CUDA9.0

WIN10+ pytorch0.4.1安装

首先根据官网（https://pytorch.org/）的提示，win10系统，cuda9.0版本，用pip3安装。
清清木子·2018-12-07 10:43

用anaconda单独管理keras，tensorflow，pytorch，以及它们的版本获取

2019.02.21更新服务器升级到cuda9.0了，准备弄一个tensorflow-gpu==1.8来用。
WeissSama·2018-11-30 17:27

【亲测有效】Win10的VS17/15环境下OpenPose的安装部署，以及一些经验分享

(1)【写在最前面】我踩过的坑1.VS2017版本必须与CUDA9.0及以上的版本才能兼容，请参考：CSDN博主笔尖bj：https://blog.csdn.net/u013165921/article
BenJamin_Blue·2018-11-28 17:42

Ubuntu18.04+CUDA9.0+cuDNN7.4.1+tensorflow-gpu1.10安装基本流程及问题处理汇总

写在前面的话：本来最初是安装好了CUDA10.0，但tensorflow-gpu最新的版本1.12目前并不支持CUDA10.0/CUDA9.2（都会出现libualsu9.0.so缺失问题），因此只好卸载重装CUDA9.0
lmy8869·2018-11-26 02:00

Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.4.1+opencv3.4.0+anaconda3(python3.6)+caffe

0.基本环境配置操作系统：Ubuntu16.04英伟达驱动：nvidia384.130（安装）CUDA版本：cuda9.0(安装)cnDNN版本：cudnn7.4.1(安装)OpenCV版本：opencv3.4.0
aiguiru·2018-11-25 00:00

Ubuntu安装TensorFlow-gpu及cuda9.0(不给自己找麻烦)

看来必须要写一篇总结了，快把自己搞死了，要把这次的坑总结一下对于一个版本控来讲，凡事都要追求高版本，所以，我先安装了一个Ubuntu18.10，然后，正常安装pip3，然后pip3installtensorflow-gpu，安装的是tensorflow-gpu的1.12.0版本，看起来一切美好，然后importtensorflow报找不到libcublas.so.9.0，才算是开始了噩梦本来以为可
zhqh100·2018-11-22 09:04

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

faiss安装教程

faiss的cpu版本目前仅支持Linux和MacOS操作系统，gpu版本提供可在Linux操作系统下用CUDA8.0/CUDA9.0/CUDA9.1编译的版本。注意，上
single-coder·2018-11-20 12:15

Ubuntu 16.04 安装cuda9.0 &cudnn7.0 之妙法：NVIDIA 驱动->cuda->cudnn->安装tensorflow-gpu（windows 也可参考），试一下？

1.安装Ubuntu16.04系统下载地址：http://releases.ubuntu.com/16.04/下载64位系统：ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso制作系统盘安装，推荐使用rufus,这个简单便捷，大力推荐。下载网址：https://rufus.ie/en_IE.html（随便科普下，后续要在windows上重装系统，没必要制做U盘启动盘了），直接在系统之
极客Array·2018-11-19 21:22

VS2015+CUDA9.0+QT5.6.2+BOOST1.64.0+Ceres编译COLMAP3

state-of-the-art增量式SFM）编译过程记录如下：1、编译Boost1.64.0参考：https://blog.csdn.net/zengraoli/article/details/701875562、编译CUDA9.0
Z5122·2018-11-18 13:44

解决Failed to get convolution algorithm. cudnn failed to initialize...

CuDNNlibrarycompatibilityerrorafterloadingmodelweights服务器环境错误原因解决方案服务器环境Ubuntu16.04、cuda9.0、cudnn7.0、
MarcusPlus·2018-11-13 23:04

笔记本win10安装cuda9.0提示This graphics driver could not find compatible graphics hardware，并最终安装失败

笔记本配置：win10+i78750H+GTX1050Ti1.装完显卡驱动版本398.11之后，安装cuda9.0，出现界面：（盗用其他博客上的cuda8.0安装失败图，情况都是一样的）2.若点击继续，
hfutcslwj·2018-11-12 00:11

arm安装cuda9.0，tensorflow-gpu, jetson tx2安装Jetpack踩坑合集

因为要在arm（aarch64）架构的linux环境中安装tensorflow-gpu,但是官方tf网上没有对应的版本，所以我们找了好久，找到一个其他人编译好的tensorflowonarm的github(https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm)，但是用pipinstall完成之后的时候出现谷歌了一下，发现需要更新libstdc++,但是试过无
拾花儿·2018-11-09 18:00

搭建深度学习框架-win10 64位+CUDA 9.0+cuDNN v7.0.5 安装

0查看电脑系统版本(非常重要)WIN+R->输入winver,系统版本号必须高于1703,否则CUDA9.0难以运行!!!!
孤岛violet·2018-11-08 21:43

手把手教你如何用objection detection API实现实时目标检测（一）

主要有如下几部分：CUDA9.0安装包：下载地址cudnn7.0.5安装包：下载地址项目所需文件：GitHub地址Protobuf3.6.0文件：下载地址anaco
Yolo_1996·2018-11-08 21:13

anaconda3在win10环境下安装pytorch0.4 + cuda9.0

前言一、安装torch与torchvision初次安装的时候，没有经验，在安装CUDA时踩了很多坑，各种帖子都看了，比如去官网下载最新的驱动，用DDU将电脑上的显卡卸载干净等，最后还是没装上CUDA。果断放弃了。最后看了各种资料突然发现，原来使用condainstallpytorch-cpytorch命令安装pytorch时，就默认安装了CUDA！！！天了噜，折腾了那么多时间！不过也各有利弊吧！默
Grit_007·2018-11-01 20:17

Ubuntu16.04编译opencv3.1 CUDA9.0

1.官网下载opencv3.1.0源代码；https://github.com/opencv/opencv/archive/3.1.0.zip2.修改cmake文件夹中的FindCUDA.cmake文件；(1)查找“unset(CUDA_nppi_LIBRARYCACHE)”；替换为：unset(CUDA_nppial_LIBRARYCACHE)unset(CUDA_nppicc_LIBRARYC
晚归·2018-10-31 20:23

cuda9.0 + cudnn 7快速安装

前言（废话）又到了tensorflow升级的时候，cuda跟cudnn也都需要升级。但是呢，事物一定是向前发展的，版本升级，功能当然是越来越好啦。cuda+cudnn的安装当然也是越来越方便啦。正文1.cuda9的安装去官网下好cuda的repo包sudodpkg-icuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb获取keysudoapt-key
Real_BB·2018-10-25 19:58

cuda9.0 + cudnn 7快速安装

前言（废话）又到了tensorflow升级的时候，cuda跟cudnn也都需要升级。但是呢，事物一定是向前发展的，版本升级，功能当然是越来越好啦。cuda+cudnn的安装当然也是越来越方便啦。正文1.cuda9的安装去官网下好cuda的repo包sudodpkg-icuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb获取keysudoapt-key
Real_BB·2018-10-25 19:58

在服务器安装tensorflow-gpu（无网络，无root权限）

源码安装提前装好NVIDIA驱动，cuda9.0,cudnn,安装bazel-0.15，这里tensorflow-gpu直接从github上下载源码，下载地址：https://github.com/tensorflow
wang禾·2018-10-24 18:19

cudnn在centos7 cuda9.0环境的安装

在https://developer.download.nvidia.com/下载cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.0.29.tgztar-xzvfcudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz解压CUDNNtar-xzvfcudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz复制相关文件到cuda特定目录下(我的cuda安装目录为/usr/local/cuda-9.0
DreamNotOver·2018-10-22 17:23

ubuntu16.04安装cuda9.0和GPU版tensorflow（详细）

安装时各个版本之间一定要匹配！可参考如下版本：1.安装显卡驱动，去官网选择自己合适的显卡我的电脑适配的显卡是NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run下载完成后放在home目录下，接着打开终端运行sudoservicelightdmstop(此时会进入关闭图形界面之后黑屏，此时使用“ctrl+alt+F1”进入命令行界面）在命令行输入chmod+xNVIDIA-Linux-x8
AliceXingFree·2018-10-17 14:30

Tensorflow-gpu 配置目前最简单的方式（win10 + python3.5 + anaconda3.0 + pycharm + vs2017 + cuda9.0 + cuDNN7.0）

由于基于tensorflow的神经网络在CPU上运行速度太慢，在GPU上运行速度会快很多，但是tensorflow在GPU上运行配置比较麻烦，网上的很多教程和自己使用的版本不搭配，所以针对这个情况自己做一个总结，给大家提供参考和交流。之所以说是最简单的方式，只是在配置tensorflow这一步上简单很多，在cpu与gpu上运行操作一样，亲测有效，网上也没有太多的教程，所以分享一下经验。一、anac
睡虎·2018-10-17 10:09

Caffe安装步骤（matcaffe,pycaffe,opencv)

依照2、环境配置中的顺序首先下载cuda9.0、cuDnn7.0(文件较大，建
深海潜水员s·2018-10-17 10:52

ubuntu16.04下安装anaconda3+caffe+cuda8.0+cudnnv5.1+matlab R2015b以及出现的错误

matlabR2015bubuntu16.04截图快捷键：对整个屏幕PrScrn，对某一个窗口alt+PrScrn,对一个区域(自定义的区域)shift+PrScrn二、anaconda3的安装这部分以及cuda9.0
eee528·2018-10-16 19:27

Ubuntu18.04安装CUDA9.0，cudnn7.1.3，opencv3.4 tensorflow GPU 1.10 搭建GTX1070深度学习环境

Ubuntu18.04安装CUDA9.0，cudnn7.1.3，opencv3.4tensorflowGPU1.10搭建GTX1070深度学习环境测试环境机器情况:GTX1070i3CPUDDR38G内存系统情况
麦子点点·2018-10-15 17:00

Ubuntu 16.04下利用tf-faster-rcnn在VOC或其他数据集上训练自己的模型

Introduction这是一篇介绍如何使用tf-faster-rcnn在VOC和其他数据集训练自己模型的笔记.笔记中所有文件的地址:github我的机器和库版本:GTX1060,miniconda4.5.4,CUDA9.0
笑着走完自己的路·2018-10-15 14:12

Win10使用VS2017安装Caffe详细总结

与网络上大多数文章不同，本文将在VS2017环境下编译CUDA9.0版本的caffe。事实上，本文配置流程对于更高版本的CUDA其安装流程是类似的，读者可进行参考。
异界书生·2018-10-12 10:17

Ubuntu16.04 cuda9.0 opencv3.3.0 卸载并重新安装

1、卸载进入有安装路径配置文件install_manifest.txt（是关于opencv配置的路径）的目录，即opencv的安装目录，一般都在主文件夹里。参考：https://blog.csdn.net/qiaoji6073/article/details/765728012、重新安装1）下载源码，zip包或者tar.gz包源码下载地址：https://github.com/opencv/ope
CYummy·2018-10-08 11:43

Ubuntu16.04 cuda9.0 opencv3.3.0 卸载并重新安装

1、卸载进入有安装路径配置文件install_manifest.txt（是关于opencv配置的路径）的目录，即opencv的安装目录，一般都在主文件夹里。参考：https://blog.csdn.net/qiaoji6073/article/details/765728012、重新安装1）下载源码，zip包或者tar.gz包源码下载地址：https://github.com/opencv/ope
CYummy·2018-10-08 11:43

win10+gtx1050Ti+cuda9.0+python3.6+tensorflow环境配置

vs2015社区版3.cuda9.04.tensorflow注意事项：各版本具有匹配关系，如python3.7和tensoflow到目前为止仍然不兼容（2018.10.7）；1.安装cuda刚开始安装cuda9.0
fhcfhc1112·2018-10-07 18:27

Windows10 通过Anoconda安装TensorFlow（GPU）简明教程

target_os=Windows&target_arch=x86_64建议选择exe(local)文件下载注：在Anoconda中安装的tensorflow目前只支持到CUDA9.0，更高版本会报错。
Brilliant_7·2018-09-29 16:58

windows 8 + Tensorflow 1.10.0 + Python 3.6.4 + CUDA 9.0 + CUDNN7.3.0配置

CUDA9.0+CUDNN7.3.0配置一、首先安装TensorFlow因为anaconda可以更方便的进行包的管理，所以先装了一波anaconda，然后pipinstalltensorflow-gpu二.CUDA9.0
wangyunpeng_bio·2018-09-27 21:51

Object Detection API 安装以及使用总结（一）

ObjectDetectionAPI安装先提供源码链接我是检测API这里预先安装CUDA9.0，cudnn7.0.5（太新了会有很多问题），以及tensorFlow-gpu1.9版本以上网上说最好是直接下载压缩包
鼠条·2018-09-25 10:10

CMake Error: CUDA_nppi_LIBRARY (ADVANCED)

首先确保CUDA安装正常，CUDA9.0版本及以上安装OpenCV时，按照https://blog.csdn.net/u014613745/article/details/78310916中的方法修改opencv
dawn_chen123·2018-09-24 13:30

Pytorch RuntimeError: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的解决办法

先说一下我碰到这个问题的平台环境：操作系统是CentOS，多个GPU节点，cuda9.0。运行pytorch和tensorflow都会提示CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR错误。
eagelangel·2018-09-23 13:02

【dlib】win10下的使用dlib的GPU加速 及USER_ERROR__inconsistent_build_configuration__see_dlib_faq_2 错误

1，本地安装CUDA9.0，显卡是gtx1080，下载CUDNN，将解压出来的cuda文件放在duda9.0下。
长缨缚苍龙·2018-09-21 11:30

tensorflow GPU版安装（win10系统，anaconda3.4.2，python3.5， GTX1050，CUDA9.0

tensorflowGPU版安装（win10系统，anaconda3.4.2，python3.5，CUDA9.0.176_win10，cudnn-9.0-windows10-x64-v7，GTX1050Ti）参考博客https://blog.csdn.net/gyp2448565528/article/details/79451212安装完anaconda，配置环境：系统变量中的path中新建：C
PilviMannis·2018-09-20 19:07

Ubuntu18.04 CUDA9.0 Caffe1.0 Tensorflow12.0 MXNet Digits6.1 python多版本配置

目录1.Ubuntu18.04系统安装gcc7+gcc6共存配置python3+python2共存配置2.CUDA9.0安装3.深度学习平台安装：Caffe、Tensorflow、MXNet3.1caffe安装:caffe的python2和python3版本共存3.2Tensorflow安装：3.3MXNet安装：3.4NvidiaDigits安装(只能在pyhton2.7下使用)：创建virtu
小肥柚·2018-09-19 12:30

ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.1.4环境搭建

ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn1.7.1环境搭建ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn1.7.1环境搭建安装Ubuntu16.04安装CUDA9.0设置关机时自动切换成集成显卡安装
liucc09·2018-09-17 20:59

Ubuntu16.04下搭建OpenCV+CUDA+Tensorflow（搭建环境记录）

一、安装顺序Cuda9.0（先安装显卡驱动）cuDNN7.2.1OpenCV3.4.2Tensorflow1.10首先Ubuntu要安装一些依赖库sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5
PumpkinGG·2018-09-13 09:11

ubuntu16.04安装nvidia+cuda+cudnn

如果之后要安装Tensorflow，建议安装CUDA9.0，安装步骤一致。
W.Makalo·2018-09-09 19:04

安装在Conda环境中的MXNet调用graphviz

作图时却出现了问题首先介绍下我在conda环境中是如何安装的mxnet和graphviz(MXNet)$condainstallmxnet-gpu通过上述指令,自动安装了1.2.1版本的mxnet-gpu,并且自动将所需的cuda9.0
dickwinters2011·2018-09-07 16:19

Ubuntu 16.04 笔记本双显卡安装 CUDA9.0

Ubuntu16.04安装CUDA9.0笔记本双显卡由于目前多数Python库对CUDA9.0支持较全，但是对于CUDA9.1及更高的支持并不能满足要求，所以推荐安装List：Ubuntu1604+CUDA9.0
marisuki·2018-09-05 21:53

win10 + python3.6 + tensorflow-gpu 1.8 下安装 CUDA9.0 +CUDNN7.1.4

1.使用anaconda创建tensorflow环境，我的笔记本有块gtx765显卡，所以使用的是tensorflowgpu，并更新到1.8版本2.官网更新最新显卡驱动，安装cuda9.0CUDA是NVIDIA推出的运算平台，tensorflow-gpu版运行必须需要该环境，目前支持9.0（似乎9.1也支持），下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-do
qq_33919114·2018-09-03 10:04

Ubuntu18.04下Tensorflow1.9环境搭建

本文讲解直接将Tensorflow-gpu1.9版本安装于Anaconda的base环境中，也就是系统默认环境查询Tensorflow1.9配合的环境为Cuda9.0和Cudnn7.1.2~7.1.4前提
dickwinters2011·2018-09-03 10:45

Ubuntu 16.04 安装 CUDA 9.0 cuDNN 7.0 tensorflow-gpu 1.8.0

第一步先安装CUDA9.0。这个并不是官方默认最新的。下载地址留在这里，方便下载。下载地址https
DarrenXf·2018-08-29 18:34

Ubuntu 16.04 安装 CUDA 9.0 cuDNN 7.0 tensorflow-gpu 1.8.0

第一步先安装CUDA9.0。这个并不是官方默认最新的。下载地址留在这里，方便下载。下载地址https
DarrenXf·2018-08-29 18:34

Ubuntu 16.04 安装cuDNN 7.1

同样去英伟达官网的cuDNN下载页面：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，最新版本是cuDNN7.1.4，有三个版本可以选择，分别面向CUDA8.0,CUDA9.0
DarrenXf·2018-08-29 15:11

Ubuntu 16.04 安装cuDNN 7.1

同样去英伟达官网的cuDNN下载页面：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，最新版本是cuDNN7.1.4，有三个版本可以选择，分别面向CUDA8.0,CUDA9.0
DarrenXf·2018-08-29 15:11
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