cuda9.0专题
ubuntu 18.04 安装显卡驱动+CUDA9.0+cuDNN+pytorch1.0预览版
最近出了pytorch1.0的预览版（nightly版本），好久没用pytorch了，装一个耍耍。。。 安装条件： 显卡支持cuda且驱动可以安装384以上版本 Ubuntu版本升级 如果你的版本是Ubuntu 16 的话可以选择命令升级： 第一：升级到最新的Ubuntu16.04 LTS sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade --yessud
win10+python3.6安装tensorflow-gpu1.8.0+CUDA9.0+cuDNN7.1
以下记录为我在电脑上安装的过程(2018.4.28)： 版本信息： win10 python3.6.5 tensorflow-gpu1.8.0 CUDA9.0 cuDNN7.1 说明： 1.为啥要安装这几个？ tensorflow是微软家出的一个用来做深度学习的开源库，这个库有两个版本 一种是在CPU上运行，安装方法为：pip install tensorflow 一
Google Colab里安装cuda9.0(或者cuda 8.0)
转载自：https://blog.csdn.net/Xu_Claire/article/details/103112076 查看当前cuda版本 !cat /usr/local/cuda/version.txt 安装cuda10.01 !wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_install
Windows10+cuda9.0+cudnn7.3+vs2013+caffe安装时遇到的一些问题汇总
现在编译caffe比以前要方便点了，官网提供的caffe安装包在你打开项目编译libcaffe时会自动为你下载第三方依赖库，而且自动编译识别。这里把自动编译过程中的遇到的问题汇总一下，单独搜这些也是可以搜到的。 关于cuda，cudnn，vs2013的安装都很简单，这里不再多说，其中cudnn的版本根据自己的情况选吧，也可以是7.0 caffe可以去官网下载，也可以用下面的链接 链接：htt
Ubuntu18.04+cuda9.0+cudnn7.1安装教程(.run)
本文参考： https://blog.csdn.net/abc869788668/article/details/78331047 1、检查自己的GPU是否是CUDA-capable lspci | grep -i nvidia 2.下载安装包 （1）下载NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run 网址http://www.geforce.cn/drivers/r
Ubuntu 16.04 + GTX1060 + CUDA9.0 + CUDNN7.0 + TensorFlow 1.6 + Caffe + ROS Kinetic 环境配置
近期给实验室电脑配了显卡, 因此就把原来没有GPU配置的环境都配好了。记录一下配置过程及遇到的问题，希望能帮到大家。 我是直接重装系统装的，因此显卡驱动什么都没装，屏幕分辨率很低，但没事，CUDA中有默认的显卡驱动。 1）CUDA9.0 上官网下载CUDA9.0 看了支持系统 只有16.04和17.04 因此 下载对应版本（14.04不支持）的runfile。 Ctrl + Alt
ubuntu16.04+GTX1070+cuda9.0+cuda_driver384+cudnn7.1.4+tensorflow1.9
本文写完其实是作者的一部血泪史，都说算法好惹，配置难缠。这是实话啊。这个配置可以让人憔悴。 如题本文讲述的是Ubuntu环境下GTX1070显卡搭建tensorflow的深度学习环境： 文章开始给大家附上一个网址：https://mp.weixin.qq.com/s/lBLXIwNYLgbsHyRy72rlIw 感谢实验室学长给我的，一开始装cuda+cudnn都是挑版本高的装，果然采坑无数
转：Ubuntu16.04安装GTX1080Ti+CUDA9.0+cuDNN7.0配置教程
原文作者：故宫の回忆 原文链接：https://www.cnblogs.com/tanwc/p/9375161.html 本来就对Linux不熟悉，经过几天惨痛的教训，参考了不知道多少篇文章，终于把环境装好了，每篇文章或多或少都有一些用，但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题，所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程，有些参考的文章会给出原地址，比较大众的教程就没有给出了。 本文写于2018
神舟t97 ubuntu16.4系统安装nvidia 驱动+cuda9.0 + cudnn7.1.2
神舟t97 ubuntu16.4系统安装nvidia 驱动+cuda9.0 + cudnn7.1.2 0前言 继续上篇博客《windwos10 +ubuntu16.4 双系统安装步骤（神舟t97）》，在t97上安装ubuntu16之后，为使用nvidia显卡的计算力，使t97成为深度学习的工作站，还要继续配置一系列nvidia显卡驱动、cuda工具、以及cudnn工具。因此本文会详细讲述n
windows server 2008R2+Anoconda3.5+CUDA9.0+cuDNN7.1.3+Tensorflow-gpu1.8+keras+yolo（window 系统同样可以借鉴）
参考该网址，安装 http://www.pianshen.com/article/673729303/ 打不开可以参考下面 https://blog.csdn.net/SHAOYEZUIZUISHAUI/article/details/91814268 说一下坑并且解决办法吧 一、anaconda的安装 二、先安装显卡的基本驱动https://www.nvidia.com/Downlo
win10+pycharm+Anaconda3+CUDA9.0+tensorflow-gpu遇到的问题
事先声明，我用的是win10+Anaconda3+python3.6+CUDA9.0+tensorflow-gpu1.10.0，环境配置流程，基本流程参考YEN_CSDN博客。 CUDA与tensorflow版本匹配 以下是截至2019.5.15，tensorflow官网给出的在windows上的匹配数据。 安装cuda遇到的问题 此nvidia驱动程序与此Windows版本不兼容 查
Ubuntu18.04+CUDA9.0+cuDNN7.1.3+TensorFlow1.8 安装总结
Ubuntu18.04发行已经有一段时间了，正好最近Tensorflow也发布了1.8版本，于是决定两个一起装上，以下是安装总结，大致可 以分为5个步骤 确认当前软件和硬件环境、版本更新显卡驱动，软件版本准备CUDA 9.0 ToolKit安装cuDNN7.1.3 for CUDA9.0安装TensorFlow GPU 安装Test it! 1.确认硬件软件环境、版本 系统版本，Ubu