http://geyao1995.com/CUDA8_CUDA9/ tensorflow1.5版本竟然不支持CUDA8.0了 卸载是不可能卸载的 1.原料准备 CUDA9.0下载:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 建议选择使用 .run 文件安装,因为使用 .deb可能会将已经安装的较新的显卡驱动替换. cuDNN7.0下载(需要注册账号,注意选择对应CUDA9.0的版本):https://developer.nvidia

在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4

Ubuntu14.04 64位机上安装CUDA8.0的操作步骤可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53840684,这里是在已经正确安装了CUDA8.0的基础上安装OpenCV2.4.13(CUDA8.0)操作步骤: 1.      从http://opencv.org/downloads.html 下载OpenCV2.4.13即opencv-2.4.13.zip,解压缩: 2.      安装必要的依赖,依次执行: $ s

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py

在CUDA8.0下指定位置编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev l

因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日) 为了能够利用GPU(NVIDIA GTX1080)运行TensorFlow, 根据调查需要按顺序安装以下内容: Ubuntu, NVIDIA驱动, CUDA, cudnn, TensorFlow 安装Ub

一显卡驱动安装 1 安装驱动安装软件 2 自动检测下载对应版本驱动 3下载完成后,点击开始,解压出来临时安装文件 由于是临时安装文件,退出就会关闭 4所以在没有关闭情况下,打开重新打开一次setup,保证不会因为退出而被删除. 5由于临时安装文件找不到环境变量,手动将下列文件复制到临时安装包路径 找到: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\Installer2\Display.Driver 6 全选复制到解压出来的安装文件对应driver路径下 重新运行安装

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感

一.安装Nvidia显卡驱动(gtx1050ti) 参考链接:Ubuntu16.04.2 LTS 64bit系统装机记录中的显卡驱动安装部分. 二.安装Cuda8.0 1.确定自己的系统信息,以Ubuntu16.04.2 LTS 64bit为例,到官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载相应的安装文件 2.下载后在当前目录运行命令安装 sudo ./cuda_8..61_375.26_linux.run.26_linux-run 安装过程中基

网络上有很多ubuntu上caffe配置环境的帖子,本人照着其中的许多进行了参考,都出现了或多或少的错误,很多地方也有差异. 于是自己整理了下自己的安装过程,成功进行了测试,跑通了faster-rcnn.配置环境时间为2017.1.4 系统ubuntu16.04 一:显卡驱动的安装: 由于要使用GPU,所以先要查看自己显卡所匹配的显卡驱动,网址:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 选择电脑匹配的显卡驱动,本人电脑显卡为GTX7

系统配置: Ubuntu14.04(x64) CUDA8.0 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz(Tensorflow依赖) Anaconda 1. Torch安装 Torch是深度学习一个非常好的框架,使用人也特别多,之前一直使用caffe进行实验,最近一个实验需要在Torch下面跑,所以借此机会安装一下torch. Torch的官方文档已经说的非常详细,安装可以直接按照官方文档进行,官方文档戳我. 首先从github中down下来torch,放在-/torch文件夹下面

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

博主装Ubuntu18.04主要是为了用于跑深度学习,所以我们先来搞搞gcc环境 第一步:安装多版本gcc.g++可切换 sudo apt-get install gcc-4.8 gcc-4.8-multilib sudo apt-get install g++-4.8 g++-4.8-multilib -multilib g++--multilib -multilib g++--multilib -multilib g++--multilib 切换版本命令 sudo update-altern

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

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

ubuntu安装过程(硬盘安装)http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5493395.html“但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验要差很多!!!”开关机的时候电脑最上面 有一行 提示 一晃即过,/dev/sda6: clean(未知,单没关系)http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/48649575(意义) 1.教程1http://blog.csdn.net/zwyjg/article/details/163

查看Ubuntu14.04 64位上显卡信息,执行: lspci | grep -i vga lspci -v -s 01:00.0 nvidia-smi 第一条此命令可以显示一些显卡的相关信息:如果想查看某个详细信息,可以执行第二条命令;如果是NVIDIA卡, 可继续执行第三条命令,显示为GeForce GTX 970. 参考https://wiki.ubuntu.com.cn/NVIDIA安装GeForce GTX 970驱动. 安装cuda 8.0: 1.      参考官网: http:

一.首先安装NVIDIA显卡驱动 通过NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run文件安装. 1. 添加 PPA. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 2. 刷新并安装新的驱动程序 sudoapt-get update sudoapt-get install nvidia-367 nvidia-settings (如果需要的话,) 卸载: 删除所有的 nvidia 包: apt-get purge nvidia* 二.

首先声明,本文借鉴自:http://blog.csdn.net/u011314529/article/details/51505029 所以,可参考链接的博文.但原文有个瑕疵就是,cublas.lib错写成了cudlas.lib. 其次,我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程,是为备忘. 步骤如下: 1.下载安装CUDA: 1.1  下载.请到 cuda官网,选择合适的版本.如果版本不合适,安装的时候会提示的,但还是下载最新的比较好: 1.2  安装.双击cuda_7.5.18_win10

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