(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

# 相关链接:https://cmake.org/cmake/help/v3.0/module/CheckCXXCompilerFlag.html​​include(CheckCXXCompilerFlag)CHECK_CXX_COMPILER_FLAG("-std=c++11" COMPILER_SUPPORTS_CXX11)if(COMPILER_SUPPORTS_CXX11)    add_definitions("-std=c++11") endif() C

据官方说法,目前还不是太稳定的算法模块都在opencv_contrib里边,由于不稳定,所以不能在release版本里发行,只有在稳定以后才会放进release里边.但是这里边有很多我们经常要用的算法,比如SIFT,SURF等(在xfeatures2d 模块里边).官网提供了说明,可以把opencv_contrib扩展模块添加编译到已安装的opencv3里边. 同时我们还需要编译opencv的GPU模块,以便在GPU上加速执行这些算法. 1.点[Brouse Source…],选择OpenCV源

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为8. 理论上本教程支持Pascal架构显卡,如游戏卡GeForce GTX1070,GTX 1080,新Titan X:以及刚刚推出的计算卡Tesla P100. 如果你在安装时使用计算卡进行GPU加速,而用于显示的显卡不是NVIDIA显卡,则可能导致因为安装NVIDIA驱动时自动加载X Server配置而无法启动图形界面.这时可以使用服务器版的Ubuntu,或者换用CentOS等. 2. 安装基础

Nvidia driver installation(after download XX.run installation file) 1. ctrl+Alt+F1   //go to virtual terminal 2.sudo service lightdm stop   //stop X window 3.sudo init 3 4. sudo ./XX.run    if Nouveaue is using,disable it. by [sudo update-initramfs -

大家都把GPU&CUDA说的很NB狠NB,于是,下一步想通过GPU加速程序运行.这一个星期,都在配置OpenCV的CUDA环境,今天终于以失败告终,原因是实验室的机器显卡不支持CUDA...伤不起啊,一星期啊!!! 支持CUDA的GPU:http://developer.nvidia.com/cuda-gpus 虽然,最终失败了,但是总归还是有收获的,现把它总结起来,提醒自己,也给大家一个借鉴: 1.借鉴:http://blog.csdn.net/shuxiao9058/article/deta

发现一篇神文,解决了困扰许久的远程桌面OpenGL/GPU 等问题... 原地址在这:http://www.tanglei.name/how-to-run-gpu-programs-using-remote-connection/ 有时候往往需要通过远程桌面连接进行coding工作,像一般的比如web之类的可能不需要GPU等支持的coding工作直接用windows远程桌面连接编码然后debug即可,而一些需要依靠显卡支持的工作如渲染.cuda等GPU操作时,往往远程桌面连接debug会失败.因

第一章 1.2 CUDA支持C与C++两种编程语言,该书中的实例采取的是Thrust数据并行API,.cu作为CUDA源代码文件,其中编译器为ncvv.   1.3 CUDA提供多种API: 数据并行C++ Thrust API 可用于C或者C++的Runtime API 可用于C或者C++的Driver API 以上API自高层向低层.Thrust API 具有较高可读性.可维护性,并且提供了很多方法(如归约),但它与硬件相隔离,从而无法发挥硬件的全部功能:CUDA Runtime 使得C语言

软件 版本 Window10 X64 python 3.6.4(64位) CUDA CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017) CuDNN cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 以上版本测试通过. 安装步骤: 1.安装python,记得要勾选pip. 2.检测是否支持CUDA. NVIDIA官网查询,具体见:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,就可以知道是否可以使用带GPU支持的TensorFlo

opencv3.2提供了cuda很好的支持,cuda的opencv接口,让用户想使用opencv那样去使用cuda,不用写cuda代码 一开始编译opencv有关cuda的代码,opencv 里samples文件夹里有cmakelist可以参考,但是试了之后出现一堆错误,于是去找编译cuda cmake脚本 后来发现cmake里已经自带FindCUDA.cmake了,find_package(CUDA)(注意是大写)就能够找到了,而且像平时那样 target_link_libraries(opt

Ubuntu安装opencv with cuda 为了运行dense flow真是折腾啊,下面网址是教程 http://blog.aicry.com/ubuntu-14-04-install-opencv-with-cuda/ http://rolflussi.blogspot.com/2015/09/opencv-with-cuda-on-ubuntu-1404.html 建议不要安装3.0以上版本,但是2.4.10版本又不支持gpu,真TM坑爹,应该可以用2.4.12版本. 1.首先下载op

前言 cmake是kitware公司以及一些开源开发者在开发几个工具套件(VTK)的过程中所产生的衍生品.后来经过发展,最终形成体系,在2001年成为一个独立的开放源代码项目.其官方网站是www.cmake.org,可以通过访问官方网站来获得更多关于cmake的信息,而且目前官方的英文文档比以前有了很大的改进,可以作为实践中的参考手册. cmake的流行离不开KDE4的选择.KDE开发者在使用autotools近10年之后,终于决定为KDE4项目选择一个新的工程构建工具.之所以如此,用KDE开发

(与本节内容无关///////////////////////////保存图片参数为--gui.save_all_screenshots true////////////////////)  在我们安装好CUDA.boost.OpenCV之后,接下来的一些库(libSDL.protobuf等)的安装,我们都可以用系统内部的程序进行安装.比如 安装libSDL,我们终端输入 apt-cache search libsdl 1 1 系统会给出一系列程序,我们选择其中的libsdl1.2-dev进行安

caffe是好用,可是配置其环境实在是太痛苦了,依赖的库很多不说,在VS上编译还各种报错,你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧.  且网上很多教程是VS2013环境下编译的,问人很多也说让我把15卸载了装13,我的答案是:偏不  记下这个艰难的过程,万一还要再来一次呢-- Attention:  本文使用的caffe windows环境配置为:  VS2015+CMake3.7.2+Python2.7+Anaconda2-4.3.1(X64)+CUDA8.0(x64)+cuDNN v5.1

以下是ubuntu系统安装完成一些库后,验证查看各个库的安装情况. 1. CUDA8.0 yuanlibin@yuanlibin:~$ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) - 2016 NVIDIA Corporation Built on Sun_Sep__4_22: 14 :01_CDT_2016 Cuda compilation tools, release 8.0 , V8. 0.44 cuda no的情

1.OpenCV-3.2.0+OpenCV_contrib-3.2.0编译安装过程 1)下载官方要求的依赖包 GCC 4.4.x or later CMake 2.6 or higher Git GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev) # 控制opencv GUI pkg-config Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (pytho

环境说明 ubuntu16.04 cuda10.0 2080Ti显卡 拉取代码和修改编译脚本 拉取代码 用户先clone代码: git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive 通常下载很慢,--recursive参数下载的submodule会失败,需要多执行几次如下命令: cd torch git submodule update --init --recursive 安装依赖 1.torch源码中明确指定的依赖

[计算机视觉]关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项 标签(空格分隔): [计算机视觉] 前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识,打算升级一下对OpenCV的使用,但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的.于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译!下面就记录这一阶段出现的一系列问题. 关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的OpenCV2.4.9的源码进行编译,选择的编译环境为Visual Studio2010 x64,因为

参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_44170512/article/details/103990592 (本文中部分内容引自参考博客,请大家支持原作者!) 感谢大佬的教程,真的非常的通俗易懂! 这里我安装的是Tensorflow2.3cuda版,也就是GPU版本,要安装CPU版本的小伙伴请勿参考本文! 安装步骤 注意:1.安装过程中需要C盘预留出10~15G左右的空间(实际上不需要这么多,为了保险起见尽量多留一些空间) 2.GPU版本需要你电脑的GPU支持Cud

nvGraph-NVIDIA图形库 数据分析是高性能计算的不断增长的应用.许多高级数据分析问题可以称为图形问题.反过来,当今许多常见的图形问题也可以称为稀疏线性代数.这是nvGraph的动机,它利用GPU的线性代数功能来处理大型图形分析. https://github.com/rapidsai/nvgraph 该存储库包含NVIDIA CUDA Toolkit中的旧版nvGraph.目的是为CUDA Toolkit停止发布nvGraph的用户提供一种继续使用nvGraph的方法.尽管仍然接受错误

问题 使用CMake编译Dlib库,编译得到lib文件后,新建一个VS工程想使用Dlib,却出现LNK2001:无法解析的外部符号的错误,且都与JPEG和PNG相关: 1>dlib19.17.99_release_64bit_msvc1916.lib(png_loader.obj) : error LNK2001: 无法解析的外部符号 png_set_sig_bytes1>dlib19.17.99_release_64bit_msvc1916.lib(png_loader.obj) : err