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配置要求: 系统:centos6.5 目标:基于CUDA8.0+Opencv3.1+Cudnnv5.1+python3.6接口的caffe框架 写在前面 本文是在CentOS6.5环境下配置caffe和caffe的pytho3.6接口的过程中整理所得,本文是完全基于NVIDIA官方的文档完成的CUDA8.0的配置。(不管任何软件的配置要是出现问题,我相信你只要能安安静静的啃完官方文档,那么一定能解
初进实验室,作为一个完完全全的linux小白,平时连cmd打开文件夹都要百度的人,面对单独在工作站上配置caffe这个棘手任务,第一反应就是搜教程。 搜索之后发现现在网上绝大多数的caffe配置教程都不是针对Centos6.5且python3.6的,还是硬着头皮配置,发现很多步骤并不能正确实现,于是狠下心来,不看教程,自己啃所有的官方文档进行配置。 前前后后配置了得有1个月,期间还被师兄调侃可以写
首先说一下按照Tensorflow的初衷,博主经过多个版本的尝试以及当前项目需要选择了以下版本安装: 配置 Tensorflow使用的是1.2.1版本 [beer@localhost ~]$ python Python 2.7.5 (default, Aug 4 2017, 00:39:18) [GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-16)] on linux2
最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ。 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花带闪电的就完成了,没想到刚开始就掉坑了,然而这仅仅是悲
悄然发现,tensorflow官网已经给出了直接使用pip安装cuda8的在线安装包了,这意味着,之前比较繁琐的在cuda8.0的情况下编译安装tensorflow的历史可以结束了 安装过程 其实官网给出的过程还是比较繁琐,最简单的方式莫过于使用pip安装 科普一下:现在最流行的python集成环境是anaconda ,里面集成了上百个常用的python包,省的安装一大堆python的包了。ana
cuda是nvidia提供的gpu接口库 cudnn是nvidia提供的深度学习接口 一般一些深度学习框架(如tensorflow, theano, caffe)都会用到这些。 0. ubuntu16.04安装与配置 参照我的这篇文章把ubuntu 16.04, 显卡驱动安装好 http://www.voidcn.com/article/p-wlkprurf-bhs.html 1. 安装cuda8
标签:linux cuda OpenCL 环境: 系统:ubuntu14.04(linux) 显卡:NVIDIA cuda版本:cuda8.0 转载标注:http://www.voidcn.com/article/p-uvstkrdj-bps.html 安装cuda8.0(使用deb安装)并测试 官方下载安装包:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Basic 1、首选装好系统运行下面的代码:(如果已经安装了nvidia显卡容易出现问题,我出错后,重装了系统) sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install build-essential sudo apt-get autoremove 2、安装git sudo apt-get install
Ubuntu14.04 64位机上安装CUDA8.0的操作步骤可以参考http://www.voidcn.com/article/p-yikgclcf-vc.html,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
unbuntu14.04-cuda8.0-tensorflow配置安装 安装准备 确保自己的电脑上有nvidia系列的显卡,查看命令 lspci |grep NVIDIA 注意这里最好别用lipci |grep VGA命令,因为有的nvidia显卡系列并不在此命令下显示 本机的nvidia显卡 NVIDIA Corporation GK110GL [Tesla K20c] (rev a1) NVI
2017.3.1下午开始安装…一直到今天,通过官方文档和各种博客的经验借鉴,还有好心群友的帮助,终于装好了 之前看了多个博客,因为电脑版本和显卡的问题,网上有很多的安装方法 有的博客也很短,但是不一定符合你的电脑情况 所以,最好的方法是! 看官方文档,看官方文档,看官方文档 官方文档8.0 做好重装系统的心理准备 多来几遍你会很熟练,这个过程很快的 主要是三个步骤; 一.检查自己电脑的环境 二.安
Ubuntu1504-cuda8.0-caffe安装教程(Titan X Pascal) 安装cuda8.0 安装OpenCV 3.0.0 python安装 线性代数依赖库安装 安装caffe 1 安装cuda8.0 从nvidia官网下载显卡驱动cuda8.0。下载版本以及安装命令如下图所示。 安装完毕后声明环境变量: sudo gedit ~/.bashrc 在.bashrc尾部添加如下内容:
大家在安装Tensorflow时,一个简单的安装方法就是类似:     pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.8.0rc0-py2-none-any.whl     但是这个安装方法需要提前安装相应版本的CUDA和CUDNN,若有一个版本
1,ubuntu16.04从官网上下载,正常安装,本人用的是 64位的版本,制作了U盘启动安装。 2,nvidia 驱动安装 如果从nvidia官网下载驱动安装时,有可能重启后进入不了系统,输入我的登录密码会发现屏幕一闪,然后又重新跳回到登录界面,就是进入了login loop的状态,造成这种问题的与原因是更新后的NVIDIA驱动与我现在的GPU不匹配。  建议安装nvidia驱动的办法:  添加
ubuntu 14.04安装cuda 说明:nvidia的cuda对于新手来说安装是挺费劲的,一不小心就出现登录死循环或者各种冲突。最近学习tensorflow,进行显卡的支持,遇到必须装上它,摸索了2天,重装4次软件,重装系统1次,最后终于成功安装,期间主要遇到的拦路虎是安装成功后出现登录死循环。下面是我的安装步骤。强调官方的文档(NVIDIA官方文档)帮助很大,但是缺少细节。虚拟机不执行cud
软件下载: 1. opencv-3.1.0.zip https://github.com/Itseez/OpenCV/archive/3.1.0.zip 2. opencv_contrib-3.1.0.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.1.0.zip 注意:所有权限问题不能执行的命令,一律在命令前加sudo 黄色亮底为输入
上半年忙着博士入学,写毕业论文,准备答辩,一系列事情,总算是差不多做好有时间回来搞学术。欠了很久的跟师弟一起调DDPG强化学习策略的代码,是基于Keras+TensorFlow的。由于之前没用过 TF,加上自己一直技痒,所以决定趟一趟 TF 的坑。 于是事情就来了。 背景 要在自己的台式机上安装tensorflow的环境,台式机的配置如下: win10+ubuntu 14.04 (64位) GTX
0.检查gpu,系统版本和内核是否支持,一般没问题。 部分计算机需要在BIOS中关闭secure boot 如果出现黑屏问题,请看这里 1.gcc和g++调整:安装cuda对应的gcc和g++并进行软链接,本教程cuda对应4.8 sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get update sudo apt-get
1、安装nvidia驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动。 例如,本人的GPU适合的驱动如图: 执行如下语句,安装 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo
原文链接:http://blog.csdn.net/lee_j_r/article/details/52693724 注意:本教程只针对以下配置而言,其他配置可能会出现其他问题,不承担任何责任。 配置说明: 双硬盘双系统,250G固态硬盘装了win10,4T机械硬盘装了Ubuntu16.04 双显卡:集显加独显(GTX1080) 先按照了win10,再装Ubuntu16.04,都是制作了U盘引导盘