CUDA10.0 第8页

基于flownet2-pytorch在微表情数据集上进行光流预测

从传统方法到深度学习2.Flownet2NVIDIApytorch最新安装教程有效的避坑教程3.使用NVIDIAflownet2-pytorch实现生成光流一、环境配置默认背景：已安装好Anaconda3，cuda10.0

白桃乌龙奶冻·2020-07-30 16:11

Ubuntu卸载cuda10.0

Ubuntu当初同时按照了cuda9.0和cuda10.0，但因为是安装的是双系统windows10+Ubuntu16.04,在C盘分割了40G个给Ubuntu，安装2个cuda太过占存储空间,/dev

Renaissance5K·2020-07-30 05:43

Unbutu Nvidia驱动，Cuda，Cudnn，pytorch-gpu 安装

Cuda，Cudnn，pytorch-gpu安装写博客之前，很感激一些大神愿意和我们分享他们的经验，在我配置环境时对我有所帮助，所以在这里我贴出他们的博客地址，也提供给大家参考Ubuntu18.04上安装cuda10.0

请叫我Ricardo·2020-07-30 04:19

ubuntu18.04 深度学习环境配置（anaconda3，pycharm，python3.7，tensorflow2.0gpu）

安装好Ubuntu18.04后什么都不要安装，包括显卡驱动，直接下载cuda10.0和对应版本的cudn在用启动优盘安

leeningzzu·2020-07-29 20:24

ubuntu18.04深度学习环境搭建

对应的盘符即可anaconda安装可在清华源软件镜像下载anconda软件进行安装cuda和cudnn安装（nivdia网站下载，具体安装online解决～～～）建议安装cuda10.1和对应cudnn版本，cuda10.0

hanqu3456·2020-07-29 19:14

Ubuntu16.04安装pytorch方法

Ubuntu16.04安装pytorch方法准备工作安装cuda10.0及cudnn7.4.下载pytorch安装文件安装pytorch准备工作安装cuda10.0及cudnn7.4.请参考我这篇文章：

Leo-Ma·2020-07-28 23:17

Linux服务器下给当前用户安装自己的CUDA|简记

CUDA10.0安装服务器是团队或者项目组的，因此cuda还是自己的好用！！！

至简1995·2020-07-28 11:46

TensorFlow1.2~2.1各GPU版本与CUDA对应版本|简记

，首先需要安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN，然后在此基础上搭建对应TensorFlowGPU版本TensorFlow1.2~2.1各GPU版本CUDA和cuDNN对应版本如下：测试：Cuda10.0

至简1995·2020-07-28 11:45

完美解决cuda安装 could not find compatible graphics hardware问题

我的笔记本安装cuda10.0没问题，但是tensorflow-gpu怎么也安不上，放弃。改安装cuda9.0但是显示找不到图像硬盘，遂youtube翻到解决方案。

e卵石·2020-07-28 06:53

[kaggle入门]Autokeras与Dogs vs Cats猫狗识别

环境：autokeras0.4.0;torch1.3.1;cuda10.0;cudnn7.5.1;gpurtx2070本文记录了这一项目进行的主要逻辑流程，主要步骤如下：1）数据预处理，比较简单，reshape

lvsolo·2020-07-28 03:05

FasterTransformer 安装

第一：安装TensorRT（FasterTransformer支持cuda10.0,所以TensorRT也下cuda10.0对应版本）1、下载TensorRThttps://developer.nvidia.com

九妖在行动·2020-07-27 18:30

transformers库学习笔记（一）：安装与测试

安装我的版本号：python3.6.9；pytorch1.2.0；CUDA10.0。pipinstalltransformerspip之前确保安装pytorch1.1.0+。

misite_J·2020-07-27 12:34

DeepLabv3+代码实现+训练自己的数据集

本文使用的是从官网下载的代码，其源码是在TensorFlow运行的，故需要安装TensorFlow，我安装的是TensorFlow-gpu=15.0版本，所以之前需要先配置好相应的Cuda环境和Cudnn环境，这里使用的是Cuda10.0

肖飒风·2020-07-16 03:41

Ubuntu下安装Anaconda + CUDA + cudnn + tensorflow-gpu

CUDA二、安装cudnn三、安装Anaconda四、安装tensorflow-gpu五、参考链接一、安装CUDA1、前往官网下载符合自己系统版本的CUDA（CUDA版本根据自己需求选择，我这里下载的CUDA10.0

依依妖妖的林少爷·2020-07-15 18:34

Win10+tensorflow1.14.0+cuda10.0环境配置

经过长时间踩坑，终于在自己电脑上配置好tensorflow1.14.0+cuda10.0，最开始在电脑上安装cuda10.1版本，后来安装tensorflow出现问题，加载不了tensorflow模块，换成cuda10.0

一片冰心zb·2020-07-15 11:16

【Linux】【深度学习】YOLOV4的使用

目录1编译2测试3YOLOv3与YOLOv4结果简单对比环境：Ubuntu18.04（命令：cat/etc/issue）Python2.7（命令：python-V）cuda10.0（命令：cat/usr

Jackilina_Stone·2020-07-15 09:35

win10下安装CUDA10.0和cuDNN的对应版本

下载源CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-downloadscuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download先下载CUDA，按照指示安装就完了，然后把下载的cuDNN包中的对应文件放到CUDA安装目录中的对应文件中就好了，怎么放参考下载界面的IntallationGuide环境变量的配置在系统变量中

qq_42255706·2020-07-14 20:33

tensorflow1.14.0环境安装（win10）

2.安装CUDA10.0&cuDNN教程CUDA10.0官方下载地址注意选择local本地安装3.安装tensoflow-gpu打开Anacondapromp

cccccly-prime·2020-07-14 08:07

Ubuntu16.0下安装显卡驱动、cuda10.0 、cudnn的活生生案例

由于本人记性不好，所以将深度学习环境配置过程中的活生生教训记录下来，避免以后再在相同的地方栽跟头，时间如金，且行且珍惜。这个方法在环境配置环境完成后才发现的，一般来讲啊，亲测有效的一般含金量都比较高，至于适合不适合就是另外一回事了。Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn的三种方法（亲测全部有效）1、安装显卡驱动安装显卡驱动的方式有很多，网上的教程也大同小异，可是各个教程都一一试过之后，竟

ZZXin_·2020-07-14 06:36

使用libtorch读取预训练权重，完成语义分割

ubuntu16.04；opencv3.4.3；在anaconda里面安装了torch1.3.1（不同版本的torch使用的c++的代码也是不同的，如果超过v1.0.1，那么需要使用新的API，否则需要使用旧的）；cuda10.0

cafe-BABE·2020-07-13 10:57

Win10系统下Yolov4的配置

CUDA9.0+cudnn7.1+vs20151.1darknet.vcxproj文件修改1）记事本打开darknet-master/build/darknet/darknet.vcxproj文件，将所有CUDA10.0

water_93·2020-07-12 05:35

windows10安装CUDA V10.0 + cudnn10.0

windows10安装CUDAV10.0+cudnn10.0安装cuda10.0软件要求系统：windows10编译器：VS2015（官方介绍VS2017也可以）显卡：QuadroP20004G官方文档

sinat_27889599·2020-07-11 23:57

Ubuntu18.04，RTX2070，cuda10.0， tensorflow-gpu， pytorch-gpu

之前一直采用独立安装cuda和cudnn来配置tensorflow-gpu和pytorch-gpu版本，尽管Ubuntu18.04不需要再降低gcc版本来配置cuda，但是还是比较麻烦。简单的办法就是采用conda进行配置，尤其是对于Ubuntu不熟悉的人。首先查看conda中支持的tensorflow的版本condasearchtensorflow-gpu返还conda目前支持的tensorfl

不知方向的鸵鸟·2020-07-11 17:34

win10系统CUDA10.0安装教程（for tensorflow2.0）

师范大学生·2020-07-11 12:05

解决win10下TensorFlow2.0/2.1出错：Loaded runtime CuDNN library: 7.5.0 but source was compiled with: 7.6.0

TensorFlow2.0/2.1出现问题：LoadedruntimeCuDNNlibrary:7.5.0butsourcewascompiledwith:7.6.0电脑系统及CUDA版本本人电脑win10系统，早前安装CUDA10.0

ciciph·2020-07-11 03:02

yolov4官方源码在自己的数据集上运行笔记

c的不是python的，所以配置稍微有点麻烦：首先要先配好环境，否则编译会出错，就算编译不出错，运行也会出错，环境要求看官方文档（也就是上面这个网站首页展示的那个超长的md文件）：由于服务器之前装好了cuda10.0

sysu_first_yasuo·2020-07-10 11:28

docker--cuda10.1-ubuntu18.04-opencv4.0-caffe

镜像2ubuntu18.04基础环境3安装python3.64opencv4.05caffe1cuda镜像#查找docker源中的cuda镜像dockersearchnvida/cuda#此镜像默认是cuda10.0

紫晨君·2020-07-10 09:34

NVIDA GTX2080 Ubuntu18.04 cuda10.0 cudnn7.5 tensorflow 1.12 install

NVIDAGTX2080Ubuntu18.04cuda10.0cudnn7.5tensorflow1.12install心仪已久的显卡2080终于到了，Ubuntu18这么帅，怎么还能容忍16，14横行废话不说，直接捞干的来Ubuntu18安装不用说，不过有blog写到如果在Ubuntu18下安装NVIDIA的驱动在installUbuntu不要直接enter学要按着e修改配置justliketh

种棒影妞·2020-07-09 22:00

yolov3-tools使用说明

github地址：https://github.com/henreash/yolov3-tools已编译的发布程序：cuda10.0版本（https://pan.baidu.com/s/1ESi9HaVlRx6U

henreash·2020-07-09 16:48

pytorch1.4.0以及torchvision0.5.0的安装

我电脑原先的状况就是上面安装了原先的cuda10.0，然后你直接采用condainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit=10.0这个来安装已经不能满足需求了，因为装上的pytorch

minastinis of king·2020-07-08 01:57

ubuntu16.04在CUDA9.1以及CUDA10.0下安装pytorch

Ubuntu14.04查看安装好的CUDA安装PyTorchhttps://pytorch.org/https://pytorch.org/get-started/previous-versions/补充：cuda10.0

z止于至善·2020-07-07 19:31

win10卸载CUDA10.1安装CUDA10.0后利用conda配置pytorch

win10卸载CUDA10.1安装CUDA10.0后利用conda配置pytorch卸载CUDA10.1安装CUDA10.0安装Pytorch唉，装了CUDA10.1发现是真坑呀，装不上pytorch，

睡前救世主(￣_￣ )·2020-07-07 16:44

Win10系统下VS2015+Cuda10.0+Anaconda 3+Tensorflow-GPU版本环境搭建安装及测试

Cuda10.0+Anaconda3+Tensorflow-GPU版本环境搭建安装及测试基本配置Windows10-64位，GeForceGTX1070,VisualStudio2015，Anaconda3,Cuda10.0

lifuhao0211·2020-07-07 13:37

Cuda升级、降级操作【Centos 7 环境下 cuda10.1 -> cuda10.0 亲测有效】

1、首先将现有的驱动和cuda程序删除#查找nvidia相关的包，然后将驱动相关的全部删除，一般采用*nvidia*正则即可rpm-qa|grep-invidia|sortyum remove*nvidia*#查找cuda相关的包，然后将cuda相关的全部删除，一般采用*cuda*正则即可rpm-qa|grep-icuda|sortyum remove*cuda*2、网上找到自己想安装的NVI

aslily1234·2020-07-07 03:10

[环境配置]Ubuntu20.04安装Pytorch-Encoding

Ubuntu20.04安装Pytorch-Encoding1.踩坑记录2.安装过程2.1安装CUDA10.0和cudnn2.2安装Anaconda32.3安装ninja2.4安装PyTorch1.42.5

zvict·2020-07-06 19:50

window10 下 anaconda 安装 tensorflow-gpu 小记

文章目录window10下anaconda安装tensorflow-gpu安装tensorflow的软硬件要求更新显卡驱动下载安装CUDA10.0下载cuDNN解压cuDNN，移动文件，修改环境变量网络一些博主的做法

爱分享的调子啊·2020-07-06 15:12

分享安装pytorch过程以及遇到的一些小问题

解决通过anaconda安装pytorch时候，出现的cuda版本官网没有的情况通过anaconda创建pytorch环境问题1：安装pytorch没有cuda10.0版本问题2：安装进度条不动测试在学习深度学习框架

Person_one·2020-07-06 14:45

OpenCV4.2 版本 DNN模块使用CUDA加速教程 VS2017 Window10

目录CUDA安装与配置cuDNNCMake编译运行测试总结CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量

紫蝶侠·2020-07-06 10:27

win10+cuda10.0+tensorflow-gpu-1.12.0的安装

win10下cuda10.0的安装参考：https://blog.csdn.net/m0_37993445/article/details/90440589和https://blog.csdn.net/

南方哲哲·2020-07-06 03:27

RTX2080Ti-深度学习环境配置

环境配置：ubuntu18.04，cuda10.0，cudnn7.3.1，tensorflow-gpu1.12.01.下载显卡驱动、cuda、cudnncuda10、cudnn、nvidia2.安装显卡驱动

丶谢尔·2020-07-06 02:11

超坑！安装CUDA与pytorch版本匹配的问题

最后还是降级安装pytorch，从1.4（对应CUDA10.1）到1.2版本的pytorch（对应CUDA10.0），还是不行，最后：显卡驱动版本号：431.

trinkled·2020-07-05 15:01

windows10下cuda10.0+pytorch安装

（我8.0.0）下载CUDA10.0(查看CUDAToolkit历史版本官方链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)选

朱华小机智·2020-07-05 07:44

win10+yolov3+tensorflow-gpu+cuda10.0的demo运行

已经安装好tensorflow-gpu1.13.1版本，cudnn7.4.1，cuda10.0，keras2.3.1版本下载yolo工程：https://github.com/CAUlearner/YOLOv3

AdamGloria·2020-07-05 07:39

windoes10下CUDA版本切换、conda中python虚拟环境搭建及python pip安装说明

1、多个CUDA版本切换安装CUDA10.0和CUDA10.2后当切换版本时只需：1、把CUDA_PATH修改为需要的路径；2、NVCUDASAMPLES_ROOT修改为需要的路径；3、在环境变量中相应的路径放置最上面

niuyuanye·2020-07-05 01:49

一步一步从头安装debian10.2和cuda10.0

这是我第3次安装debian和第4次安装cuda，以往几次我都把出现的问题一一记录在案，以为这次应该是一帆风顺，没想到还是遇到了不少问题，因此我觉得有必要完整的把整个流程记录分享一下。不过我也是一个只用了linux一年的新手，所以文章中有不全面，不正确的地方，请多多包涵，可以在评论中告诉我。硬件cpu:AMDR52600x主板：MSIB450MMORTORMAX迫击炮max内存：金士顿骇客神条16

leonhart·2020-07-04 21:20

重新安装显卡驱动440和cuda10.2版本

而我电脑的配置是显卡驱动418（最高只支持cuda10.1），cuda10.1，cuda10.0，cuda9.0（我安装了多个cuda版本，现在用的是cuda10.0）。

梦坠凡尘·2020-07-04 12:22

Ubuntu18.04上外接显卡扩展坞安装Nvidia驱动和CUDA10.0及cuDNN

前言一通折腾，算是把显卡扩展坞给接上用起来了。能找到的Ubuntu外接显卡扩展坞配置深度学习环境的资料比较少，乱折腾一番总算是能用了。现努力回忆过程，尽可能完整地记录下来配置环境的过程。-------软硬件信息--------------------电脑：thinkpad笔记本，自带Intel集显操作系统：Windows10+Ubuntu18.04双系统显卡扩展坞：技嘉RTX2080Ti显卡坞“雕

TracelessLe·2020-07-04 08:02

.whl文件安装cuda10.0版本的pytorch1.1.0+torchvision0.3.0

先激活虚拟环境$cdenv/share/python-wheels在此找到对应的版本：https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html找到对应版本的torch链接(36对应python版本3.6)：$wgethttps://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp36-cp36m-li

_Sumor·2020-07-04 08:03

tensorflow中遇到的问题

SakuraShowing·2020-07-04 08:53

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