我这里主要参考了:https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/79631567 并根据自己在安装中遇到的情况做了一些改动. 先说明一下我的Ubuntu和GPU版本: Ubuntu 16.04 GPU:GEFORCE GTX 1060 1. 查看显卡型号 使用命令:lspci | grep -i nvidia 查看电脑上的显卡,是否是nvidia版本. 2. 安装NVIDIA显卡驱动 具体做法参考之前博客的介绍. 3. 安装cuda 8

注:笔者的ubuntu18.04 64bit已经安装好了显卡驱动,因此没有此步操作 1.获取cuda(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择ubuntu相关的runfile,cuda_9.0.176_384.81_linux.run) 2.安装cuda sudo apt-get install gcc-6 g++-6 (cuda 9仅支持gcc-6,而ubuntu18.04 64bit默认版本为gcc-7.3.0) cd /usr/bin s

本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1: 一.前期踩过的坑 二.安装成功的流程 [1]拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像 [2]镜像内创建容器,此处一定是nvidia-docker创建 [3]在容器内安装Miniconda [4]使用conda创建python3.7.5的虚拟环境并激活 [5

pre { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } pre.western { font-family: "Liberation Mono", "Courier New", monospace } pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", "Courier New", monospace } pre.ctl { font-family: "Li

想着开始学习tf了怎么能不用GPU,网上查了一下发现GeForce GTX确实支持GPU运算,所以就尝试部署了一下,在这里记录一下,避免大家少走弯路. 使用个人笔记本电脑thinkpadE570,内存4G,显卡GeForce GTX 950M 前期电脑已经安装win0+Ubuntu16双系统,thinkpad安装win0+Ubuntu16配置参照这里(本人为了方便) 安装顺序为: (1)安装NVIDIA Driver 安装电脑对应的显卡驱动,安装完成能够在程序中找到NVIDIA.和windows

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

Angularjs学习---ubuntu12.04中karma安装配置中常见的问题总结   karma启动时出现了很多问题: 1.安装karma前提条件 安装karma首先要安装nodejs,npm然后才可以安装karma.nodejs,npm的安装过程可以参考文章:Angularjs学习---angularjs环境搭建,ubuntu 12.04下安装nodejs.npm和karma 2.安装karma步骤 karma官方指导教程:http://karma-runner.github.io/0.

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

目录 第一部分.5.6安装.配置.自动备份 第二部分.5.7源码安装.配置.自动备份 第一部分.5.6安装 1.安装mysql sudo apt-get install mysql-server sudo apt-get install mysql-client sudo apt-get install libmysqlclient-dev 2.查询是否安装成功 sudo netstat -tap | grep mysql 如下图所示,表示安装成功 my.cnf 配置文件在哪个位置? #第一种

在Ubuntu16.04中安装docker ce,安装步骤按照官网说明https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/#install-using-the-repository. 在第三步Add Docker’s official GPG key:中遇到问题: 解决办法:通过百度找到了http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138489.htm. 1.增加新的GPG 密钥 #

在Window下我们使用TortoiseSVN(小乌龟),可以很方便地进行查看.比较.更新.提交.回滚等SVN版本控制操作. 在Linux下我们可以使用RapidSVN.RapidSVN是一款轻量级的免费.开源 SVN 客户端,相比tortoise svn它更加小巧而且占系统资源少运行速度快. 一:安装RapidSVN版本控制器 在Ubuntu下可以使用安装很容易: 第一种方法: 打开终端输入命令即可,如下: sudo apt-get install rapidsvn 第二种方法: 在Ubunt

在安装anaconda的时候,默认安装的是python3.6 但是cs231n课程作业是在py2.7环境下运行的.所以需要在jupyter notebook中安装并启用python2.7版本 方法: 1.首先在anaconda中创建一个虚拟环境,安装python2.7版本 2.激活python2.7,命令为”activate D:\Anaconda\envs\py27“ 3.切换到目录下,命令为“cd D:\Anaconda\envs\py27” 2.在python2.7下安装ipykernel

karma启动时出现了很多问题: 1.安装karma前提条件 安装karma首先要安装nodejs,npm然后才可以安装karma.nodejs,npm的安装过程可以参考文章:Angularjs学习---angularjs环境搭建,ubuntu 12.04下安装nodejs.npm和karma 2.安装karma步骤 karma官方指导教程:http://karma-runner.github.io/0.12/intro/installation.html 1).首先执行下面命令: npm in

在CPU中1.CPU_ONLY :=1的注释取消掉 2.BLAS := atlas 在GPU中 1.USE_CUDNN := 1的注释取消 2.BLAS := open

其实就是一条Linux命令,如下: sudo update-alternatives --config php 会出现下面选项: There are choices for the alternative php (providing /usr/bin/php). Selection Path Priority Status ------------------------------------------------------------ * /usr/bin/php7. auto mod

ubuntu16.04中supervisor安装与简单使用 supervisor 进程管理是可以让进程在后台运行,而不占用控制台影响使用 1. 安装 supervisor sudo apt install supervisor 2. 添加进程 supervisor 可以将每个进程分别写成一个文件,supervisor 的进程文件放在 /etc/supervisor/conf.d/ 目录下,本例创建 test.conf 进程配置文件.其中 program 为要运行的进程的名称, command 为

本人电脑配置(公司的)gtx1080ti,下载的的cuda8.0,cudnn6.0,python3.5.3安装完成后,安装tensorflow 1.pip install tensorflow-gpu 本人建议使用清华镜像站,或者其他火内的的pypi源,这样不会因为网速问题出现安装失败 2.这个时候运行 python import tensorflow as tf 立马报错 经过最终在stackoverflow上找到了解决方法, 原来tensorflow在windows下还不支持cudnn6,所

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,

pading :SAME,VALID 区别  http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor

想必很多开发人员都知道,Ubuntu 软件源中提供的并不是最新版本的 Eclipse,本教程就教大家如何在 Ubuntu 14.04 中快速安装 Eclipse 官方发布的最新版本. 到目前为止,Eclipse 的官方最新版本为 Eclipse Kepler (4.3.2),我们可以使用如下步骤在 Ubuntu 14.04 或其它 Ubuntu 版本中进行快速安装. 1.安装OpenJDK Java 7 如果你的系统中没有安装 Java,我们需要按如下步骤事先安装好 OpenJDK Java 7