cuda&深度学习环境

深度学习环境安装，cuda和cudnn的安装

为什么需要安装cudnncuDNN的全称为NVIDIACUDA®DeepNeuralNetworklibrary，是NVIDIA专门针对深度神经网络（DeepNeuralNetworks）中的基础操作而设计基于GPU的加速库。cuDNN为深度神经网络中的标准流程提供了高度优化的实现方式，例如convolution、pooling、normalization以及activationlayers的前向
美环花子若野·2020-03-26 19:53

ArcGIS Pro2.5深度学习环境配置教程续

ArcGIS深度学习环境配置教程续集ArcGIS深度学习环境要求安装自己的ArcGIS深度学习环境简化配置ArcGIS深度学习环境操作版验证是否配置好环境ArcGIS深度学习环境要求要在ArcGISPro
GIS哼哈哈·2020-03-26 15:10

创建Fast.AI深度学习环境虚拟机

一、配置虚拟机配置系统环境下载CentOS764镜像http://mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso安装VirtualBox，新建虚拟机（Linux类型），加载虚拟磁盘，运行虚拟机。从镜像安装系统。安装VirtualboxAddOn，以支持与寄主系统互通。https://my.oschina.n
游宏凯·2020-03-23 09:21

深度学习环境配置: Ubuntu16.04 & CUDA8.0

深度学习系统用Ubuntu16.04，显卡是一张nVidiaGTS450，主要用来做简单实验。用比较新的nVidia显卡驱动和CUDA8。请看完文章再尝试哦添加下载源$cd/etc/apt/$sudocpsources.listsources.list.bak$sudovisources.list把源添加到文件前面，保存debhttp://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/xe
phantomvk·2020-03-22 23:49

ubuntu16.04+cuda8+cudnn6.0+tensorflow搭建深度学习环境

1.前言前几天把自己的一个旧的笔记本安装了一个深度学习的环境，中间的过程也遇到了不少麻烦2.环境一切关于配置的问题不声明环境都是耍流氓系统：Ubuntu16.0464bit显卡：NvidiaGFoceGT730M驱动：nvidia官方最新软件版本：cuda8.0+cudnn6.03.最新驱动下载https://www.geforce.cn/drivers对应自己的显卡型号下载4.卸载掉原有驱动su
MR天亮了灬·2020-03-22 02:01

ubuntu18.04+Pytorch+cuda10.1+cuDNN配置踩坑记

当前的主流深度学习环境配置应该都是ubuntu16.04+cuda8.0（或9.0），首次配置ubuntu18.04+Pytorch1.0.1+cuda10.1+cuDNN，踩了不少坑，配置快两天了，心态略崩
spectre_hola·2020-03-16 07:56

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyternotebook搭建深度学习环境前言一、环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二、
玩世不恭的Coder·2020-03-09 22:00

从申请服务器到搭建深度学习环境(CPU)

最近，我无时无刻不在感叹这是个拼资源的时代。比如，最近比较火的深度学习就是这样，如果你身边没有一块GPU可用，出去见面你都不好意思跟人打招呼。当然，数据是核心。今天申请了一个腾讯云服务器，2G内存、20G磁盘存储，ubuntu16.04。为什么选择ubuntu16.04？因为centos6.x的环境有好多底层的库不够用，而且很难升级，比如glibc这个库。据说centos7.x有所改善，但有些库甚
Babyzpj·2020-03-05 05:07

win10+ubuntu18双硬盘双系统安装记录+深度学习环境搭建

Ubuntu18.04下深度学习环境搭建借了一个烧录好的ubuntu16的u盘，可惜的是安装中出现了各种问题，进入不了安装界面
yue_dbe5·2020-03-03 01:25

Linux-Windows10双系统安装

在Windows10系统上搭建完深度学习环境用于无人驾驶中的目标检测后，想在Linux系统上再尝试一下。由于VMware虚拟机安装的Linux系统不支持物理硬件，所以需要一步到位安装一个双系统。
断章1990·2020-02-23 13:21

Anaconda+pytorch+notedown+jupyter notebook+pychram搭建深度学习环境

DP课环境配置一、Anaconda安装 上学期课装过了，略。二、配置conda1）执行代码在cmd里执行：condaconfig--setshow_channel_urlsyes2）修改文件打开用户目录C:\Users\你的用户名，找到文件.condarc:打开，复制粘贴如下内容，把原来文件覆盖掉：show_channel_urls:truechannels:-https://mirrors.tu
满眼星辰·2020-02-20 17:31

深度学习框架安装宝典

这篇文章推荐深度学习入门者看，主要是如何搭建标准的深度学习环境。我们从容易到难，逐渐叫大家如何构建，内容将包括目前比较主流的所有深度学习框架。
LucasJin·2020-02-20 04:40

Windows10系统配置深度学习环境（使用GPU）——Anaconda

之前在学校一直用的Ubuntu来配置深度学习环境，这次尝试了一下在windows下用Anaconda来配置。
高汶·2020-02-18 12:07

Ubuntu16.10上搭建深基于python+tensorflow的深度学习环境

1.cuda：developer.nvidia.com/cuda-downloads,最后测试sample的deviceQuery成功是用的这个blog.csdn.net/WoPawn/article/details/523021642.tensorflow：按照官方的流程，官方链接，或者源码编译。我用的是anaconda安装，在安装过程中需要注意以下几点1）注意Python版本与对应的pip版本
CodePlayHu·2020-02-16 07:34

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
潇洒坤·2020-02-13 06:49

ubuntu18.04配置深度学习环境tensorflow-gpu（CUDA9.0+CUDNN7.4+Tensorflow1.9.0)

一、硬件配置在安装之前最好先检查自己的显卡是否支持GPU。内存：8G处理器：Intel®Core™[email protected]×4显卡：GeForceGT730/PCIe/SSE2操作系统类型：64位二、安装安装参照链接（https://zhuanlan.zhihu.com/p/50302396），非常感谢黄大佬的分享，参照以上链接安装基本没问题。本人一开始错以root用户安装，导致后面在
零岁的我·2020-02-11 12:15

深度学习环境配置小问题总结

系统安装问题win10+ubuntu16.04在win10在需要securityboot设置成disable，否则安装完后无法设置启动项。安装完ubuntu重启，系统会直接进入win10，需要使用EaeyBCD进行启动项设置。进入ubuntu系统，校园网不要使用DSL联网，而是直接默认连上有线连接后在网页进行登录。Windows10+Ubuntu双系统安装[多图]显卡驱动安装第一步需要干掉nouv
熊大状·2020-02-09 22:33

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：
潇洒坤·2020-02-09 20:12

Win10系统下搭建深度学习环境（一）

这是楼主学习在windows下搭建深度学习环境的心（作）路（死）历程，本着nozuonodie的精神，小白楼主坚持不懈地折腾了一整天，留此文章，以供后人参考（其实就是怕万一重装了系统又得从头再来）。
Beansi·2020-02-08 13:22

利用Anaconda3搭建深度学习环境：Windows10+tensorflow-gpu1.12.0+CUDA9.0+CUDnn7.0.5/7.3.0

一、前期下载准备：1.Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64(版本5.2.0对应python3.6)清华大学镜像链接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/2.pycharm-community-2019.2.3（我用的是这个版本，也可以换成其他版本）3.下载CUDA9.0:进入官网下载（这个TensorFl
脚踩香蕉皮·2020-02-07 14:32

Anaconda虚拟环境管理、深度学习开发框架搭建、win+ubuntu双系统安装

本文介绍了如何分别在win10与ubuntu18系统下部署深度学习开发环境，如何创建、管理多版本深度学习环境，附带了双系统安装教程。
Dr鹏·2020-01-14 09:05

python环境 - no anaconda

anaconda的安装见我这篇文章：3-Ubuntu基本工作环境+深度学习环境配置。本文主要记录不使用anaconda情况下python默认版本的更改和基础库的配置。
Miliimoulins·2020-01-08 21:31

01 - 深度学习环境配置与环境搭建

1主要工具作为初学者，常用的深度学习软件主要包含Anaconda、Jupyter、TensorFlow以及PyCharm。其中Jupyter在安装Anaconda之后，将会自动包含无需另外安装。1.1AnacondaAnaconda主要面向科学计算。我们可以简单理解为，Anaconda是一个预装了很多我们用的到或用不到的第三方库的Python。Anaconda在pipinstall的基础上增加了c
洛八斗·2020-01-07 21:57

Docker深度学习环境配置

Author：郭必扬Time：2019-05-02WhyDocker？导师提供了一台高性能GPU机器，但是装系统的老师对深度学习不大了解，所以环境需要我自己安装。在折腾了一两周后若干次失败后，我是在忍不住发了一条朋友圈：评论也是十分热烈，激起了大家的共鸣：但是，在茫茫评论中，一位大佬留言：“docker了解一下”顿时给我一线希望。docker这个玩意儿之前也听说过，但是一直没去一探究竟，因为一直没
Stack_empty·2020-01-06 23:42

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。
zhudaoruyi·2020-01-06 13:48

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

服务器深度学习环境安装备忘

文档更新时间：2017-07-16GPU：GeForceGTX1080TiLinux：Ubuntu16.04Kernel：4.8.0gcc：5.4.0安装目录一、基础Anaconda3PipSSH二、数据库连接MongoDB-PyMongoPostgresql-Psycopy2Oracle-cx_Oracle三、机器学习（深度学习）CUDAToolkitcuDNNBLASCaffe2TensorF
farmer_spring·2019-12-30 09:58

深度学习环境配置：华硕主板的Win 10 + UEFI + GPT条件下且在SSD + HDD双硬盘下安装Ubuntu+Gtx 1080Ti显卡驱动 + CUDA 9.1 + Cudnn 7.1...

本文写文章日期为2018.03.13  因为买电脑自带了win10系统，自己就没有重新安装win10，而是在原win10环境下分割一个磁盘来安装ubuntu16.04，本人电脑GPU为Gtx1080Ti显卡，要注意的是显示器连接线是直接与Gtx1080Ti显卡连接，而不是连接主板上的接口！电脑配置见下图。我的硬盘是双硬盘一个256G的SSD固态硬盘，一个2T的HDD机械硬盘，现在win10是安装在
夜空中最帅的星20171111·2019-12-28 07:13

如何在单机上搭建分布式深度学习环境？以Pytorch+cuda+mpi on LXC为例

环境：Manjaro-archlinux框架：pytorch1.0-cuda-10.0Nividiadriver：410cuda：10.0前言为了在单机上跑起分布式实验的环境，我选择了lxc作为容器（可以类似的看作为docker，docker就是基于LXC的），来在一台PC上跑起多个实验环境。使用lxc，可以方便的进行容器的管理，也能方便的克隆镜像。同时，LXC支持，多个虚拟化的环境中共享使用一个
Yanring_·2019-12-27 08:05

Linux-Windows10双系统安装

在Windows10系统上搭建完深度学习环境用于无人驾驶中的目标检测后，想在Linux系统上再尝试一下。由于VMware虚拟机安装的Linux系统不支持物理硬件，所以需要一步到位安装一个双系统。
Present233·2019-12-26 21:00

Linux-Windows10双系统安装

在Windows10系统上搭建完深度学习环境用于无人驾驶中的目标检测后，想在Linux系统上再尝试一下。由于VMware虚拟机安装的Linux系统不支持物理硬件，所以需要一步到位安装一个双系统。
Present233·2019-12-26 21:00

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

安装keras和python3(基于macOS)

安装keras和python3(基于macOS)如有同学电脑是mac,想要在mac上搭载keras深度学习环境可以参考。
爱敲代码的王小帅·2019-12-20 03:16

配置双系统深度学习环境（双硬盘GPT+UEFI+GTX1070+Linux Mint18.3+CUDA9.0+cuDNN7.0+Tensorflow-gpu）

今天有空将电脑配置完成，这里我稍微整理一下，为下一次配置留个记录，顺便分享一下成果。目录：I.开始前的电脑配置和环境II.双系统安装（win10+linuxmint都装在ssd，EFI引导）III.GTX1070驱动IV.CUDA9.0V.cuDNN7.0VI.AnacondaVII.Tensorflow-GPUVIII.PycharmVIIII.测试I.开始前的电脑配置和环境美行外星人，本身有出
Mani曼妮·2019-12-18 11:00

用Python开发手机APP,AidLearnig发布新版本了！运行在手机上的linux图形化操作系统，支持拖拽式编程

除了Linux环境中可用的一些功能外，AidLearning还支持GUI和AI深度学习环境。例如，完美支持Caffe，Tensorflow，Mxnet，Gluoncv，ncnn，Keras，Py
qidiso·2019-12-13 19:56

Docker部署Anaconda3+Tensorflow-gpu深度学习环境（包括CUDA和cudnn部署）

Docker部署Anaconda3+Tensorflow-gpu深度学习环境（包括CUDA和cudnn部署）–要求宿主机已经安装了NVIDIA驱动，nvidia-docker拉取CUDA镜像dockerpullnvidia
黑白子1900·2019-12-09 19:31

win10+Ubuntu16.04双系统下深度学习环境的搭建

环境零零碎碎地搭了三四天，虽然碰到各种问题，但还是搭建好了，自己整理记录下，同时也算给有需要的人一些指导吧一．双系统的安装Win10硬盘管理助手压缩或者直接利用未使用的空间，空间大小自定，将腾出的磁盘空间删除卷，变成未分配状态。2.选择ultraISO制作Ubuntu系统盘，即借由ultraIOS将系统镜像ISO刻录至U盘中，U盘实现备份重要文件。3.系统盘制作完成后，安装系统，重启电脑，按F12
Kobay·2019-12-07 14:00

win10+Ubuntu16.04双系统下深度学习环境的搭建

环境零零碎碎地搭了三四天，虽然碰到各种问题，但还是搭建好了，自己整理记录下，同时也算给有需要的人一些指导吧一．双系统的安装Win10硬盘管理助手压缩或者直接利用未使用的空间，空间大小自定，将腾出的磁盘空间删除卷，变成未分配状态。2.选择ultraISO制作Ubuntu系统盘，即借由ultraIOS将系统镜像ISO刻录至U盘中，U盘实现备份重要文件。3.系统盘制作完成后，安装系统，重启电脑，按F12
Kobay·2019-12-07 14:00

anaconda支持不同的cuda和cudnn

Anaconda与深度学习环境16October20188102年10月了，Anaconda已经成为Python最广为熟知的包管理软件之一。
Arthur-Ji·2019-11-25 12:40

deepin深度学习环境配置

最近因为工作需要在deepin上配置深度学习环境，话不多说，接下来记录下整个的配置过程。×××本篇文章适合对深度学习环境配置有一定了解且对deepin系统感兴趣的同伴阅读。×××1.安装显卡驱动。
nrm1·2019-11-13 23:00

深度学习主机环境配置：Ubuntu16.04+GTX 1080+CUDA8.0+CUDNN5.1

跑训练之前，搭建深度学习环境至关重要，所以这一篇小编就来记录一下自己搭建环境的全过程。鉴于公司软件环境都是基于windows的，所以小编还是安装了双系统，Ubuntu16.04+windows10。
Vivian_yolo·2019-11-07 20:18

配置tensorflow GPU深度学习环境

Cuda安装安装cuda是比较麻烦的一步，以下安装说明来自cuda的安装说明文件。遇到问题找官方解决方案，最便捷有效。PerformthefollowingstepstoinstallCUDAandverifytheinstallation.DisabletheNouveaudrivers:首先需要屏蔽ubuntu默认的显卡驱动Createafileat/etc/modprobe.d/blackl
Alex_lxy·2019-11-04 05:02

深度学习（一）：Anaconda深度学习环境建立

Anaconda多环境管理针对不同应用需要不同版本python支持，比如Tensorflow只支持到python3.5.2，但是最新的Anaconda默认的已经为python3.6.1，这就需要使用conda来完成不同的应用环境的管理。查看conda环境condainfo-e#查看当前系统下的环境列表condainfo#查询当前环境的具体信息condalist#列出此环境下安装的包创建conda环
monte3card·2019-11-01 08:18

【环境搭建】移动硬盘上即插即用的双系统ubuntu18.04 & win10

为了方便后续搭建深度学习环境，以本文记录在笔记本+移动固态硬盘上搭建win10与ubuntu18.04双系统的基本步骤及遇到的问题。
Hennyxu·2019-10-31 09:07

将.pyx格式文件(linux环境)编译成pyd文件(windows环境)实现import导入

article/details/100108507一般python导入的文件格式均为.py文件，但是在复现一篇论文结果时遇见作者import了一个.pyx文件，由于服务器环境出了问题，目前用的是windows的深度学习环境
弦音2018·2019-10-17 19:21

理解深度学习反向传播——从简单的线性拟合案例开始

在深度学习环境安装一文中，我们已经搭建了撸代码的基本环境。现在就可以来正式写代码了。我们今天的目标是模拟线性回归，通过调整参数（斜率k和b）找到和数据最匹配的线性函数。
如意同学Try·2019-10-11 10:20

ubunutu下深度学习环境基础搭建（驱动，cuda，cudnn等）

完整板可以参考此篇博文https://blog.csdn.net/johndonxy/article/details/90114550驱动的话建议在软件与更新中选择合适的驱动安装Ubuntu时解决显卡驱动问题，参考下篇博文，在这可以把驱动之间安装了，不需要再去很复杂的安装：https://blog.csdn.net/weixin_43142797/article/details/99974104查
Mr_yangsir·2019-10-10 08:44

Ubuntu NVIDIA+cuda+cudnn+anaconda搭建深度学习环境

介绍本文包括以下几个部分的安装和使用，一条龙搭建深度学习环境，记录下来以加快下次装机效率。
zestloveheart·2019-09-25 15:23

ubuntu16.04安装及深度学习环境(Pytorch)搭建

一.Ubuntu16.04安装笔者电脑按F12选择从U盘启动，选择“installUbuntu”，后面的操作步骤可参考这篇博客：https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656。ps:分区的划分和以太网的连接在这篇博客中没有提及。二.显卡驱动的安装参考这篇博客:https://www.jianshu.com/p/4366ed27a
lsy__0·2019-09-19 09:16
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