2020/5/29 在 windows10 上面安装 CUDA 和 cuDNN 0.简单了解一下 CUDA 和 cuDNN 1)什么是 CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 2)什么是cuDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能.易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以

最近在Windows10上安装了caffe和tensorflow,折腾了好久.在此记录一下. 安装caffe的过程已在另一篇博客中进行了记录,在此不再赘述.而tensorflow也是非常简单的,也不再详细说明. 安装caffe和tensorflow比较重要的一点是,要确保把依赖正确安装好.GPU版本的caffe需要7+版本的CUDA和5.5/5.0的CUDNN.而GPU版本的tensorflow在1.5.0以上的版本则需要CUDA9和CUDNN7.两个框架对CUDA和CUDNN的不同要求造成了小

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

Windows10下安装的方法 安装环境:Windows10专业版+VS2013 工具:ActivePerl-5.22.1.2201-MSWin32-x64-299574.msi,下载地址:http://www.activestate.com/ openssl-1.0.1r.tar,下载地址:http://www.openssl.org/ 1.安装Perl(我安装在C盘,同时我的openssl也解压在C盘) 使用命令行工具,进入C:\Perl64\eg路径下, 执行"perl example.p

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

1. 安装显卡驱动 ~$ lspci | grep controller00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Sky Lake Integrated Graphics (rev 07)03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM108M [GeForce 940MX] (rev a2) 双显卡下安装NVIDIA驱动,首先选择合适的源. sudo apt-get update sudo

在安装cuda的时候,有时候会提示toolkit installation failed using unsupported compiler.这是因为GCC版本不合适所导致的. 解决的方法很简单,直接在安装命令之后加-override再安装,一般来说就没什么问题了.如: sudo ./cuda_6.0.37_linux_64.run -override

此次安装过程有点曲折,不过最后还是能成功安装,由于没细细看官方的安装文档,导致花了很多时间安装,希望此文能让想装CUDA的同学少走点弯路 1.NVIDIA Driver是否要装 刚开始要装CUDA时,以为要先装显卡驱动,搜索如何装驱动,导致驱动版本不符合CUDA要求的版本,一直卡在这里不能安装CUDA,后来发现CUDA的安装包提供了显卡驱动,如果已经安装了驱动,再去安装CUDA,如果它要求的驱动版本和系统已经安装的版本不一样,会有点问题,所以,干脆不装驱动了. 不过还是提供下OpenSuse装驱

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5655957.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/862537/cuda-setup-and-installation/installing-cuda-toolkit-on-ubuntu-14-04/ http://unix.stackexchange.com/questions/38560/gpu-usage-monitoring-

原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html 个人知乎主页欢迎关注:https://www.zhihu.com/people/jack_lu,相信我会提供高质量的timeline. "站在岸上学不会游泳."看了各种深度学习的新闻.有意思的paper,要开始搭建深度学习环境入坑了.昨天看到一视频展现了tensorflow在Android平台上的应用,感觉潜力巨大,所以选择了tensorflow. 结合几篇安装博客总结了安装方法,可能是

本文主要是记录吾八哥本人在Windows10下安装Docker的过程,当然这些步骤也是在网上搜索查阅资料得知而来的!具体步骤如下: 一.启用Hyper-V 打开控制面板 - 程序和功能 - 启用或关闭Windows功能,勾选Hyper-V,然后点击确定即可,如图: 点击确定后,启用完毕会提示重启系统,我们可以稍后再重启. 二.安装Docker Docker下载地址为:https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-win

1 装系统时候注意,另外14.04要好于12.04,自带了无线驱动 ubuntu14.04安装完不要update 2 安装cuda和cudnn http://blog.csdn.net/l297969586/article/details/53320706 我安装时候cuda8,cudnn选用V5,因为最新的和显卡有问题 3 sudo apt-get upgate出问题: 在安装更新,命令行sudo apt-get update 或者运行更新管理器的时候,出现W: GPG 错误:http://p

chmod Document 这里Document是一个文件夹,文件夹中还有好多子文件,可以发现执行了这条指令以后,其子文件夹的权限并没有改变. 要想改变其子文件夹的权限,应该执行 Document/ 对于想要编译内核或者安装瑞昱网卡驱动的人来说,需要安装对应系统内核的headersudo apt-get install linux-headers-generic 查看pci设备和驱动: sudo lspci -knn 安装pure-ftpd服务器端 sudo apt-get install p

直接附上我整理后的Word版<Windows10下安装Oracle 11g 64位的详细步骤>下载地址,提取码:9vak. 参考文献: 1.Win10 64位系统下安装Oracle11g详细教程 2.Win10 64bit 下 Oracle 11g的安装,提前准备,绕过各种坑 3.WIN10系统 安装Oracle11g 数据库及client客户端的方法

很多神经网络架构都需要安装CUDA,安装这个的确费了我不少时间,是要总结一下流程了. 安装这个,最好使用官网的安装步骤和流程,不然,会走很多弯路: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal 按照上面的流程走,下面就是根据各种问题去解决问题

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 |

00.CUDA简介 CUDA和GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序 01.CPU+GPU协同架构 02.部署环境 [docker@lab-250 ~]$ cat /etc/*release NAME="Red Hat Enterprise Linux Server" VERSION="7.0 (Maipo)" ID="rhel" ID_LIKE="fedora" VERSION_ID="7.0&

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

Windows10 下安装scrapy 日志 1.下载python3.6 2.添加python.exe和pip.exe的路径到系统环境变量path中 如c:\python36_64 C:\Python36_64\Scripts 3.更新pip python.exe -m pip install --upgrade pip 4. 安装win32api包 pip install pypiwin32 如果没有安装,运行’scrapy  bench”测试命令会出现如下错误信息 Scrapy运行Impor

安装环境: Windows 10 64bit GPU: GeForce gt 720 Python: 3.5.3 CUDA: 8 首先下载Anaconda3的Win10 64bit版,安装Python3.5版本.因为目前TensorFlow对Windows只支持Python3.5.可以直接下载Anaconda的安装包安装即可,一般不会有问题.(清华镜像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) TensorFlow 有两个版本: