cuda&深度学习环境第31页

使用Anaconda3+Pycharm配置tensorflow-gpu2.0.0深度学习环境经验分享

Anaconda3和pycharm的安装教程可以去搜索一下其他帖子，这里就当大家都安装了哈一开始我没有使用Anaconda3而是直接安装python和pycharm，然后使用pycharm直接安装第三方库，当然这个过程遇到了不计其数的错误，尤其是版本的问题，所以强烈建议大家使用Anaconda3管理第三方库以下是我对Anaconda3的简单理解，如有错误还请指正。安装了Anaconda3就相当于安

GJZJKAAA·2020-07-10 21:05

Anaconda3+tensorflow2.0.0+PyCharm安装与环境搭建

学习记录： 深度学习环境搭建：Anaconda3+tensorflow

AI 菌·2020-07-10 19:50

实地踩坑，新鲜出炉，阿里云GPU服务器Centos7.7深度学习环境搭建实战

Together_CZ·2020-07-10 16:10

在Ubuntu 18.04上配置CPU深度学习环境

前言萌新打算在自己的Ubuntu18.04上配个简易的单机深度学习环境，不成想这耗费了两整天加一个半天的时间，深感入门困难……我的电脑没有GPU，因此我这个安装流程是不支持GPU，只支持CPU，仅是个供新人简单上手

RiddleLi·2020-07-09 09:00

ubuntu16.04系统下 CUDA9.0+cuDNN7.4+tensorflow-gpu环境部署

对于安装了nvidia独立显卡的电脑想要部署深度学习环境，nvidia驱动，cuda，cudnn以及tensorflow的安装是一个绕不过去的流程。

reapp·2020-07-09 06:17

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·2020-07-09 00:04

保姆级教你从零开始配置win10深度学习环境anaconda+python3+tensorflow+pytorch+cuda+cudnn+pycharm全家桶

自从开始接触深度学习就踩坑不断，一言不合就要装各种东西，这里记录一下自己的折腾过程，也写一个教材教小白们入坑。#我也是小白#请大家多指教1、准备工作1.1确定自己电脑的显卡配置今天介绍的方法只支持NVIDIA显卡的用户。确定自己显卡型号，到下方网站查询其算力是否大于3.5（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）下面为节选，目前主流的GPU算力基本上都符合标准

Wkj·2020-07-08 23:27

Windows10下安装anaconda、pycharm，CUDA，CUDNN，配置GPU pytorch深度学习环境

Windows10下安装anaconda、pycharm，CUDA，CUDNN，配置GPUpytorch深度学习环境安装anaconda安装CUDA、CUDNN安装CUDNN安装GPU版pytorch安装

ddingddong~·2020-07-08 20:06

linux非root用户创建、深度学习环境搭建

相信很多学深度学习的同学，都为环境苦恼过，不想别人乱动自己辛苦配好的环境，想要一个单独属于自己的存储空间，下面是我用过用过最简单、安全、整洁的学习环境搭建方法，希望可以帮到你。#Step1.home下用户创建配置（这一步是在root环境下）首先在home文件夹下创建用户、设置密码#1创建用户sudoadduseryournamesudopasswdyourname#2给yourname添加root

张君儿·2020-07-08 19:09

WIN10深度学习环境搭建 Python3.6+Tensorflow+CUDA8.0+Anaconda3+keras

最近准备学习深度学习，当然搭建深度学习环境是第一步，看了很多博客，但是安装的过程中还是遇到了很多问题，Anaconda支持Python3.6但是tensorflow不支持的问题等等，这篇博客主要是win10

蘇丶·2020-07-08 18:44

ubuntu16 深度学习环境搭建步骤

在安装ubuntu之前需要条一下BIOS，讲UEFI模式改为Legacy模式。ubuntu分区系统搭建可以参考一下博客：分区大小为：boot400~500Mswap内存大小主分区>20G可以30Ghome剩余全是引导区一定要放在boot上添加对exfat格式u盘的支持sudoapt-getinstallexfat-utils添加opengl编程模块：sudoapt-getinstallfreegl

weixin_30794499·2020-07-08 14:25

Windows+Anaconda+tensorflow+keras深度学习框架搭建

最近在学习深度学习，想搭建一个深度学习环境折腾了很久包括ubuntu+pylearn2+theano+scikit-neauralnetwork，现在把windows下的Anaconda+tensorflow

千语_肉丸子·2020-07-08 10:32

ubuntu16.04+anconda+tensorflow+cuda+cuDnn深度学习环境搭建

1安装Anaconda在你存放anaconda的目录下打开终端，输入命令bashAnaconda3-4.4.0-Linux-x86_64.sh在安装的过程中会提示是否添加环境变量这时要选yes如果没有选择需要手动添加环境变量`source/.bashrc`#刷先下bashrc注意要在linux系统下添加环境变量输入python出现下面的图片，说明你anaconda安装成功了。2安装CUDA的驱动1

白色彩虹·2020-07-08 08:45

Windows10配置TensorFlow-GPU深度学习环境

一、我的电脑配置Intel®Xeon®[email protected]内存32GB操作系统Windows10x64显卡NVIDIAQuadroP2000磁盘驱动SamsungSSD860EVO1TB二、Windows10下安装TensorFlow-gpu（一）安装Anacondahttps://www.anaconda.com/distribution/#download-section下载An

u010620587·2020-07-08 08:45

ubuntu16.04更新nvidia驱动的两种方法（方法2直接可用nvidia-smi显示）

ubuntu系统当需要搭建深度学习环境，调用nvidiaGPU显卡驱动时候，更新显卡驱动问题一直不可避免，当在终端运行nvidia-smi显示出显卡信息的那一刻，才算彻底松了一口气。

Briwisdom·2020-07-08 08:39

WIN10下快速搭建pytorch-gpu+python3.6+CUDA9+cudnn7深度学习环境

由于之前安装tensorflow的时候踩了不少坑（大家有需要的可以看一下我之前写的tensorflow安装过程），所以我现在搭建深度学习环境已经十分熟练啦（哈哈哈）。

弓长^_^张·2020-07-08 00:24

Win10下安装Anaconda+CUDA+cudnn+TensorFlow+Keras+PyTorch+Pycharm

文章目录从零开始搭建Win10深度学习环境Anaconda配置流程1.安装Anaconda2.添加conda镜像3.添加pip镜像4.修改JupyterNotebok的默认工作路径5.添加Anaconda

Crazy WolfT1·2020-07-07 20:57

Tensorflow + Mnist (两层CNN，两层全连接)

前面几天中断了好几天，装了个linux，搭建了一下深度学习环境。入坑tensorflow，算是目前相当方便的一个平台了。环境的搭建我有单独写了个博客。

liu_matthew·2020-07-07 14:18

【半小时急速装机】联想拯救者(Y7000P)Win10 + Ubuntu18.04完整教程:CUDA10+Cudnn+Tensorflow2.0正式版

sudomodeprobe-rideapad_laptop当你完成所有的upgrade之后再次重启，应该就完成了网卡的驱动更新，Y7000P的瑞昱可以正常使用了系统：Win10+Ubuntu18.04深度学习环境

雨眠、·2020-07-07 02:45

Ubuntu16.04下配置tensorflow-gpu+Keras，安装Pycharm，搭建深度学习环境

系统环境：Ubuntu16.04一、安装Ubuntu16.04双系统1、利用UltraISO制作安装启动U盘《见Ubuntu16.04安装基础入门教程启动U盘制作部分》2、Windows磁盘分区给Ubuntu《见Windows下安装Ubuntu16.04双系统》3、安装成功二、安装显卡驱动１、去英伟达官网下载驱动（https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

微笑面对危险·2020-07-07 01:54

ubuntu16 + rtx2080 搭建深度学习环境

1、先更新一下系统：建议将源换成aliyun的源sudoapt-getupdatesudoapt-getdist-upgrade2、安装RTX2080显卡驱动2.1添加开源显驱仓库sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppasudoapt-getupdate2.2安装一些依赖sudoapt-getinstalldkmssynapticbuild-es

zhuoyueljl·2020-07-06 13:14

神舟Z7-CT7NK配置深度学习环境遇到的问题，避免后续踩坑

神舟Z7-CT7NK配置深度学习环境遇到的问题，避免后续踩坑)安装双系统网上有很多教程，将Ubuntu18安装在与win10同一固态硬盘上，启动系统速度会很快，如果将系统安装在机械硬盘上，启动速度变慢，

yunluoxiaobin·2020-07-06 11:53

ARM64+ubuntu18.04深度学习环境安装小结

概述本人断断续续花费了两周时间，在某国产ARM64+linux环境的服务器上，使用docker容器安装成功了公司深度学习项目所需的环境。中间过程坎坷，在此结文以记，希望能对他人有所帮助，少踩坑。目前成功搭建的环境如下：aarch64docker容器，ubuntu18.04,python2,opencv3.3,dlib19.15,tensorflow1.5,sklearn。上述组件均是python绑

yuanlulu·2020-07-06 11:59

Ubuntu18.04深度学习环境配置（简易方式）-转自黄海广老师

自己微信收藏的东西不是按时间排序的，保存之后不容易找到，所以把地址保存在博客上。http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5NzAxMDgwNg==&mid=2247484234&idx=1&sn=0f41af672c6eccfba3ea74adc1be00e6&chksm=c0791e53f70e974599c002bfe1fd86f9975583ddaf7988df

朱小丰·2020-07-06 03:50

RTX2080Ti-深度学习环境配置

最近新购置了一台服务器，被环境折腾了半天，在这里纪念一下安装的心酸历程。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2.1禁止系统默认的显卡驱动打开系统黑名单sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf将

丶谢尔·2020-07-06 02:11

linux 安装tensorflow（gpu版本）

linux安装tensorflow（gpu版本）一、安装cuda具体安装过程见我的另一篇博客，ubuntu16.04下安装配置深度学习环境二、安装tensorflow我所采用的是sudopipinstall

laxehr·2020-07-06 02:42

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

weixin_34127717·2020-07-06 00:11

Ubuntu18.0.4深度学习环境搭建及相应软件安装（Update）

linux系统搞坏过几次，总结一下自己要用到的工具，做个备忘录，方便快速对系统进行恢复。安装ubuntu，系统盘制作https://tutorials.ubuntu.com/tutorial/tutorial-create-a-usb-stick-on-windows#1https://rufus.akeo.ie/?locale=zh_CN系统安装（实用）安装时选择installUbuntu18.

chang_rj·2020-07-05 15:52

Ubuntu 16.04 配置深度学习环境

Ubuntu分区创建swap分区：32768MB逻辑分区空间起始位置交换空间创建boot分区：2048MB逻辑分区空间起始位置Ext4日志文件系统/boot创建home分区:512000逻辑分区空间起始位置Ext4日志文件系统/home创建/分区：剩余主分区空间起始位置Ext4日志文件系统/移动Ubuntu16.04桌面左侧的启动器到屏幕底部gsettingssetcom.canonical.Un

zhangbin0917·2020-07-05 02:53

深度学习中的模型修剪

本文讨论了深度学习环境中的修剪技术。本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。

deephub·2020-07-04 23:09

树莓派与深度学习：环境配置及镜像分享

本篇主要介绍一下树莓派断的深度学习环境搭建的过程，以及分享一下深度学习环境配置好的树莓派镜像。镜像资源百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1mCSvPP

～豆沙味的旺仔·2020-07-04 13:51

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

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。

TracelessLe·2020-07-04 08:02

解决arcgis产生的python2与原有python3共存问题

解决arcgis产生的python2与python3共存问题起因：之前因为要配置arcgispro的深度学习环境，下载了python3.7，后来要用arcgis（我下载的是10.3，其他版本应该也通用）

Aaronnn1·2020-07-04 04:14

树莓派3b深度学习环境搭建

在网上看了很多人的教程把一些本该很简单的操作都用最复杂的源码编译方式做了，因此写篇博客作为记录，本文编写是刷了一个新官方系统重新安装来验证的，所以只要按照步骤来应该是都没问题的Opencv：树莓派相关库安装：sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalllibjpeg-devsudoapt-getinstalllibatlas-base-devsudoapt-getinst

淹不死的狐狸·2020-07-04 03:34

树莓派4b之搭载深度学习环境 python+pytorch+jupyter

本文使用树莓派4b，系统版本buster教程一：树莓派4b搭建PyTorch(forbuster)1、根据上面的教程一安装python3.5，再安装pytorch，2、用sudoaptinstalljupyter安装jupyter3、将默认的python3.7替换为python3.5，因为提供的那个pytorch不支持3.7先删除之前python的连接sudorm/usr/bin/python创建

六五叔·2020-07-04 01:23

Ubuntu16.04配置深度学习环境（pyTorch）：Ubuntu16.04 + cuda10.2 + cuDNN7.6.5 + Anaconda + pyTorch1.5 + pycharm

NVIDIA驱动--cuda10.2--cudnn7.6--Anaconda（此时就可以选择Python3.x或Python2.x下载对应的版本）--pyTorch1.5--pycharm安装NVIDIA驱动我之前已经安装好驱动了，不赘述。大体参考的是，【转】Ubuntu16.04使用aptget命令安装Nvidia显卡驱动通过如下命令简单验证nvidia-smi安装CUDA和cuDNN如果cud

denkywu·2020-07-03 15:01

win10 基于GPU的anaconda3+tensorflow深度学习环境搭建（简易搭建）

win10基于GPU的anaconda3+tensorflow深度学习环境搭建（简易搭建）第一步：安装anaconda3,选择window版64位下载：安装界面，选择路径：选择第一个框勾选，python

Fly-kite6·2020-07-02 14:28

SLAM及深度学习环境配置总教程

环境配置总教程一.装机后下载修改软件源，选择下载自阿里云镜像；然后更新软件系统sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrade依次下载常用的软件：git、cmake、截图软件、解压软件、vim编译器；sudoapt-getinstallgitcmakeshutterunrarvim下载：系统指示器SysPeek、经典菜单指示器、Markdown编辑器；sudoadd-apt-

逆水独流·2020-07-02 13:49

深度学习环境安装：anaconda及tensorflow安装

anaconda->安装教程：https://jingyan.baidu.com/article/3f16e0031e87522591c10320.html（百度知道）->安装教程：https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html1)解决Anaconda无法更新的问题:->https://blog.csdn.net/liyebei/articl

一只努力的猪·2020-07-02 11:45

树莓派3b+和 intel movidius 神经元计算棒2代跑yolo v3 tiny

本帖子主要是参考了以下两篇：第一篇：从零开始搭建树莓派+intelmovidius神经元计算棒2代深度学习环境这篇文章主要目录如下：摘要材料硬件：步骤：1、下载树莓派镜像并解压2、烧写镜像3、启动树莓派

ciky奇·2020-07-01 19:45

Ubuntu18.04+CUDA10.2 深度学习开发环境配置指南

深度学习Author：louwillMachineLearningLab搞深度学习环境永远是第一步。显卡与服务器等硬件设备装机完成后就需要配置本机环境。

文文学霸·2020-07-01 16:25

Ubuntu16.04 环境配置(cuda9.0+cudnn7.05+caffe)

基本知识需求：在进行深度学习环境配置的时候，最好是需要有一点Linux的基础，不然后面这些命令对你来说可

徐小霁·2020-07-01 14:24

Linux下深度学习环境CUDA和cuDNN的配置

1、检查当前设备可安装驱动ubuntu-driversdevices==/sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0==modalias:pci:v000010DEd0000139Bsv0000152Dsd00001129bc03sc02i00vendor:NVIDIACorporationmodel:GM107M[GeForceGTX960M

LoverJuan·2020-07-01 11:34

win10+ubuntu18.04双系统安装cuda9.0+cudnn配置深度学习环境

ubuntu18.04+cuda9.0+cudnn安装笔记第一步：安装win10+ubuntu18.04双系统。1.下载ubuntu18.04的iso文件2.使用ultroiso制作启动盘，默认操作即可。3.win10“设置”界面选择重启——>高级启动——>从u盘启动即可4.安装ubuntu18.04注意要自己分区，特别注意分区后选择从boot启动，以免覆盖win10文件第二步：安装nvidia图

samlee666·2020-07-01 10:56

利用虚拟机搭建基于tensorflow框架的深度学习环境。VMware workstation12 + ubuntu16.04 + Anconda + Tensorflow

1、软件配置a.VMwareworkstation12(官方下载地址：https://www.vmware.com/cn.html。激活秘钥：链接：https://pan.baidu.com/s/1OHzcvdxOh8ql3UTNsztebg提取码：xeee)b.ubuntu16.04（官方下载：https://www.ubuntu.com）c.Anconda（官网下载：https://www.a

Deepcong·2020-07-01 08:38

深度学习环境搭建：win10 + anaconda + tensorflow（cpu版本） + keras

文章目录说明下载Anacoda安装tenforslow环境搭建搭建虚拟环境安装tensenflow(cpu版本)在线安装离线安装验证Keras安装使用说明win10+anaconda+tensorflow（cpu版本）+keras+jupytornotebook电脑垃圾，所以只能用cpu版本下载官网：https://www.anaconda.com/distribution/#download-s

蒙牛铁观音·2020-07-01 06:16

TensorRT安装及使用教程

但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台（比如NVIDIAJetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如caffe，TensorFlow等。

ZONG_XP·2020-06-30 18:00

win7下搭建tensorflow深度学习环境 anaconda，python3.6，tensorflow，python IDE

1、搭建tensorflow环境（1）下载Anacondahttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/查看是否安装microsoftvisualc++2015运行库https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=48145打开AnacondaPrompt（或cmd），查

zl5991·2020-06-30 18:54

使用Amazon AWS搭建GPU版tensorflow深度学习环境

原文链接：http://ramhiser.com/2016/01/05/installing-tensorflow-on-an-aws-ec2-instance-with-gpu-support/原文作者在第一段就说啦，如果想省事的话，直接用他的AMI就好啦~使用AWS的好处是便宜，使用竞价性的价格每小时只要几毛钱，而且以后随时随地都可以跑程序啦~~还不太明白的小伙伴可以参考youtube上的教程

蓝色荣誉·2020-06-30 15:08

Ubuntu18.04 RTX2070 显卡驱动、Cuda、cudnn和Pytorch深度学习环境配置——亲测可用

这篇博文的主要目的是记录我在Ubuntu18.04下配置深度学习环境的过程，方便自己以后配置的需求，也供大家参考，减少跳坑，虽然我主要是在Ubuntu18.04下实践的，但经过在Ubuntu16.04下测试

zhanghm1995·2020-06-30 13:50

推荐频道

cuda&深度学习环境