在conda虚拟环境中安装CUDAconda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/(上面两行是同一条语句的) 在conda虚拟环境中安装cudnn conda install cudnn=7.0.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ (上面两行是同

一.背景 需要学习mxnet,建一个conda虚拟软件环境. 二.步骤 1.下载anaconda安装文件:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 2.安装: bash  Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 3.验证c

现在python3已经成为主流的python环境,大部分的package都兼容python3,仍然有一小部分,或者说是某一领域的package需要使用python2.本人现在主要在利用python做机器学习和深度学习,因此对python2还是有一定的需求. 对于一般的package而言,python3都已经很好的兼容,学习机器学习,基本上直接安装Anaconda3即可.而深度学习大多数的框架对windows支持的不是很好,而且部分框架还对python的版本有一定的要求,name最理想的情况是,机

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名

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_

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

电脑是ubuntu20.4 Pop!_OS 20.04 LTS MX250显卡并没有列在CUDA支持的GPU里 希望文中链接的别人的博客不会消失掉. 安装了英伟达的驱动 参考了这一篇:Ubuntu 安装Nvidia显卡驱动,跟着这篇博客 ①进入bios,禁用自己的secure boot ② ubuntu-drivers devices # 查看显卡设备和显卡驱动 ​ sudo ubuntu-drivers autoinstall #自动安装合适显卡驱动 ③重启.这个时候就能使用nvidia-sm

pgmpy包的安装,以及conda的安装 pgmpy的官方网站是这样说明安装过程的: 链接:Installation 共有三个步骤,第一步是安装依赖包 首先它讲述了在linux下使用pip安装的方法: $ [sudo] apt-get install build-essential python3-dev python3-pip $ [sudo] pip3 install -r requirements.txt 或在Red Hat系统中: $ [sudo] yum -y install gcc

毕业再没用配过机器学习的环境了,既亲切又陌生,久违了. 系统 mint18  x64 1安装cuda 按官网提示 选的9.1版  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2安装Anaconda3 从清华的镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 从最下面选Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64 在下载 路径下 执行 bash ./Anaconda3-5.0.

机器已经安装了CUDA 9.1,驱动为390.58,我补装了对应的cudnn,并且测试通过,但是在anaconda环境下,用conda install tensorflow-gpu=1.12后,运行sess = tf.Session()时报错: tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for

TensorFlow 2.0 for Linux 使用时报错:(cuDNN 版本低了) E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:319] Loaded runtime CuDNN library: 7.4.1 but source was compiled with: 7.6.0. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version

#1 安装anaconda 官网下载安装即可.python3.7版本 #2 安装CUDA CUDNN   tensorflowgpu1.14 对应CUDNN 7.6.1 CUDA 10.0 注意tensorflow不同版本所需的CUDA及CUDA对应的CUDNN不同,注意版本匹配! 参考 https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus https://dev

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

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

虚拟环境 什么是虚拟环境 对电脑稍微有点常识的朋友相信都玩过,比如VMware,virtualbox,或者你用电脑端的模拟器玩手机端的游戏也是一样,其实就是一个假的空间,在Python这里,虚拟环境就是虚拟的开发环境,你可以在里面做任何正常的操作,并且 不会对外部真实电脑环境有任何影响 虚拟环境原理介绍: 虚拟环境相当于一个抽屉,在这个抽屉中安装的任何软件包都不会影响到其他抽屉.并且在项目中,我可以指定这个项目的虚拟环境来配合我的项目.   为什么需要虚拟环境: 到目前位置,我们所有的第三方包安