(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

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

INFO CUDA version: 10. ERROR cuDNN not found. See https://github.com/deepfakes/faceswap/blob/master/INSTALL.md#cudnn for instructions WARNING Tensorflow currently has no official prebuild for your CUDA, cuDNN combination. Either install a combination

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

Y7000P电脑环境i7处理器,1060显卡,16g内存,win10家庭版(系统版本号1809),在联想官网升级过bios,所有驱动都是最新.(截止时间点2019年3月1日) python3.5 安装GeForce Experience到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/,experience检测显卡驱动,发现最新版本419.17,点击安装,一定要注意,选择自定义安装,然后有个纯净安装的勾选框.安装完成后需要重

安装完ubuntu系统之后,在学校的环境下,联网需要安装mentohust. 参考: http://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6905604.html http://blog.csdn.net/zhongshijunacm/article/details/52824894 http://www.voidcn.com/article/p-gehpzrcv-yz.html 安装mentohust sudo dpkg -i mentohust_0.3.4-1_amd

本博文是对前面两篇tensorflow的博文的一个继续,对环境的更新. 基于tensorflow的MNIST手写识别 安装tensorflow,那叫一个坑啊 主要出发点: 上述两篇博文的程序运行的环境,其实是没有用到GPU的.本篇博文,介绍如何利用GPU. 首先通过pip重新安装一个支持gpu的tensorflow,采用upgrade的方式进行. [root@bogon tensorflow]# pip install --upgrade tensorflow-gpu Collecting te

Windows10 64位下安装TensorFlow谷歌人工智能系统已官方原生支持 GitHub - tensorflow/tensorflow: Computation using data flow graphs for scalable machine learninghttps://github.com/tensorflow/tensorflow TensorFlow官方文档中文版_TensorFlow中文教程http://wiki.jikexueyuan.com/project/ten

参考链接:http://www.cnblogs.com/ms-uap/p/9123033.html 背景: 1.能联网的电脑:Win7 64 SP1 2.鼠标.键盘.显示器好使 3.已安装VS2010.git客户端(64位)(未配置环境变量).python2.7 目标: 安装VS2017.git.python3.6.5.NVIDIA显卡最新版本9.1(有显卡NVIDIA,则配置CUDA9.0和适合的cuDNN,否则跳过这步).下载AI软件.在VS20171上安装Tools For AI插件. 步

detectron安装+caffe2安装 因为想跑一下facebook最近开源的detectron物体检测平台,所以安装caffe2+detectron 总结: 一定要好好看官方安装教程:https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/INSTALL.md caffe2教程,caffe2与caffe区别:https://www.jianshu.com/p/5c0fd1c9fef9?from=timeline detectron是

本文原创,转载请注明出处. ------------------------------------------------分割线-------------------------------- 概要:整个过程基本上是傻瓜模式的,不需要gcc4.9, 也不需要和gcc5.4的切换. 硬件:gtx650tiboost 酷睿2Q 9300四核 主板貌似技嘉的一个极老的小板子 环境: 系统:ubuntu16.04 86x64 gcc: 5.4 86x64 cuda8 : cuda-repo-ubunt

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

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

Ububtu18.04下载cuda9.0 下载好后得到: CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本,而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3,需要安装gcc-6与g++-6 查看当前版本: $gcc --version  $g++ --version 可以不卸载当前gcc 和g++直接下载gcc-6 g++-6, $sudo apt-get install gcc-6 g++-6 然后更改软连接修改gcc-6为默认版本: $sudo mv gcc gcc.bak $ sudo ln

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

实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本不一致问题.网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下. 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的.不同TF版本需要不同的CUDA. cuDNN:NVIDIA为深度学习,矩阵运算写的一个加速库.CUDA版本必须和cuDNN版本匹配.cuDNN和TF版本匹配与否

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

1.nvidia与cuda需要满足关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html/ 2.cuda与cudnn需要满足关系: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 转自:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765 深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA