CUDA 7.5 cuDNN 1 主要修改于http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50961542 感谢博主的分享，结合自己的安装经历，在原作者的基础上进行补充如下： 2 准备工作 安装一些基本依赖项： 1 2 3 4 1 2 3 4

http://www.cnblogs.com/LaplaceAkuir/p/6262632.html ubuntu16.04 安装配置matlab+python +cuda8.0+cudnn+opencv3.1的caffe环境 　　网络上有很多ubuntu上caffe配置环境的帖子，本人照着其中的许多进行了参考，都出现了或多或少的错误，很多地方也有差异。 于是自己整理了下自己的安装过程，成功进行了

Ubuntu16.04+CUDA8.0+cudnn7.5+Caffe安装过程 一般这样标题的博客第一段都会有一段吐苦水的话，哈哈...我在此就按住不表了，总结起来就是：在污邦兔下面安装深度学习的平台光有经验有时候是不够的，还要有好人品Orz...  友情提示：如果出现不存在该文件或找不到文件的情况，很可能是因为终端定位的目录错误了，这是新手经常会遇到的问题。 1. 主要用到的软件列表：    注：

因为windows只支持py3版本的tensorflow，而很多项目是用py2构建的，所以我又尝试在Ubuntu16.04中再次安装GPU版的tensorflow。 我们需要安装的内容有Cuda8.0和Cudnn5.1和tensorflow-gpu。 硬件检测 检查你的显卡是否可以安装Cuda 首先，你要有一块NVIDA的显卡，然后性能评分要大于3.0 TensorFlow GPU support

实际上教程网上有很多，这里说下自己遇到的一个坑。 很少有人提到（包括torch7官方）CUDA与torch的安装顺序，我这里测试发现先安装torch再cuda，总是各种问题，所以，先cuda,cudnn，再torch,一路顺利。这应该跟opencv与cuda关系类似。跟torch相关的CUDA实现，要重新编译，因此，先CUDA比较保险。 另外就是网络要好，否则经常断！感谢同事提供的VPN。。 2、

说明，本文不但适合Ubuntu14，同样适合Ubuntu16，在Ubuntu14之上测试好用之后，在Ubuntu16上面再次测试好用，配置方式一样 最近组里面的服务器本来好好的，不知道怎么抽风配置全部不好用了。只有我来自己安装一遍了，真是怕什么来什么 1.首先说系统安装--Ubuntu 起初安装的Ubuntu16，不知道怎么回事儿，中间始终安装不成功，始终报一个ERROR，还打不开图像界面，网上也

上篇博文说到，由于ubuntu系统自动升级导致系统循环登录，不能正常使用。 博主一怒之下就用下面代码重装了 sudo apt-get autoremove nvidia* sudo apt-get autoremove ubuntu-desktop sudo apt-get install nvidia-current sudo apt-get install ubuntu-desktop 结果就

安装cuda cuda8安装参见网上教程 安装cudnn Caffe目前的代码貌似不支持cudnn5，如果安装cudnn5，在编译caffe时会报错： error: argument of type “int” is incompatible with parameter of type “cudnnNanPropagation_t” 参见 https://github.com/tbennun/c

前提：亲测 ubuntu 14.04、ubuntu16.04可用 1、安装 CUDA 8.0 nvidia官网下载cuda安装文件 赋予可执行权限 chmod +x cuda_8.0.44_linux.run ctrl+alt+f1进入命令行界面 （不要慌，ctrl+alt+f7可以回到桌面来） sudo service lightdm stop 注意： 一定要执行这个，否则安装过程会报错的 ./

我的简书主页在这里。 安装 cuda 8.0 在ubuntu16.04 安装caffe依赖于cuda 8， 因此需要安装cuda 8 。 安装显卡驱动，直接在： system settings→software & updates→additional drivers 安装就行可以了。 安装 cuda toolkit 需要在命令行界面，首先需要关闭图形界面： sudo service lightd

一、安装环境说明 软件 版本 下载链接 说明 Ubuntu系统 16.04-64位 … … Python anaconda 3.6 不使用系统自带的2.7版本 CUDA cuda_8.0.61_375.26_linux.run CUDA下载 NVIDIA推出的使用GPU资源进行通用计算的SDK，CUDA的安装包里一般集成了显卡驱动 cuDNN cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tg

第一部分，准备材料（NVIDIA官网下载）： 显卡驱动NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run Cuda8.0cuda_8.0.27_linux.run 网址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Cudnncudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz 网址：https://developer.nvi

NVIDIA TITANX 显卡安装 官网下载NVIDIA驱动 点击进入驱动下载地址 按照需求选择合适的GPU，因为我们使用的是TITAN X GPU 所以选择如下，操作系统旋转Linux 64-bit，点击搜索，点击下载后进入如下页面。 在这里要注意，不要点击同意并开始下载，要右键另存为！！！ 至此，驱动程序便下载成功。 关闭 X server 当我们安装NVIDIA的驱动程序时，需要首先利用c

一.机器配置 Cpu: 至尊i7-6850k 内存：64G 显卡:Gtx-1080Ti 主板：x99-deluxe II 硬盘：256G(ssd) 二.Ubuntu系统安装（16.04） （1）制作启动盘，工具UltraISO软碟通 （2）启动方式UEFI： 目前，大部分主板都支持UEFI启动，不再是以前的Legacy, ubuntu支持UEFI方式的启动。 （3）开机进入BIOS，设置UEFi模

转自：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5067265.html 一、版本 linux系统：Ubuntu 14.04 （64位） 显卡：Nvidia K20c cuda: cuda_7.5.18_linux.run cudnn: cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc 二、下载 Ubuntu 14.04下载地址：http://www.ubuntu.

本安装教程参考了网上一系列的安装指导教材，再结合自己的实际机器的情况进行的安装，自己做一个文档备份，文档中包括具体安装过程，包括了ubuntu从0安装、nvidia驱动安装、cuda安装等等全过程。 1. 安装ubuntu14.04桌面版     Iso下载地址：http://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads（选择64位下载） 2、安装nv

---------[2017.07.20 更新]--------升级cuda到8.0,找不到各种库---------------------------------- cuda7.5各种不适用, 就给卸了重新安装了8.0,结果caffe不能用了. 1. 找不到 libcudart.so.7.5 地址:https://pan.baidu.com/s/1nuRgJ1Z 放到: /usr/lib sud

一、硬件与环境 显卡：GTX 1080 系统：Ubuntu 14.04 CUDA：cuda_8.0.44_linux.run（一定是下载这个） cuDNN：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz GTX1080显卡必须用CUDA 8.0版本。切记，千万不要下载 deb 包，否则后方无数坑在等着你。GTX1080显卡必须用cuDNN-8.0-V5.1版本，不然用 caffe 跑模型

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

问题主要出在nvidia驱动的安装上，主要由于双显卡的原因 主要内容：安装 nvidia驱动、安装 cuda、安装 cudnn； 　　　　　解决t470网卡不识别问题，系统备份方法 　　　　　 环境 硬件：thinkpad t470p（940mx） 软件：ubuntu 14.04.5、显卡驱动版本375.66、cuda8.0、cudnn5.1 安装nvidia驱动 简单的方法是 在“附加驱动”里更