深度学习环境搭建

5700刀打造3卡1080Ti深度学习机器

本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习环境搭建流程，最后给出一些简单的性能对比测试。本文方案定位：适用于预算在5万内，用于深度学习模型研究、开发，需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。
人工智豪·2020-01-01 12:01

本地环境记录

深度学习环境搭建1、查看cuda版本cat/usr/local/cuda/version.txt2、查看cudnn版本 cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN
zeta_bao·2019-12-25 16:40

深度学习环境搭建

2.显卡驱动的安装查看自己的显卡适合的驱动版本号ubuntu-driversdevices1这里写图片描述显示我这里可以安装nvidia-384,390,396这三个版本，大家记住自己的电脑需要的版本就好。卸载原有驱动sudoapt-getremove--purgenvidia*1添加ppa源到系统sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppa1更新源
一抹烟霞·2019-12-22 21:00

win10下深度学习环境搭建tensorflow + pytorch框架(cpu + gpu版本）

目录一、安装anaconda+pycharm1、官网下载anaconda2、官网下载pycharm二、创建python3.6版本1、命令行式创建2、可视化窗口创建三、安装tensorflow1、CPU版本2、GPU版本四、安装pytorch1、CPU版本2、GPU版本附录：安装国内的源的好处在于可以使你安装一些国外的包的时候会有意想不到的的速度一、安装anaconda+pycharm1、官网下载a
Macbook_Yang·2019-08-04 21:27

Ubuntu+Anaconda+Jupyter Notebook深度学习环境搭建tips

注意，本文的目的不是大而全地记录过程，只是记录一些搭建过程中反常识的环节。笔者是Linux+Python的大大大新手，敬请大神不喜勿喷，如果能指教两句就再好不过了。1.安装搜狗输入法：Ubuntu18.04下安装搜狗输入法。2.打开Anaconda-Navigator：在命令行前有（base）字样的时候，在命令行中输入Anaconda-Navigator。3.改善Linux滚轮体验（加速滚轮）引用
李向前04·2019-07-26 12:51

Ubuntu18.04下深度学习环境搭建及问题解决（双系统+2080Ti显卡）

本文使用的是SSD+机械安装双系统，先安装Win10，然后是Ubuntu18.04，显卡是Nvidia2080TI1.Win10,Ubuntu18.04双系统安装见我另一篇博客2.安装显卡驱动如果只想在Windows下玩深度环境的可以看我另外一篇博客删除系统自带的不适配的NVIDIA驱动sudoapt-getpurgenvidia-*安装完毕后，通过命令行方式禁用自带的驱动：sudovim/etc
cskywit·2019-07-25 10:24

linux深度学习环境搭建

前言自己在Linux下为搭建深度学习环境，重装系统无数遍终于成功。中间遇到过各种坑，所以想在这记录下这些流程，方便自己日后查看和供大家参考。安装的内容是python3下安装gpu版本的tensorflow,caffe1win10安装双系统刚开始学习的时候，是用自己win10的笔记本安装的双系统，参考网址如下：https://blog.csdn.net/s717597589/article/deta
江南小赣·2019-05-20 19:24

Windows环境下python中 Keras深度学习环境搭建

Windows环境下python中Keras深度学习环境搭建基础介绍安装依赖库mingw和libpython安装依赖库mingw安装libpython安装Theano安装Tensorflow安装Keras
dhy012345·2019-04-19 13:06

深度学习环境搭建-Anaconda5.2、CUDA9.0、cudnn7.3、pytorch1.0.1的安装

1.软件下载百度云盘下载链接:https://pan.baidu.com/s/1ACJSry3egBGin-w50RwtyQ提取码:cs6y本文作者在链接中上传了5个深度学习环境搭建所必需的文件，如下：
xiaosakun·2019-04-14 13:00

深度学习环境搭建及适配（WIN10+Python+TensorFlow-gpu+Keras+CUDA+cuDNN）——新手指南

本人小白，应课题学习要求，在经历了一周多的电脑组装后，终于可以亲手搭建自己的深度学习环境了。本文参考了大量的其他博文，如有不明白的地方，多多跳转参考链接。其实如果你会使用Anaconda的话，很多安装包都不用提前下载，直接pip在线安装，包括你在使用Python写代码的过程中如果缺少模块，都可以pip在线安装。系统配置操作系统（OS）：Win10x64处理器（CPU）：Intel(R)Core(T
Justin_shine·2019-04-03 15:39

深度学习环境搭建:Ubuntu16.04

深度学习环境搭建:Ubuntu16.04+python3.6+cuda8.0+Tensorflow1.4基于gtx960m的微星笔记本搭着玩的一个平台。反正显卡闲着也是闲着，拿来玩玩也是不错的。
Arthur-Ji·2019-02-26 12:07

图像识别——ubuntu16.04 movidius VPU NCSDK深度学习环境搭建-桐烨科技-踏上文明的征程-51CTO博客

这篇文章本人不打算长篇累牍去写，结合以前写的文章，从软件角度去写一些点滴，伴随人工智能AI的火爆，现在图像识别算法也异常火爆，上一篇文章提到IntelmovidiusMyriad2VPU(MA2450)是一种简单易用的深度学习平台，说到简单易用，但很多网友和客户还是一头雾水，本人还是觉得在这里班门弄釜一下，简单写一些，在ubuntu环境下搭建深度学习开发环境。Intelmovidius提供一个免费
·2019-01-01 20:00

Win10+RTX2080深度学习环境搭建：tensorflow、mxnet、pytorch、caffe

目录准备工作设置conda国内镜像源conda深度学习环境tensorflow、mxnet、pytorch安装tensorflowmxnetpytorchCaffe安装配置文件修改编译时常见错误运行时错误参考GPU为RTX2080，系统为更新到最新版本的Win10。准备工作安装VS2015，到官网地址older-download下载安装安装Matlab，笔者安装的是Matlab2017b安装Ana
shine-lee·2018-12-26 17:00

Win10+RTX2080深度学习环境搭建：tensorflow、mxnet、pytorch、caffe

文章目录准备工作设置conda国内镜像源conda深度学习环境tensorflow、mxnet、pytorch安装tensorflowmxnetpytorchCaffe安装配置文件修改编译时常见错误运行时错误参考GPU为RTX2080，系统为更新到最新版本的Win10。准备工作安装VS2015，到官网地址older-download下载安装安装Matlab，笔者安装的是Matlab2017b安装A
李拜六不开鑫·2018-12-26 17:49

ubuntu18.04+RTX2080深度学习环境搭建

搭建环境弄了半天，主要是因为各个环境版本号的问题辗转腾挪了很久，再次记录一下最终成功run起来的软硬件版本号：cpu8700K，gpurtx2080ubuntu18.0464位gccg++版本调整为7.3（ubuntu18.04的自带版本）NVIDIA驱动410，手动方式安装，参考https://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-o
lakers_kobebryant·2018-12-01 00:36

深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装

0.前言本文作者接触深度学习2个月后，开始进行目标检测实践。本文作者的专题《目标检测》链接：https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测，专题内容偏向于掌握技能，学会工具的使用。本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。1.不同操作系统的指引本文中演示的操作系统是Win10。如果要学习如
han____shuai·2018-11-21 18:13

基于Nvidia GPU和Docker容器的深度学习环境搭建

基于NvidiaGPU和Docker容器的深度学习环境搭建GPU云主机：操作系统：Ubuntu16.0464位GPU：1xNvidiaTeslaP401.安装CUDADriver1.1Pre-installationActions
bingli7·2018-10-25 00:00

保姆级教程——Ubuntu16.04 Server下深度学习环境搭建：安装CUDA8.0，cuDNN6.0，Bazel0.5.4，源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)

关键词：Ubuntu16.04Server深度学习环境搭建安装显卡驱动
同勉共进·2018-10-19 19:00

[AI开发]centOS7.5上基于keras/tensorflow深度学习环境搭建

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境，该环境可用于实际生产。本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE)、windows上该环境的搭建:)前面三篇博客代码实现均基于该环境（开发或者测试过）：[AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务[AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现[A
周见智·2018-08-29 16:00

深度学习环境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0

目录深度学习环境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0Reference硬件说明：软件准备：1.安装Ubuntu16.042.
pprp·2018-08-12 19:00

图像识别——ubuntu16.04 movidius VPU NCSDK深度学习环境搭建

这篇文章本人不打算长篇累牍去写，结合以前写的文章，从软件角度去写一些点滴，伴随人工智能AI的火爆，现在图像识别算法也异常火爆，上一篇文章提到IntelmovidiusMyriad2VPU(MA2450)是一种简单易用的深度学习平台，说到简单易用，但很多网友和客户还是一头雾水，本人还是觉得在这里班门弄釜一下，简单写一些，在ubuntu环境下搭建深度学习开发环境。Intelmovidius提供一个免费
桐烨科技·2018-08-06 08:39

Ubuntu 18.04 深度学习环境搭建

开启ssh安装openssh-server。sudoapt-getinstallopenssh-serverUbuntu镜像源修改sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.baksudovim/etc/apt/sources.listdebhttp://mirrors.aliyun.com/ubuntu/bionicmainrestricte
Butertfly·2018-05-17 14:04

学习笔记1：深度学习环境搭建win+python+tensorflow1.5+CUDA9.0+cuDNN7.0

2018年2月13买了一台DellInspiron7577，i7-7700hq、1050Ti显卡、win10家庭版。由于课题需要开始学习深度学习，之前在实验室和自己的笔记本上安装TensorFlow总是不成功，不然就是仅实现cpu运算。本次安装主要是按照这位大神的安装步骤，大神安装的时间和我相近，大神解释的也很详尽，基本没有出太多的问题，在此十分感谢！本人土木专业，计算机小白一只，如有出错望见谅，
仓鼠么么哒·2018-02-20 22:03

深度学习环境搭建：win10+GTX1060 + tensorflow1.5+keras+cuda9.0+cudnn7

2018年2月8日下午，开始搭建环境。我新买了联想Y720笔记本电脑一台，希望用它来开展深度学习的探索。根据之前的一点点经验，搭建深度学习的环境。本篇博客主要记录的是流程，不提供相关数据的下载链接等，希望对学习者有所帮助，也希望有大神对安装进程的错误进行指教。1找到一些相关的帖子进行大致了解，在此，我参考的帖子是这个：http://blog.csdn.net/zhili8866/article/d
_Rio56·2018-02-09 13:43

win10 64bit 深度学习环境搭建完整版

前言文件准备开始安装1、安装VisualStudio2013Community2、安装DXSDK_Jun103、安装CUDA8.03、安装cuDNNv6.04、安装Anaconda3-5.0.14.1下载Anaconda4.2安装Anaconda4.3更改pip的默认源5、安装Tensorflow-gpu5.1利用Anaconda创建虚环境5.2激活与退出虚环境5.3安装tensorflow-gp
LBAWMY·2017-12-26 21:41

（通用）深度学习环境搭建：tensorflow安装教程及常见错误解决

区别于其他入门教程的“手把手式”，本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是“WTF”。我想说的是，这些你都不要管，所谓车到山前必有路。所需安装包通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术，并且尽量抛弃新的（边缘）技术的介入，如果因为一些
caiyongji·2017-12-21 23:12

Ubuntu16.04+CUDA+CUDNN+Anaconda+Tensorflow+keras深度学习环境搭建

本人刚开始接触深度学习，在搭建环境时出了不少大大小小的问题，最终搭建成功，写下配置过程希望能为他人提供一定的借鉴。（如有存在错误的地方请大家指正）电脑为ubuntu16.04，gtx1080Ti显卡1.CUDA安装（1）下载cuda的包放在电脑中，根据自己的系统选择版本，注意Ubuntu下载请务必下载runfile文件（后缀为.run），不能是其它文件（2）在终端对下载好的包进行安装操作用cd命令
Super_jm_·2017-10-30 20:26

（通用）深度学习环境搭建：tensorflow安装教程及常见错误解决

区别于其他入门教程的“手把手式”，本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是“WTF”。我想说的是，这些你都不要管，所谓车到山前必有路。所需安装包通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术，并且尽量抛弃新的（边缘）技术的介入，如果因为一些
caiyongji·2017-10-24 00:00

Centos集成GTX-1080Ti显卡搭建深度学习环境全过程

我们的深度学习环境搭建之旅，将从如何攒凑这款独一无二的机箱开始，一点一点完成从简单电脑维修装配到逼格爆棚的DeepLearning的华丽丽转身。
silent彦沁·2017-09-30 17:20

深度学习环境搭建

卷积神经网络开发环境搭建框架(Frameworks)Caffe,Torch,Theano,Tensorflow,Caffe2,Pytorch,PaddlePaddle,CNDK,MXNet等等，如今最常用的框架当属Pytorch和Tensorflow，而Caffe和Caffe2次之。不同的框架有不同的第三方库要求，为了避免潜在第三方库冲突，使用虚拟环境则能有效保护系统环境。因此，推荐基于Anaco
我的白衣年代·2017-08-24 11:11

Ubuntu 16.04 安装深度学习环境 GPU 加速版

深度学习环境搭建起来比较麻烦，特别是GPU加速版。既要安装Nvidia的驱动，又要安装cuda和cuDNN。本文通过docker容器技术搭建基于keras(tensorflow)的深度学习环境。
penmily·2017-06-16 12:00

个人深度学习环境搭建（五）：深度学习框架torch/caffe/tensorflow/mxnet安装

版权所有，转载请注明出处其它相关文章：个人深度学习环境搭建（一）：前言个人深度学习环境搭建（二）：主机配置与组装-个人深度学习环境搭建（三）：Windows10+Ubuntu16.04双系统安装个人深度学习环境搭建
mac在路上·2016-09-02 23:31

个人深度学习环境搭建（四）：显卡驱动、CUDA、cudnn及常用软件安装

版权所有，转载请注明出处其它相关文章：个人深度学习环境搭建（一）：前言个人深度学习环境搭建（二）：主机配置与组装-个人深度学习环境搭建（三）：Windows10+Ubuntu16.04双系统安装个人深度学习环境搭建
mac在路上·2016-09-02 23:23

个人深度学习环境搭建（三）：Windows10+Ubuntu16.04双系统安装

版权所有，转载请注明出处其它相关文章：个人深度学习环境搭建（一）：前言个人深度学习环境搭建（二）：主机配置与组装-个人深度学习环境搭建（四）：显卡驱动与常用软件安装个人深度学习环境搭建（五）：深度学习框架
mac在路上·2016-09-02 23:38

个人深度学习环境搭建（二）：主机配置与组装

版权所有，转载请注明出处其它相关文章：个人深度学习环境搭建（一）：前言个人深度学习环境搭建（三）：Windows10+Ubuntu16.04双系统安装个人深度学习环境搭建（四）：显卡驱动与常用软件安装个人深度学习环境搭建
mac在路上·2016-09-02 22:47

ubuntu下python+theano+keras深度学习环境搭建

一、python安装对于ubuntu，python一般是自带的，安装好的，可以再终端输入“python--version”进行查询对应的python的版本号。二python对应深度学习库安装首先sudoapt-getupdate进行更新。其次sudoapt-getinstallpython-numpypython-scipypython-devpython-pippython-noseg++lib
cswwp·2016-08-22 15:12

深度学习环境搭建及GPU运算

基础：已经掌握深度学习的基本概念，需要配置GPU主要深度学习框架Keras：Aminimalist,highlymodularneuralnetworkslibrary,writteninPythonandcapableofrunningontopofeitherTensorFloworTheano.Documents:http://keras.io/,Packages:https://githu
LRita·2016-04-14 10:26

Windows7+Anaconda+Theano+Pylearn2深度学习环境搭建

Windows7+Anaconda+Theano+Pylearn2深度学习环境搭建准备软件：1.     
ZhuiMengXiaoZi2015·2015-11-12 13:00
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