本文将指导你如何在自己的Mac上部署Theano + Keras的深度学习开发环境. 如果你的Mac不自带NVIDIA的独立显卡(例如15寸以下或者17年新款的Macbook.具体可以在"关于本机->系统报告->图形卡/显示器"里查看),那么你可能无法在这台Mac上使用GPU训练深度学习模型.不过这并不值得遗憾.事实上,我在自己的Macbook上(15-inch,Early 2013,NVIDIA GeForce GT 650M 1024 MB)做了一个简单的测试:在mni

将笔记本的ubuntu系统更新到18版本后重新配置深度学习环境,在此记载方便日后参考 具体配置为 Ubuntu18.04+gtx1060+opencv-3.1 第1步 安装依赖包 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommend

0. 前言 坑爹的Ubuntu晚上运行还是好好的,第二天中午的时候打开机器发现屏幕分辨率不正常了:2K屏显示800*600左右的分辨率(无法调节),一个图标一拳头大,窗口和网页显示不全.Google查了一下发现可能是nvidia显卡驱动坏了(真的脆),照着几个博客搞了一下还尼玛进不去系统,一直循环登录了???之后又折腾了一整个下午,最后的结果是,重装显卡驱动一直失败:PPA装显示connect不上.run文件装显示build kernel module error.反正我也是不管什么奇怪的配置问

Ubuntu系统 1.备份 在服务器上整个装系统之前,需要做好一个工作,也就是相关重要数据的备份,这里主要是将固态中的数据备份到机械硬盘或移动硬盘里,可能在备份的过程中会遇到无法写入的问题,是因为文件夹的属性可能只读等原因,所以这里可能会用到改变所有者权限的命令: sudo chmod -R 777 文件名 文件或目录的权限分为三种:只读(r).只写(w).可执行(x).用户也分为三种:所有者.组.其他用户. 上述命令中的777分别指的是这三种用户,每一位里的7是指二进制的111,也就是赋予了所

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

主要参照以下两篇博文:http://blog.csdn.net/g0m3e/article/details/51420565   http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285 我先做个说明,我曾经在两种环境下搭建过,下面说一下软硬件配置. 1)y480笔记本,GPU为GT650,软件环境为ubuntu16.04+cuda7.5+cudnn v4,后来因为编译caffe的时候报了一个包含“computer_64”的错,就把cu

1.下载所需要的软件 cuda7.5下载(点击下载链接),cudnn4.0下载 2.安装NVIDIA驱动. 一般有两种方法:1)一种方法是利用"软件和更新"来安装,依次选择 系统设置->软件和更新->附加驱动->选择最新的驱动->应用更改 安装时可能遇到的问题:点击完应用更改一段时间后并没有成功安装,再次点击却出现闪退的现象,这个问题困扰了我一晚上,最后发现是因为依赖的问题,通过在终端输入以下命令:sudo apt-get install -f  后 再次安装问

深度学习从12年开始打响,配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题,如何安装显卡驱动,如何安装CUDA,如何安装CUDNN:Ubuntu官方一直吐槽Nvidia显卡驱动有问题,网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法,有时候倒腾一星期也不见得安装成功,之前听一位师兄提起一种方法,然而在网上搜索也搜索不到,这里给出安装的教程,供大家参考 Ubuntu安装好,显卡插上去之后,一般的,配置pytorch,tensorflow,mxnet,caffe等深度学习环境需要做三件事情 1．安装N

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

deepin是一个精致优美的系统.最近因为工作需要在deepin上配置深度学习环境,话不多说,接下来记录下整个的配置过程. ×××本篇文章适合对深度学习环境配置有一定了解且对deepin系统感兴趣的同伴阅读.××× 1.安装显卡驱动.deepin自带的[显卡驱动管理器]即可图形化的完成NVIDIA的闭源显卡驱动. 2.安装anaconda.现今较为主流的深度学习框架(如tensorflow,pytorch,caffe等)均提供了python接口,使用anaconda可以较为便捷快速的配置深度学习

目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡 配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择.尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误.conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了. 所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装mini

​ 背景: 实验室给我分配了一个服务器 已经装好了docker 和nvidi docker . 现在我的目标是创建我自己的docker 然后在我自己的docker里装上anaconda环境. 我以前从没用过linux.所以对这一切都是迷迷茫茫不知其所以然.所以一些拙见还请不要见笑.也是整合了很多大佬的.(我是挂了VPN的,所以没有用过国内镜像,如果你发现哪里下不动东西了 可以搜搜怎么加入国内镜像源) 我的理解 docker 就是一个操作系统的模板.然后在服务器输入 docker images ​

Windows10 + eclipse + JDK1.8 + Apache Maven 3.6.0 + dl4j深度学习环境配置 JDK下载安装请自行,并设置好环境变量1 查看Java版本C:\Users\jiangshan>java -versionjava version "1.8.0_191"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_191-b12)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (buil

我们配置一个tensorflow-gpu版的深度学习环境 windows10 64 python3.5 vs2017(需要C++部分) cuda9.0 cudnn7.1 GeForce GTX1060 1.安装python 我们选择python3.5,直接从官网下载windows10版本的安装就行,可以选择默认安装路径,并添加环境变量. 测试打卡cmd,输入python,输出python的版本信息 则安装成功 2.安装vs2017 3.安装cuda 首先要确保你的电脑上装了一块差不多的显卡 我们

本文转载自:https://my.oschina.net/u/3837179/blog/1920756 在ubuntu中配置GPU的深度学习环境相较于win问题要多很多,这几天琢磨了一下Ubuntu下的环境配置,参考很多人的博客,也遇到了不少坑,好不容易配置成功了,希望写下来,和大家分享,避免大家走弯路.环境的配置主要是nvidia显卡驱动的安装,在驱动安装的过程中遇到了问题,可以参考博客后面的问题解决方案,主要步骤就是装nvidia驱动,然后是安装cuda和cudnn,这两个一般问题不大.配置

从零开始在ubuntu上配置深度学习开发环境 昨天一不小心把原来配置好的台式机的开发环境破坏了,调了半天没有调回来,索性就重装一次ubuntu系统.这篇文章主要记录一个简单的.‘傻瓜式’教程. 一.Ubuntu系统重装 可以参照以下链接的教程来准备启动盘,然后安装系统,地址为在这里. 二.安装Firefox浏览器 在国内的官网上面下载安装火狐浏览器.首先下载tar文件,如下图: 将压缩包内的文件解压到某一路径之内,博主选择的是解压到:/usr/share/路径下,因为这是ubuntu安装软件的默

原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth

在Ubuntu18.04下配置深度学习/机器学习开发环境 1.下载并安装Anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#linux 安装步骤: 1)在下载的anaconda路径下打开终端执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 2)记录下安装过程中的配置路径 Prefix=/home/your name/anaconda2/ 其中“your name”是你的用户名 3)安

服务器搭建远程docker深度学习环境 本文大部分内容参考知乎文章 Docker+PyCharm快速搭建机器学习开发环境 搭建过程中出现ssh连接问题可以查看最后的注意事项 Docker Docker是一种容器技术,类似于虚拟机,但比虚拟机更轻便.Docker容器内的应用程序直接运行于宿主的内核,而没有自己的内核,而且也没有硬件虚拟.更多Docker的相关知识可以看<Docker-从入门到实践>. Deepo Deepo是一个包含一系列Docker镜像的项目,这些镜像中包含了TensorFlo

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

并非广告~实在是太良心了,所以费时间给他们点赞一下~ SuperVessel云平台是IBM中国研究院和中国系统与技术中心基于POWER架构和OpenStack技术共同构建的, 支持开发者远程开发的免费科研云平台.除支持虚拟机和容器服务外还提供:大数据Hadoop,Spark开发环境.Python科学计算开发环境(可替代Matlab).Java Eclipse/Bluefish运行环境.C/C++运行环境 只需任意一个邮箱,1分钟就可以申请到服务器,没见过更快的了-使用之后觉得不足之处: 1.由于