cuda&深度学习环境第30页

深度学习环境搭建ubuntu18.04

ubuntu18.04装显卡驱动+CUDA+cuDNN坑：1.一定要先安装英伟达显卡驱动，不要用”软件更新“里面的开源英伟达驱动，否则不与后面英伟达环境配套，易入坑。2.注意安装顺序，装完ubuntu18.04系统后，首先安装英伟达显卡驱动再安装CUDA，再装cuDNN,要按顺序来，不要先急着安装tensorflow、opencv等，因为这些不容易产生特大影响的坑，即使有也是浅坑，如果急着安装这些

只因为那个分子的不安·2020-07-29 17:24

ubuntu18.04下搭建深度学习环境anaconda2+ cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow1.7【原创】【学习笔记】...

PC：ubuntu18.04、i5、七彩虹GTX1060显卡、固态硬盘、机械硬盘作者：庄泽彬(欢迎转载，请注明作者)说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境，之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的，但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败，后来找到原因了，目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安

anfeng3664·2020-07-29 17:29

【个人总结】基于项目的AI Studio平台下Linux深度学习环境配置心得

前言PS：本部分主要是对本周工作的总结，标题对应的内容可以跳过本部分上周主要的工作是研究了一下项目utils文件夹中的内容，实现了针对于各类数据集例如EgoHands、GTEA和EGTEA的data_loader，用于模型的训练。并且完成了数据增广相关的方法，与data_loader结合后能够有效地提升数据泛化能力。语义分割问题场景的数据一般都是原图及其对应的像素级标注。例如项目研究的手部分割问题

Swocky·2020-07-29 16:33

Win10下快速配置Pytorch-GPU深度学习环境

适用对象:为了小崔同学可以快速的在Win10下搭建Pytorch-GPU环境适用范围：想学pytorch框架并且电脑有独立显卡（NVIDIA-GTX-1060）的同学。详细版本：Win10x64GTX1060TiAnaconda3(Python3.7)cuda10.2cudnn7.0清理环境卸载Python解释器清除电脑中的所有Python编辑器集环境Anaconda3下载及配置Anaconda3

爱做梦的柯基·2020-07-29 15:03

ubuntu18.04深度学习环境配置：python环境安装

本次安装都在anacoda3创建的虚拟环境中。创建虚拟环境condacreate--nametfpython=3.6#创建tf环境sourceactivatetf#激活tf环境sourcedeactivatetf#退出tf环境sourcedeactivatetf#退出tf环境#安装tensorflow-gpusourcedeactivatetf#退出tf环境pip会自动安装一些以来包，不需要我们去

猩猩不相惜·2020-07-29 14:01

ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境

深度学习环境搭建：Ubuntu18.04+Anaconda3+Nvidia440.31+CUDA10.2+CuDNN+Pytorch+mmdetection记录自己搭建深度学习环境的全过程，后面可能还会用到

Blackrookie·2020-07-29 13:26

Ubuntu18.04深度学习环境配置

目录1.背景2.硬件与软件版本3.安装NVIDIA驱动3.1查看本机驱动版本3.2添加GraphicDriversPPA源3.3查找最新驱动3.4安装最新驱动3.5检测驱动是否安装成功4.CUDA9.0安装4.1下载文件4.2降低GCC版本4.3安装CUDA4.4配置CUDA环境变量4.5测试5.安装cuDNN5.1下载cuDNN5.2安装cuDNN方法1：方法2：5.3测试6.安装深度学习框架6

IT_xiao_bai·2020-07-29 13:27

深度学习环境搭建（Win10+CUDA+CuDNN+Tensorflow-GPU）

常用的深度学习环境为Keras和Tensorflow，其中Keras可以理解为一个集成了常见深度学习模型与关键函数、参数的模型库，而其依赖的各种张量（Tensor）运算则需要底层的计算库支持，这里我们推荐使用

木千之·2020-07-29 09:01

ubuntu下配置深度学习环境

1.Python2.9.6以前版本需要手动安装pipsudoapt-getinstallpython-pip如果报错：找不到资源，则输入命令：sudoapt-getupdate先更新软件资源，再下载即可。2.安装scikit-neuralnetworkpipinstallscikit-neuralnetwork缺少的库补上即可报错：python.hsudoapt-getupdatesudoapt-

山中有石为玉·2020-07-29 06:07

联想拯救者Y7000P2019双系统安装与卸载（win10+ubuntu18.04+NVIDIA GeForce RTX2060+CUDA10.0+Cudnn+pytorch）

主要参考博客：Ubuntu16.04搭建深度学习环境（显卡NVIDIAGeForceRTX2060+cuda9.0+cudnn7.3.1+te

王权大宝·2020-07-29 04:52

Anaconda离线模式(仓库)搭建深度学习环境 cuda&驱动 pytorch pip

文章目录简介anaconda安装channel/仓库配置CUDA&驱动虚拟环境安装/卸载软件相关pytorchtensorflow简介anaconda是一个python管理工具，可以安装和管理依赖包，自带很多基础科学计算常用包，其中conda工具可以用来创建多个虚拟的环境，在不同的环境可以安装不同的软件，比如使用不同版本的tensorflow/torch等。外网环境可以配置国内的anaconda源

zyq12345678·2020-07-29 04:02

Win10下安装Anaconda+CUDA+cudnn+TensorFlow+keras趟坑实录

最近在笔记本尝试安装深度学习环境，安装过程中采坑蛮多，索性环境最终配置成功，现在做一篇关于安装流程与遇到的坑的总结。

hitting the road·2020-07-28 21:43

左耳听风之《高效学习》-端正学习态度-概要

3、浅度学习VS深度学习环境：信息渠道：微信朋友圈、微博、知乎、今日头条、抖音+996加班文化+英文水平受限+快餐文化盛行

qq_35391536·2020-07-28 07:51

ubuntu14.04下安装anaconda3+tensorflow-gpu+升级cuda+升级cudnn

4.上一张我们配置深度学习环境的版本对应图根据这张图的版本对应关系进行相应的安装。

init_bin·2020-07-28 04:35

Ubuntu 18.04下深度学习环境配置

Ubuntu18.04下深度学习环境配置1.安装显卡驱动2.安装cuda与cudnn3.安装MiniConda与pytorch环境4.安装OpenCV5.安装darknet首先可以参考我的上一篇博客安装好

BrightHammer·2020-07-16 07:24

win10深度学习环境快速搭建：anaconda python3.7 pytorch tensorflow-gpu keras-gpu

电脑显卡：NVIDIAGeForceGTX10603GB1.安装CUDACUDA下载选择版本自定义安装所需内容，不用管以前NVIDIA驱动。2.安装cuDNNcuDNN下载注册登录，选择对应版本下载，解压后将3个文件夹中文件拷贝到CUDA安装路径相同文件夹下。3.安装AnacondaAnaconda下载并安装Python3.7version版Anaconda，安装时勾选加入环境变量选项。4.安装P

qiang1120131005·2020-07-16 04:33

在线的 Jupyter Notebook 云环境以及深度学习环境搭建

为什么使用在线进行深度学习？我觉得有以下几个好处1，性能不受电脑限制无论是winmacorlinux只要支持浏览器就能进行开发2，快速使用一次部署以后找个电脑打开浏览器就能用3，易于扩展无论从开始的免费主机到多机多卡训练集群训练都可以快速实现jupyter官方http://jupyter.org/百度AiStudiohttps://aistudio.baidu.com/aistudio/proje

liang890319·2020-07-16 02:08

Ubuntu 安装独立显卡后开机黑屏

在配置深度学习环境的过程中，遇到了Ubuntu开机一直黑屏的状态。

My_leaf·2020-07-15 18:55

python绝对兼容的库配置——机器学习

霍格沃茨电气魔法师·2020-07-15 15:07

ubantu安装深度学习环境

1.安装annaconda按q键弹到协议最后，yes，继续输入安装路径用whichpython确认python版本，使用下面命令刷新或重新打开：确认pip和ipython指向anaconda2.安装cuda（deb_loacl）确认版本：安装命令：(1)第一条：(2)第二条：复制（3）第三条：update（4）第四条查看gpu使用：安装gpustat查看简洁的gpu信息：安装任务管理器查看：查看可

zhiwen1225·2020-07-15 12:24

个人深度学习环境搭建（一）：前言

鉴于实验室不具备课题研究条件（某种原因实验室不连接互联网），所以决定自己在寝室搭建一个个人的深度学习环境。下面的一系列内容就是记录整个的搭建过程。

mac在路上·2020-07-15 12:50

Conda 配置 TensorFlow-GPU 深度学习环境(10分钟)

而作为一个TensorFlow学习者，首当其冲的便是配置TensorFlow深度学习环境。

黑暗星球·2020-07-15 01:07

战神Z7-KP7GC安装win10+ubuntu18.04双系统及深度学习环境配置

目录一.参考文献二.安装win10三.安装ubuntu四.连接logstic蓝牙键盘五.安装的软件列表(个人)5.1共同安装的部分5.2window105.3Ubuntu6.环境安装及其他方面汇总1.无法使用外接显示器/无法调节分辨率2.在anaconda环境下安装tensorflow3.anaconda清华源头关掉后怎么办4.无法打开MP4视频文件5.如何愉快地食用vscode一.参考文献部分参

OneBlackCat·2020-07-14 18:34

Anaconda环境配置机器学习环境深度学习环境配置

前言环境配置这块，网上的资料非常多，简而言之，使用Anaconda，安装好必要的科学计算包。步骤step1.下载Anacondastep2.安装Anaconda，windows下勾选上AddPathToSystemstep3.使用AnacondaPrompt进行以下环境配置condaupdatecondacondaupdateanaconda//确认您的conda环境是最新的将以下命令保存到ver

左指勾右指·2020-07-14 17:46

Tensorflow显卡深度学习环境搭建

python,深度学习,机器学习,tensorflow文章目录安装python解释器安装cuda下载步骤安装步骤安装是否成功确认配置cudnn配置环境变量配置虚拟环境安装tensorflow安装python解释器由于这里需要安装tensorflow中的gpu版本，他对python解释器的版本要求比较严格，所以这里我们就选择python3.7.0版本。另外由于深度学习计算量比较大，所以python需

g11023225·2020-07-14 10:01

深度学习环境训练搭建

apt-getupdate失败 apt-getupdate失败 vim/etc/resolv.conf更改下面的选项nameserver172.1.0.200search10011016-name.svc.cluster.local.svc.cluster.local.cluster.local.optionsndots:5nameserver8.8.8.8nameserver223.5.5.5n

eilot_c·2020-07-14 10:19

anaconda配置深度学习环境

第一步：安装显卡驱动从Nvidia官网下载合适的显卡驱动，并安装。第二步：安装Anaconda从清华开源镜像站或者官网下载的安装包，然后安装。https://www.anaconda.com/distribution/1.cd到anaconda安装包目录下，安装anaconda：bashAnaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh2.按enter浏览完协议以后，输入yes同意协议

一包大薯条·2020-07-14 06:05

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。

ZZXin_·2020-07-14 06:36

pytorch深度学习环境搭建踩坑实录

pythonpytorchnvidia驱动conda包管理器cudacuDNN安装Python官网下载exe一路next，将以下路径加入环境变量中的pathD:\ProgramFiles\Python\Python37\ScriptsD:\ProgramFiles\Python\Python37安装conda简介：Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖

Yichair·2020-07-14 06:41

全新服务器配置Win10+Ubuntu16.04双系统及深度学习环境配置

前言最近实验室配置了一台服务器，配置：主板型号，超微（SUPERX10DRG-Q双通道）；双E5处理器；显卡，GTX1080Ti双显卡。由于实际需要需要配置Win10和Ubuntu双系统。推荐安装顺序优先安装Win10系统，再安装Ubuntu系统。Win10系统的安装推荐大家使用老毛桃PE装机工具，内部包含分区工具，可对新机器的硬盘进行分区（含有固态的朋友请注意分区时选择4K对齐，机械硬盘的分区选

QLULIBIN·2020-07-14 05:51

Win 10 + Ubuntu 18.04 双系统安装与深度学习环境配置安装踩坑实录（上篇）

Win10+Ubuntu18.04双系统安装与深度学习环境配置安装踩坑实录（上篇）折腾了两三天总算顺利在电脑上完成了装x的双系统安装，一路走来还比较顺利，主要在ubuntu的显卡设置上躺了不少坑，特此记录

Geoffrey_Huang·2020-07-14 03:40

我的AI之路 —— 从裸机搭建GPU版本的深度学习环境

我的AI之路——从裸机搭建GPU版本的深度学习环境之前一直在CPU上跑深度学习，由于做的是NLP方向所以也能勉强忍受。最近在做图像的时候，实在是扛不住了...还好领导们的支持买个虚拟机先体验下。

xing halo·2020-07-13 22:15

Ubuntu下搭建深度学习环境教程（scikit-neuralnetwork、matplotlib、Theano等）

今天给大家介绍下在ubuntu14.04中安装scikit-neuralnetwork：(安装流程为从顶层向下安装，顶层包需要下层什么样的包就再补安装什么样的包去满足顶层包的需要环境，这样安装的成功率会很高)，另外需要有耐心去查看ubuntu的Terminal提示的错误信息，其实ubuntu安装过程已经把错误信息很好的提示在terminal上。提前预备热身时看一下gitHub上的介绍关于sciki

不贰过先生·2020-07-13 15:04

配置windows客户端远程登录深度学习服务器

导师大手一挥给了块闲置的TitanX，加上毕业师兄留下的一台服务器级主机，花一天时间配了个深度学习环境出来。实验室其他组有好几台这样的服务器。

asher_lithium·2020-07-13 06:09

Ubuntu16.04+CUDA8.0

深度学习主机环境配置:Ubuntu16.04+NvidiaGTX1080+CUDA8.0接上文《深度学习主机攒机小记》，这台GTX1080主机准备好之后，就是配置深度学习环境了，这里选择了比较熟悉Ubuntu

WBZH·2020-07-13 01:58

Dell G3 搭建深度学习环境（Ubuntu16.04）

文章目录一、Ubuntu16.04系统安装前言：1.1准备阶段1.2安装阶段二、Ubuntu16.04nvidia显卡驱动2.1.禁用nouveau开源驱动2.2安装nvidia显卡驱动三、Ubuntu16.04CUDA安装3.2环境变量配置3.3编译cuda测试3.4cudnn安装四、搭建Anaconda深度学习虚拟环境4.1下载并安装Anaconda4.2搭建虚拟环境4.3安装pycharm一

SongpingWang·2020-07-12 15:01

在CentOs上搭建jupyter的远程访问环境

在CentOs上搭建深度学习环境1、conda的安装（1）conda的下载（2）conda的安装（3）添加环境变量（4）配置aconda仓库镜像源（5）python3.7.4环境的搭建（6）查看安装模块的版本

陇琪·2020-07-12 12:06

ArcGIS深度学习环境配置教程(3)

ArcGISPro2.5深度学习环境配置教程ArcGISPro2.5环境配置conda启动错误clone常见错误解决ArcGISPro2.5环境配置安装ArcGIS的深度学习框架要在ArcGISPro中使用深度学习工具

GIS哼哈哈·2020-07-12 11:59

centos 7深度学习环境部署

1.确认有gccgcc--version2.识别kernelheaders版本并安装[root@A03-R07]#uname-r3.10.0-327.28.3.el7.x86_64yuminstallkernel-devel-3.10.0-327.28.3.el7.x86_64kernel-headers-3.10.0-327.28.3.el7.x86_643.安装cuda:shcuda_8.0.

leo鱼·2020-07-12 05:46

从零开始手把手教你运行3D-Unet神经网络环境需求以及深度学习环境配置（一）

目录配置：1.安装Ubuntu18.04/16.04：2.安装Anaconda33.安装Cuda104.配置对应版本的cudnn5.检验环境配置情况6.安装所需软件包需求：(如下是测试的配置，不是硬性要求哈~)硬件环境：两块NVIDIATITANXPGDDR5X12GB、16GB内存、IntelCorei7-7800X软件环境：anaconda3(基于Python3.7)、cuda10、cudnn

就爱跑步喝可乐·2020-07-12 05:53

ubuntu16.04 opencv3.3 python2.7 caffe GPU环境搭建

此博客总结记录深度学习环境搭建的详细过程，博客中的所有下载链接均为官方网站1.软件库更新与软件升级sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrade2.安装基本的工具安装基本的工具与包

travellerdiao·2020-07-12 03:27

ubuntu16.04+anaconda+tensorflow-gpu1.8.0+keras+pytorch(caffe2)

原文：https://blog.csdn.net/zouxinyao/article/details/83026783经过两天时间，终于在新安装的ubuntu16.04系统下配置好深度学习环境，今天和大家分享一下经验

修炼打怪的小乌龟·2020-07-12 01:04

TX2 深度学习环境搭建记录cmake从3.5升级到3.7.2

1.（参考https://askubuntu.com/questions/355565/how-do-i-install-the-latest-version-of-cmake-from-the-command-line/865294#865294）Themostcommonsituationiswhenyouwanttoinstallthelatestversionofcmake,butyour

诗雨影·2020-07-11 20:38

深度学习--记录深度学习环境搭配（win10+GTX1060+CUDA9.0+cuDNN7.4+tensorflow-gpu1.2）

写在前面：网上关于初步接触深度学习并搭配环境的博客有许多，本文记录博主初步学习深度学习并搭配环境的过程https://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/76059603https://blog.csdn.net/qq_33856151/article/details/79295086https://blog.csdn.net/qq_37296487

TLCrow·2020-07-11 19:15

Ubuntu 18.04常用软件安装与设置

Ubuntu18.04常用软件安装与设置1.系统安装2.常用软件与设置设置源与网络链接安装常用软件与工具3.深度学习环境配置4.其他设置设置Windows引导Ubuntu设置开机自动挂载分区1.系统安装参考教程

BrightHammer·2020-07-11 19:00

《服务器（CentOS7.7）深度学习环境搭建、配置及使用》之一：服务器情况简介

github.com/kangzhiheng/GitLocalDoc个人网站：https://kangzhiheng.top/post/10-服务器环境搭建、配置及使用本系列文章《服务器（CentOS7.7）深度学习环境搭建

aodredee·2020-07-11 15:49

服务器搭建深度学习环境

目录前言Pyenvpyenv安装pyenv使用jupyterpyenv安装jupyterjupyter配置AnacondaAnaconda安装虚拟环境pytorch安装jupyter安装与配置jupyter添加kernel遇到的问题解决方案推测原因一些命令最后前言Pyenv已弃，Anaconda真香Pyenvpyenv安装安装pyenv和pyenv-virtualenvgitclonehttps:

kind_wuyue·2020-07-11 10:57

Centos 7安装深度学习环境

0.卸载环境1、卸载显卡驱动的命令：假如安装的是NVIDIA-Linux-x86_64-390.116.run：则运行如下命令：shNVIDIA-Linux-x86_64-390.116.run--uninstall2、卸载cuda和cudnncd/usr/local/cuda-9.2/bin/./uninstall_cuda_9.2.plrm-rf/usr/local/cuda-9.2/rm

herosunly·2020-07-11 07:17

深度学习环境搭建：window10+CUDA10.0+CUDNN+pytorch1.2.0

去年底入手一台联想Y7000P,配置了NvidiaGeForceGTX1660TiGPU，GPU内存6G，但是因为有GPU服务器，所以一直没有在这台笔记本上跑过模型，如今经过一番折腾，终于在此笔记本上搭建好了环境，并成功使用GPU训练了一些模型，本篇记录了环境搭建的过程。检查你的GPU首先确保你的电脑有Nvidia的GPU，并且支持CUDA，可以参考这个网址。安装vs2017VisualStudi

程序员一一涤生·2020-07-11 01:13

深度学习环境搭建之CentOS 7+NVIDIA GPU+CUDA8.0+CUDNN6.0+TensorFlow

最近在ultralabGX480i测试了一下CentOS7DeepLearningTensorFlow，其中也是踩坑无数，今整理安装过程发出来，希望大家安装的时候可以参考一下，不用浪费太多的时间在安装配置上，而是把有限的时间用到代码上一，安装显卡驱动网上搜索的驱动安装大都是手动编译安装，既：安装编译环境--到官网下载驱动文件*.run--blacklistnouveau，#blacklistnvi

於無聲處聽驚雷·2020-07-10 23:15

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