cuda8.0专题
cuda8.0+ubuntu+theano、caffe、tensorflow环境搭建
一共3篇文章： ************************************************************************************************************************************ 第一篇GTX960ubuntu16.04、cuda8.0caffe tensorflow theano 转自：
Ubuntu下tensorflow的安装（Ubuntu14.0+cuda8.0+cudnn v6+ Anaconda3-5.0.1+ tensorflow gpu1.3）
一、安装显卡驱动cuda和cudnn 1、这里用的是cuda8.0，因为购买的服务器已经配置好的cuda环境，所以暂时先略过。 2、安装cudnn。 如果要使用gpu来对tensorflow进行加速，除了安装CUDA以外，cuDNN也是必须要安装的。跟cuda一样，去nvidia的官网下载cuDNN的安装包。 这里注意：不要下cuDNN v5.1Developer Library for
VS2010 CUDA8.0 工程配置
1.打开vs2010,创建win32控制台项目,命名为cuda_test,点确定 2.勾选空项目 3.右键”源文件”目录,选择 “添加–新建项” 4.左侧选择NVIDIA CUDA8.0,在中间图标处选择CUDA/C file,命名为test 5.右键cuda项目–生成自定义 6.勾选CUDA8.0 7.右键刚才创建的test.cu文件.左侧选”配置属性–常规”,在
ubuntu14.04+cuda8.0(gtx1080)下tensorflow的安装
tensorflow的安装 https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html#anaconda-installation 注意系统的python(sudo python pip )和anaconda的python(python的区别 python pip) 不然会装错地方 两行命令行:
Ubuntu 16.04LTS + CUDA8.0 + Caffe2
简介安装 环境参考资料准备 基础环境配置依赖库安装 构建与安装 获取源码修改配置文件添加环境变量构建安装验证安装 问题解决 安装 可视化 网络结构可视化训练可视化权重可视化 简介 caffe2：A New Lightweight, Modular, and Scalable Deep Learning Framework caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习
Ubuntu 16.04LTS + CUDA8.0 + Caffe
文章目录 简介安装环境参考资料准备基础环境配置依赖库安装 构建与安装获取源码For Python修改配置文件构建安装添加环境变量验证Python接口 问题解决安装各种找不到头文件numpy相关hdf5No module named caffe计算能力相关py-faster-rcnnTypeError: __init__() got an unexpected keyword argumen
Ubuntu 16.04 LTS + CUDA8.0 + cudnn6.0
文章目录 简介GPU对比GPU浮点计算能力换算 安装下载准备安装CUDA禁用 Nouveau 驱动进入文本模式执行安装添加环境变量加载新的环境变量查看CUDA设备 安装CUDNN CUDA使用CUDA版本切换 问题与解决循环进登录界面you appear to be running an x server please exit x before installingThe driver i
ubuntu16.04+NVIDIA GTX1050ti 显卡驱动PPA安装 +CUDA8.0
参考博客（笔记本配置完全相同，暗夜精灵II ）http://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/6867780.html cuda:(http://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/6869434.html) 博主写的很好，就是自己安装的时候遇到一个问题。 安装nvidia driver 安装完成后重启
Ubuntu14.04 + Nvidia Cuda8.0 + Caffe
** note: 由于输入法的原因，代码中的“-”可能运行错误，粘贴代码时，请自动修改， 例如 修改“update-initramfs -u”中的“-u”. 避免出现运行错误。 1.系统信息： Linux mint 17.3 64bit （Mint每次重启都会出现Xserver不能启动的问题） Ubuntu 14.04 ( 最好是Ubuntu， 问题很少) GeForce GTX 75
cuda8.0 出错：/usr/bin/ld: 找不到 -lGL
最近在学习深度学习，在搭建CUDA8.0的时候，出现一个非常不好的问题： 出错：/usr/bin/ld: 找不到 -lGL collect2: error: ld returned 1 exit status Makefile:275: recipe for target 'nbody' failed make: *** [nbody] Error 1 因为cuda8.0是最新的版本， 找
实验室服务器linux环境下在虚拟环境上安装pytorch（CUDA8.0）
在尝试了各种方法后，终于成功在实验室服务器上安装成功Pytorch，下面分享一下自己的过程和一些避雷： 1、首先安装anaconda比较简单 2、在anaconda上使用清华源，这样下载速度会大大提升，不然下载太慢一晚上都下不完，具体步骤可以参考： https://blog.csdn.net/WannaSeaU/article/details/88427010 3、在Linux上输入以下指
Ubuntu16.04+python3.5+cuda8.0 安装pytorch0.4.1
系统的操作环境是 Linux非root用户 Ubuntu16.04 64位 python3.5 cuda8.0 一 、进入 pytorch官网： https://pytorch.org/ 进入pytorch官网后，发现没有适合自己的cuda版本的安装方式，因此点击下图中红色箭头指向的链接，进入新的页面： 找到下图所示的界面，由于是非root用户，因此选择pip安装。点击红
ubuntu + cuda8.0 + tensorflow最简单的安装方式
先决条件：caffe装过了 cuda安装好了 1. sudo apt-get install build-essential sudo apt-get update 2.安装pip、python sudo apt-get install python-pip sudo apt-get install python-numpy python-dev python-wheel 3
ubuntu16.04 cuda8.0 opencv3.1 gtx1080 配置ssd
1.git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git 可能会报错，原因是没有安装git 解决方法：sudo apt install git 继续运行git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd（出现“分支”则说明copy-check成功）
ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.1+GTX1080配置caffe
安装过程 1.安装相关依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-
深度学习环境搭建之CentOS 7+NVIDIA GPU+CUDA8.0+CUDNN6.0+TensorFlow
最近在ultralab GX480i测试了一下CentOS7 Deep Learning TensorFlow，其中也是踩坑无数，今整理安装过程发出来，希望大家安装的时候可以参考一下，不用浪费太多的时间在安装配置上，而是把有限的时间用到代码上 一，安装显卡驱动 网上搜索的驱动安装大都是手动编译安装，既：安装编译环境--到官网下载驱动文件*.run--blacklist nouvea
Ubuntu16.04 LTS+Cuda8.0+opencv3.10+Matlab2014a+python配置
Ubuntu16.04LTS+Cuda8.0+opencv3.10+Matlab2014a+python配置： 参照blog： http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889 一、安装Cuda驱动 采用下载文件安装，在系统设置选择软件和更新，更改下载源，选择aliyun，选择附 件驱动，选择“使
（Ubuntu+Tensorflow+CUDA8.0+cudnn，新鲜靠谱版）利用DL学梵高作画---实战记录和心得
作者：老宅 时间：2017年3月 硬件：Core i7-6700；16GB；Nvidia GeForce GTX1070；500G SSD （PS：搞DL的实战必须用好平台，这里就不多废话了） 平台：台式PC 软件：Linux 对应的GTX1070驱动；cuda8.0；cudnn 5.1；GPU支持的Tensorflow；Linux 14.04 LTS 这里首先要提一句，因为博主写这篇文
安装yolov3 win10 cuda8.0 vs2017
参考https://blog.csdn.net/dz4543/article/details/85255267 https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/82017127 时间：2019.6.5 环境 windows10 cuda8.0 cudnn5.1（cuda9.0以上和vs2017不兼容） vs2017(实际是
我发誓这是最后一次配置ubuntu14.04+anaconda2+opencv3.1+matlab2014+cuda8.0+mkl配置 caffe
ubuntu有坑，每次遇到的问题都不一样。 安装双系统见我之前的血泪文 “用U盘安装win7和ubuntu14.04双系统+安全卸载ubuntu14.04” http://blog.csdn.net/sinat_35188997/article/details/79001430 最近又要再次配置caffe,总体套路 参见我之前的 “呕心沥血一个月”http://blog.csdn.net/si
ubuntu16.04+cuda8.0（GTX1080）+caffe安装
1、 ubuntu16.04安装 参考：http://www.tuicool.com/articles/JvUvQjZ 手动添加显卡选项。 具体我的做法是：首先参考 http://blog.sciencenet.cn/blog-655584-877622.html 1）安装时，将箭头移动至”install ubuntu”，按”e”进入编辑模式，进入命令行模式, 然后去掉”—”后，依照不同显
Ubuntu16.04+caffe+CUDA8.0+cuDNN v5+python编译
Ubuntu16.04+caffe+CUDA8.0+cuDNN v5+python编译 此教程适用于对于刚接触caffe和ubuntu系统的同学，请一步一步耐心地跟着教程走，尽量避免踩坑。对于习惯Windows系统的人来说，接触Ubuntu也算是一种有趣的体验，感受仁爱吧！ 1.安装Ubuntu16.04 在Win10系统上装上最新的稳定兼容版本Ubuntu16.04（不是我想踩坑而是14.
win7+vs2015+cuda8.0+cudnn5.1+caffe+tensorflow+keras环境搭建
目标 win7 64位系统可以同时使用tensorflow与caffe。安装的时候请全部选择以管理员身份运行，且顺便把360给退了吧，对360一点意见都没有哈！很感谢360。来，跟我一起念，我保证安装目录中没有中文。。。以下所需的所有软件均可在此链接下载：链接：http://pan.baidu.com/s/1jIaLiWA 密码：vm28 tensorflow的安装 软件准备 Visual
Zaro深度学习配置ubuntu16.04+gpu驱动+cuda8.0+cudnn+opencv3.1+caffe
身为一名linux和深度学习小白，针对几天来个人在深度学习环境配置上的不断摸索，在试用了大量的安装教程后，总结了一套深度学习的caffe环境搭建教程，本质上是将论坛里三位朋友的教程融合自己的理解加以使用，个人经验之谈，实测可用。 本文包括以下内容; 1.win7下linux双系统的安装 2.GPU驱动安装（最简方法） 3.cuda8.0+opencv3.1+caffe的安装
Ubuntu16.04 + CUDA8.0 + OpenCL + Nvidia 安装配置和问题总结
1. 安装Nvidia的Driver（推荐配置时在其它移动设备参考本文章，部分步骤会关闭图形处理器，进入纯命令行界面，如果没有在别的地方打开或是记住下面的步骤则无法进行下去） The input tool was broken, so just use English. I try to use runfile to install, but failed. There are some X
机器学习GPU环境搭建+惠普暗影精灵+win10+GTX1060+VS2015+CUDA8.0.61+xgboost GPU
Win10+GTX 1060显卡安装CUDA8.0 1. 下载visual studio 2015并安装 Visual Studio Professional 2015简体中文版（专业版）下载地址： http://download.microsoft.com/download/B/8/9/B898E46E-CBAE-4045-A8E2-2D33DD36F3C4/vs2015.pro_chs