Ubuntu16.04安装Nvidia显卡驱动+Cuda8.0+Cudnn6.0
一、安装Nvidia显卡驱动(gtx1050ti)参考链接:Ubuntu16.04.2 LTS 64bit系统装机记录中的显卡驱动安装部分。二、安装Cuda8.01、确定自己的系统信息,以Ubuntu16.04.2 LTS 64bit为例,到官网https://developer.nvidia.co...
TensorFlow on Windows: “Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dll”
TensorFlow on Windows: “Couldn’t open CUDA library cudnn64_5.dll”在 windows 下,使用 import tensorflow 时,如果出现 Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dll ,同时也...
ubuntu18+gtx1060 +cuda9+cudnn-v7+opencv3.1.0 配置深度学习环境
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-d...
Ubuntu14.04 64位机上安装cuda8.0 cudnn5.0操作步骤 - 网络资源是无限的
查看Ubuntu14.04 64位上显卡信息,执行:lspci | grep -i vgalspci -v -s 01:00.0nvidia-smi第一条此命令可以显示一些显卡的相关信息;如果想查看某个详细信息,可以执行第二条命令;如果是NVIDIA卡,可继续执行第三条命令,显示为GeForce G...
[深度学习][图像处理][毕设][笔记][安装环境][下载地址]安装VS2013、matconvnet、cuda、cudnn过程中产生的一些记录,2018.5.6号
最近半个多月,被cuda等软件折磨的死去活来,昨天下午,终于安装好了环境,趁着matlab正在,在线下载VOT2016数据集,3点睡眼惺忪被闹醒后,睡不着,爬上来写这份记录。先记录一下自己电脑的基本情况:win7 64位,显卡时GTX1050,台式机,matlab2016b。首先是VS2013社区版...
ubuntu16.04安装Nvidia显卡驱动、CUDA8.0和cudNN V6
Nvidia显卡驱动安装 在ubuntu搜索框输入 软件更新,打开 "软件和更新" 对话框,在 附加驱动里选择系统检测到的Nvidia驱动,应用更改,重启系统: 安装完成之后查看GPU驱动版本以及相关信息: nvidia-smi 或者使用另一个指令也可以查看GPU驱动版本: cat /pro...
如何在linux上搭建深度学习环境 :Ubuntu16.04 上显卡驱动、CUDA、cuDNN、tensorflow安装
1,首先要有台牛逼的主机,主机上要有英伟达的显卡 NVIDIA+CUDA目前在机器学习领域的地位还无人能够撼动 如何配主机请参照以下链接 https://www.zhihu.com/question/33996159/answer/102691414 2,Ubuntu系统安装好,考虑到大多数人都要装...
初用Linux, 安装Ubuntu16.04+NVIDIA387+CUDA8.0+cudnn5.1+TensorFlow1.0.1
因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日)为了能...
Ubuntu14.04+cuda-8.0+cudnn-v5.1+安装教程+开机low-graphic玄学脱坑+开机无限循环+重装显卡驱动
前言:这篇博客并不能保证顺利安装cuda,但是可以让你避免进入一个坑~以及帮你如何进坑后跳出了 参考教程: 安装tensorflow和cuda的教程,有坑,但是其他还可以 脱坑指南,但是排版比较乱 本机实验环境:Ubuntu14.04 64 笔记本 硬件配置(涉及系统安装,配置作为参考): CPU:...
[Tensorflow]Linux 下支持 CUDA9.1 cuDNN7的tensorflow
在服务器上搭建tensorflow-gpu,使用"nvcc -V“命令看了一眼CUDA版本,发现是9.1。因为学长用的是pytorch,而官方版本至1.7为止还没有支持CUDA9.1的。实在不想用docker,查了一下发现了windows下用tensorflow+CUDA9.1,没有linux的。好...
win10下GPU加速的Keras配置(CUDA, cuDNN)
实践时重点参考了这一篇博客,但仍然遇到了不少问题,其中最普遍的是各个部分更新后的相互支持问题,本文只是实践成功的经历记录,在短时间内、环境相同的情况下应当比较有效,本文不会普遍性地解决安装CUDA、cuDNN中的各种问题 1. 安装conda、keras conda install keras...
Ubuntu16.04 安装显卡驱动+cuda8.0+cudnn-v6+TensorFlow-gpu
TensorFlow版本的Faster-rcnn https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF 说明:以前自己写过一篇环境配置的文章,但是现在遇到新的问题,驱动一直安装不上。这和Ubuntu的内核有关。所以在此重新写了一篇。 ...
tensorflow、cuda、cudnn之间的版本对应关系
原文链接tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 | cuDNN7.1.4可行 | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2不明确tensorflow-gpu v1.8.0 | cuda9.0 | cuDNN 不明确 | 备注:7.0.4/ 7.0.5/ 7.1.2...
Ubuntu系统装机流程(显卡驱动、cuda、cudnn、搜狗输入法、anaconda、pycharm)
整体流程 一、安装Ubuntu18.04系统二、安装显卡驱动三、安装Cuda四、安装Cudnn五、安装搜狗输入法六、安装Anaconda七、安装Pycharm社区版 一、安装Ubuntu18.04系统 (1)实现用软碟通做好一个装有Ubuntu18.04的系统盘。 (2)打开电脑,进入bios,设...
41、window10 +visual Studio 2019+CUDA11.1+cudnn11.1+TensorRT7.2.3.4+YOLO5(含安装vulkan)
基本思想:随手记录一下在window10系统上部署TensorRT+YOLO5,尽量详细一些;注意:驱动版本全部更新到11.1,否则在跑类似的实例分割,存在cuda和torch版本不匹配问题,安装过程根据自己实际安装版本设置路径首先提供一下本环境安装的安装包链接:https://pan.baidu....
windows上用vs2017静态编译onnxruntime-gpu CUDA cuDNN TensorRT的坎坷之路
因为工作业务需求的关系,需编译onnxruntime引入项目中使用,主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。onnxruntime就不用介绍是啥了撒,在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。有现成的别人编译好的只有dll动态库,当然我们显然是不可能使用的,因为BOSS首先就提出...
Ubuntu16.04 + GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1环境配置
1.ubuntu16.04安装,这个就略过了。。注意最好是纯ubuntu,不要搞虚拟机,虚拟机对于显卡的识别好像有问题(听说) 2.GTX1070显卡驱动 一次打开 设置===》软件和更新==>附加驱动==》会自动提示推荐的显卡驱动,我这里安装的版本是384 3.下载cuda8.0和cudnn...
Ubuntu 18.04 + CUDA 11.3.0 + CUDNN 8.2.1 + Anaconda + Pytorch 1.10
Xshell远程连接进行Ubuntu的Pytorch配置 写在最前面参考Xshell常用命令Ubantu检查系统的各项配置查看ubuntu系统的版本信息和gcc版本查看Linux的内核版本和系统是多少位的验证机器是否具有n卡各种配置(建议不要省略)安装vim增加pip镜像源禁用nouveau开启S...
ubuntu16.04下安装配置深度学习环境(Ubuntu 16.04/16.10+ cuda7.5/8+cudnn4/5+caffe)
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...
Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程)
这篇文章主要介绍了Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程),文中通过图文代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧