cudnn7.1

基于深度学习算法实现视频人脸自动打码

2.开发环境是win10,显卡RTX3080，cuda10.2，cudnn7.1，OpenCV4.5,NCNN，IDE是Vs2019。
知来者逆·2022-10-27 07:50

轻量化实时语义分割LiteSeg——从算法原理到模型训练与部署

2.训练和开发环境是win10,显卡RTX3080，cuda10.2,cudnn7.1，OpenCV4.5，2020年8月13日的发布v3.0这个版本，C++IDEvs2019，Anaconda3.5。
知来者逆·2022-09-22 21:23

安全帽佩戴检测——从数据处理、训练数据到模型部署落地(带有数据集、训练代码，可使用GPU的C++模型部署代码)

2.训练和开发环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5;yolov5用的是5s的模型，2020年8月13日的发布v3.0这个版本;ncnn版本是20210525
知来者逆·2022-08-26 07:45

Yolov5身份证检测——模型训练

前言系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5;yolov5用的是5s的模型，2020年8月13日的发布v3.0这个版本;ncnn版本是20210525
知来者逆·2022-08-26 07:14

基于深度学习的人脸检测与静默活体检测——C++实现

前言1.系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5，ncnn版本是20210525;C++IDEvs2019。
知来者逆·2022-03-29 07:33

深度学习目标检测(YoloV5)项目——从0开始到项目落地部署

前言训练和开发环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5;yolov5用的是5s的模型，2020年8月13日的发布v3.0这个版本;ncnn版本是20210525
知来者逆·2022-03-29 07:41

基于Yolov5的烟火检测——模型训练与C++实现部署

前言1.系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5;yolov5用的是5s的模型，2020年8月13日的发布v3.0这个版本;ncnn版本是20210525
知来者逆·2022-03-17 07:42

深度学习 tensorflow-gpu for Win10-64bit安装踩坑流程（cuda9.2 ，cudnn7.1）

CPU：i5-8300H※GPU：GTX1060（6GB）二、安装文件※VS2017：点击下载※Anaconda3：下载地址(最新版本为5.2，云盘里传的是我以前下载的5.1)※CUDA9.2：点击下载※cudnn7.1
呢嘻嘻嘻嘻嘻·2021-05-21 10:55

【平台搭建】windows深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.1、tensorflow_gpu1.10的安装（附软件网盘下载链接）

目录1.操作系统2.软件下载3.安装CUDA9.04.安装cudnn7.15.安装tensorflow_gpu1.105.1运行pipinstall命令安装本地WHL文件5.2运行pipinstall命令安装msgpack库6.测试运行环境7.总结1.操作系统本文中演示的操作系统是Win10。2.软件下载百度云盘下载链接:https://pan.baidu.com/s/1zfI8MYEgjttSQ
suu_fxhong·2020-09-10 20:05

ubuntu16.04 + cuda9.1 + cudnn7.1 + OpenCV3.4 + caffe(GPU)

//以下方案，基于装有四卡Teslap100的服务器安装//系统平台：Ubuntu16.04.4LTS//默认安装cuda9.1+cudnn7.1+opencv3.4+caffe(GPU)//同时测试基本兼容了cuda8.0+cudnn6.0+opencv3.2+caffe(GPU)安装//如果还需安装TensorFlow，建议选择cuda9.0+cudnn7.0+opencv3.4+新版本Ten
seriously_one·2020-08-13 23:27

ubuntu16.04 + cuda9.0（deb版）+Cudnn7.1

https://blog.csdn.net/jonms/article/details/79318566https://blog.csdn.net/weixin_39837402/article/details/79970160https://www.zhihu.com/question/263850405显卡：10506g操作系统：Ubuntu16.04LTS花了一整天踩了很多坑，系统重装n次，
yuan0061·2020-08-13 23:43

一分钟搞懂在Windows10系统安装使用pytorch框架

我自己安装的版本是cudn9.0和cudnn7.1版
是猪哥不是诸葛·2020-08-07 15:48

Windows10下使用darknet和YOLOV3训练自己的数据集

前言1.我的环境是windows10，vs2015,cuda9.1,cudnn7.1。2.darknet加yoloV3,用cmake和vs2015编译成darknet.exe。
知来者逆·2020-08-07 15:08

【Darknet】Win10 + VS2015 + CUDA9.1 + CUDNN7.1 + YOLOV3 配置

1、将电脑上所有的NVIDIA驱动全部卸载干净；2、安装VS2015，一定要在CUDA之前安装；3、查看显卡对应的cuda版本，并下载；4、安装CUDA；5、安装CUDNN；6、从github上下载darknet工程；7、进入darknet-master->build->darknet目录，打开darknet.vcxproj文件，将里面的cuda版本改为所安装的cuda版本，并修改opencv的路
zhaotun123·2020-08-02 15:09

Ubuntu18.04配置深度学习环境

Ubuntu18.04配置深度学习环境配置下载驱动安装驱动配置包测试安装cuDNN7.1安装tensorflow配置操作系统：ubuntu18.04显卡:nvidiageforce2080ti下载驱动下载驱动的地址是
@干将莫邪·2020-07-29 22:09

安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同

安装CUDA9.0以及CUDNN7.1还有Tensorflow对应GPU版本亲测有效！注意！
wacebb·2020-07-05 19:14

Ubuntu Budgie 18.04 软件环境配置与CUDA 9.1、cuDNN7.1、Pytorch安装

4月26日，Ubuntu18.04LTS长期支持版终于发布，随之发布的也包含官方支持的多种flavors，包含UbuntuMate,UbuntuBudgie,Kubuntu,Lubuntu,XUbuntu。之前尝试过多种Linux版本，但个人喜欢Budgie，所以将记录在Budgie上的配置过程，估计也可直接用于其他18.04版本的Ubuntu分支。由于Ubuntu18.04刚发布，很多需要的软件
airlooking·2020-07-04 10:31

Linux无root无sudo权限在用户目录安装cuda9.2和cudnn7.1

1.个人环境系统：ubuntu16.04(可在linux命令行通过命令~$cat/proc/version查看)权限：无root无sudo权限cuda版本：cuda9.2对应的cudnn版本：cudnn7.12.下载并安装cudacuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?仿照下图进行选择.下图Download(1.7GB)进行下载给文
spectre7·2020-06-29 01:58

阿里云GPU服务器ubuntu18.04 cuda9.2 cudnn7.1环境 python3 tensorflow1.8编译和whl安装

目录参考链接和傻瓜安装1.CUDA9.2和驱动的安装2.CUDNN7.1的安装3.NCCL2.2.13的安装4.安装依赖5.配置TensorFlow源6.编译tensorflow参考链接和傻瓜安装参考链接https://www.pytorials.com/how-to-install-tensorflow-gpu-with-cuda-9-2-for-python-on-ubuntu我自己编译花了大
天使的翅膀007·2020-06-23 06:38

Windows10下尝试flownet2踩的所有坑

盯着电脑，竟不知从何说起，欲哭无泪~~~~~开始搭flownet的环境时，装好CUDA9.0和cudnn7.1,嚓，没有VS又装了VS2017，环境都配好后，错误，不识别nvcc.exe，嚓，重新安装cuda
一只叫不二的龙猫·2020-06-22 09:05

TensorFlow_GPU安装提示无法加载ddl的解决方案

小白在尝试安装TF的GPU版本时，安装最新版CUDA9.1和cudnn7.1时出现如下错误：“ImportError:DLLloadfailed:找不到指定的模块”网上搜索测试后解决问题。
BugBing·2020-06-21 17:08

Unity ML-Agents 抛出TFException

事情是这样子的：我的电脑上目前的环境是这样的：Tensorflow1.7，CUDA9.0，CUDNN7.1。用这个环境训练agents到目前位置也没出现过什么问题。
浪尖儿·2020-03-30 02:57

win10 安装tensorflow GPU版本

下载cudnn下载对应cuda9.0的cudnn，本文下载的是cudnn7.1，下载解压，将解压到的文件夹里面的bin，lib，include三个文件夹的文件复制到cuda对应的文件夹里。
酱紫冻·2020-02-22 09:52

Deeplearning4j-使用Cuda 9.1和 Cudnn7.1 加速模型训练

Deeplearning4j-使用Cuda9.1和Cudnn7.1加速模型训练一、卸载Cuda（可选）我本机原本安装的版本为Cuda8.0，因为Dl4j更新版本之后，支持Cuda9.1，因此需要先对原有软件进行卸载
寒沧·2019-12-24 06:34

Linux下的CUDA9.0和cuDnn7.1环境下TensorFlow源码安装

参考官网教程https://tensorflow.google.cn/install/source1.安装依赖包sudoaptinstallpython-devpython-pip#orpython3-devpython3-pippipinstall-U--userpipsixnumpywheelmockpipinstall-U--userkeras_applications==1.0.6--no
Jerry_Leo_liu·2019-05-30 09:19

【Tensorflow】非root用户安装tensorflow

因为机器权限限制，已安装了NDVI的驱动、CUDA8.0、cuDNN7.1。但后续安装tensorflow-gpu都是坑。
_CelesteHuang_·2019-03-25 14:19

【Tensorflow】非root用户安装tensorflow

因为机器权限限制，已安装了NDVI的驱动、CUDA8.0、cuDNN7.1。但后续安装tensorflow-gpu都是坑。
_CelesteHuang_·2019-03-25 14:19

实例级语义SLAM: MaskFusion:对多个运动目标进行实时识别、跟踪和重构(环境搭建与编译)（二）

一、本人的实验平台：笔记本i7-7700hq,8G缓存，GTX1050TI4G独显，双系统：ubuntu16.04,CUDA9.0,CUDNN7.1。
绳荣金·2018-12-24 22:15

Mask R-CNN训练自己的数据集在win10上的踩坑全过程：CUDA9.0+CUDNN7.1.4+Tensorflow-gpu1.9.0+keras-gpu2.2.4

接着你要下载cuda9.0和cudnn7.1来绑定你的windows的Nvidia接着你需要在win10上面安装anaconda3（切记，python用的是3.6+，目前的tesorflow-gpu只能匹配这个
唤醒沉睡的你·2018-12-17 13:58

Ubuntu 16.04 安装cuDNN 7.1

安装cuDNN7.1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
DarrenXf·2018-08-29 15:11

Ubuntu 16.04 安装cuDNN 7.1

安装cuDNN7.1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
DarrenXf·2018-08-29 15:11

ubuntu18.04安装cuda9.2、cudnn7.1

0.系统版本ubuntu18.04,本次安装并未降级gcc，仍然是系统自带的gcc-7，重中之重在于先正确安装显卡驱动：说明：如果不想源码安装tf,安装9.0cuda即可#卸载可能存在的nvidia驱动sudoapt-getremove--purgenvidia*​#把nouveau驱动加入黑名单并禁用用nouveau内核模块sudonano/etc/modprobe.d/blacklist-no
惊鸿化飞雪·2018-08-24 11:38

Win10 TensorFlow-GPU-1.9.0+CUDA9.0+cuDNN7.1 配置

TensorFlow-GPU-1.9.0+CUDA9.0+cuDNN7.1首先安装CUDA9.0下载地址:CUDA将安装目录下的\bin和\lib\x86路径添加到环境变量CUDA_PATH中然后安装cuDNN7.1
Super_Crazy_Monkey·2018-08-05 00:25

Windows10 同时安装tensorflow gpu版和cpu版

通过Anaconda，可以轻松安装tensorflow-gpu1.安装cuda9.0,cudnn7.1：链接：https://pan.baidu.com/s/1qkhkH1bFSU76su-ufzsQyQ
Mr.Q·2018-07-17 16:22

【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1

按如下步骤，一次安装成功CUDA9.0forGTX。搭配GPU，计算速度果然飞速提升。O.本人计算机及软件配置：i7-8750H、GTX1050Ti、Anaconda3-64bit（安装时选择了将路径添加到环境变量，也选择了下载并安装VS）一.TensorFlow官网指导（供参考）：https://tensorflow.google.cn/install/install_windows二.本人一次
SKY.AI·2018-06-21 11:00

防坑 centos7 安装 CUDA9.0 + cudnn7.1 +TensorFlow GPU版1.6.0/1.8.0

为了加快模型的训练和提高效率，于是乎入手TensorFlow的GPU版！一、安装CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive首先检查自己的电脑有没有NVIDIA的显卡检测环境：传输门CUDA官方安装说明https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/
Zqinstarking·2018-06-16 15:02

PyTorch 重磅更新，不只是支持 Windows

翻译|林椿眄出品|AI科技大本营（公众号ID：rgznai100）这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供Windows支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持CuDNN7.1
AI科技大本营·2018-04-26 15:41

PyTorch 重磅更新，不只是支持 Windows

翻译|林椿眄出品|AI科技大本营（公众号ID：rgznai100）这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供Windows支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持CuDNN7.1
AI科技大本营·2018-04-25 00:00

记一次在ubuntu16.04上安装tensorflow-gpu的过程

这个时候这个世界的snapshot是：ubuntu17.04,tensorflow-gpu1.5.0,cuda9.1,cudnn7.1都已经有了。但是我这次安装是在阿里云上安装的，在阿里云的py
cvison·2018-01-05 19:51
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