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia* 2禁用自带的 nouveau nvidia驱动 (important!) 创建一个文件通过命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 并添加如下内容: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 再更新一下 sudo update-initramfs -u 修改后需要重启系统.

Caffe已经是第三次安装配置了,为什么是第三次呢?因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求.第一次我在自己笔记本上配置的单核,CPU only ...  结果是,样例数据跑了4小时,这还怎么玩?第二次在台式机上,因为台式机比较low,I5处理器4核,没有NVIDIA的GPU.我把别人训练好的模型下载下来,然后自己测试,发现真的成功了,心里小激动~ 然而,当我自己训练模型时,我训练7天.....  关键是7天了还在跑..... 心想,我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器?那怎么可能.还好,老师人非

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve

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

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a

https://blog.csdn.net/la9881275/article/details/86720752 Ubuntu16.04系统安装拿到Ubuntu镜像制作装机优盘,这里就不写了.我的优盘之前已经做成了Ubuntu16.04启动盘,装机一切顺利.遇到的第一个问题是wifi无法启用,这个问题原本根据其他博客介绍通过禁用联想的ideapad驱动项可以解决,但是Ubuntu16.04这个版本没能给Y7000的无线网卡RTK8822BE安装合适的驱动,因此尝试自己安装,试过集中方案,均告失败

软件版本说明:我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0,Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本,所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0.如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了. 软件下载地址:CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN:https://deve

首先是安装ubuntu16.04 A.制作u盘启动盘(提前准备好.ios文件): 1.安装u盘制作工具unetbootinsudo apt-get install unetbootin2.格式化u盘sudo fdisk -l #查看U盘盘符,假设为/dev/sdbsudo umount /dev/sdb #先卸载u盘sudo mkfs.vfat /dev/sdb #格式化为fat32模式3.使用unetbootin制作u盘镜像方法如图所示(此图为windows下unetbootin截图,ubun

设备要求 系统:Ubuntu16.04 显卡:GTX 1070 驱动:nvidia系列,显卡驱动的版本必须大于等于cuda的sh文件名里面的版本号 驱动可从 此处 下载,我已经整理好了 检查安装驱动 nvidia-smi 显示如下信息如果完全无反应或者驱动型号小于cuda的sh文件名里面的版本号则需要重新安装驱动.首先去官网下载符合GPU的驱动. 1.删除旧的驱动 sudo apt-get purge nvidia* 2.禁用自带的nouveau nvidia驱动 看下nouveau 是否已经被

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况

ubuntu16.04安装nvidia 1.首先查看自己的pc显卡的型号 ubuntu16.04 查看方法: 查看GPU型号 :lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本: sudo dpkg --list | grep nvidia-* 2.nvidian官网查看自己电脑最新的nvidia 型号 目前,知道3种安装N卡驱动的方法: 1. PPA源:最简便,但未必有最新驱动(亲测可用),或可能遇到问题(风闻). sudo add-apt-repository ppa:

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a

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想给笔记本电脑外界一个显示屏,因为科研需要,我的笔记本是windows10加Ubuntu16.04双系统,主要使用Ubuntu系统. 首先是硬件 一个外置显示屏是必须的了,然后我的笔电上只有HDMI接口,所以还需要买一个HDMI转VGA接口器.然后就可以设置双屏了. 1.windows10系统 在windows下设置双屏非常简单 2.在ubuntu16.04系统下 在ubuntu系统下设置双屏稍微有点麻烦,网上的部分教程是针对没有独立显卡的情况下才适用,我尝试才发现不可行.必须对独立显卡安装驱动

在安装完Ubuntu之后,可能通过自带驱动无法更新,一直处于无法下载状态,那么就需要通过到Nvidia官网下载驱动,手动安装了 方法/步骤 通过度娘,打开NVIDIA官网,然后在下载驱动那里找到自己的显卡以及Linux版本 如图所示,作者的是GTX750,Ubuntu 64bit 文件名可以保存为0.run,放在home目录下,一会方便查找 禁用nouveau驱动 终端:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在最后加上2行: blacklist no

ubuntu16.04安装cuda8.0试错锦集 参考文献: [http://www.jianshu.com/p/35c7fde85968] [http://blog.csdn.net/sinat_19628145/article/details/60475696] *** 系统信息: 系统:ubuntu16.04 cuda版本:cuda_8.0.61_375.26_linux 显卡:NVIDIA GeForce GTX 750 ti *** 前期检查: 最好是先看官方文档:[http://do