什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
不管哪种情况,我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境,因为可以避免大量的兼容性问题。
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04,而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡,那么不用来跑深度学习模型就太可惜了!关于这方面的网上教程很多,但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试!
由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
在本教程中,我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程,您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装,为深度学习任务做好准备。
报错cannot find -lcudart/cannot find -lcusparse的修复
其实听早就接触NVIDIA了,当初弄得时候,各种错误,也不好写博客误人子弟。但是后面还是会经常用到,出现问题,还是想办法解决一下吧,显卡弄不好,是病,得治!!!
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中,您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch,为您的AI项目做好准备。
可见当前我的CUDA版本是8.0.61,而CUDNN版本是5.1.10,现在我准本安装CUDNN6.0的
(Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明,本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用。)
配合上Tap补全功能,其实也蛮快的,反正目前我就想到这个办法,不知道还有什么更好的办法
Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions:
安装双系统ubuntu和cuda和 dl_image_enhance安装部分教程,这个小哥哥写的很好 我写下安装cuda_convent_plus和训练测试dl_image_enhance部分 首先,把这来两个文件下载下来,在作者的github上,地址:cuda_convnet_plus and dl_image_enhance . 下载好后,解压下,最好把解压后的文件名的master去掉。 再执行.sh文件的时候,有可能提示不是可执行文件,在ubuntu里面不是绿色的,我们就要给他加上权限 ch
在Github上有一些比较早的代码需要的环境可能是CUDA8.0,而对于一个新手来说,正常思维都会选择最现金的版本进行环境配置,在这里简单的介绍一下,如何在实用GPU进行运算的时候,CUDA8.0和CUDA9.0共存的问题。
https://tensorflow.google.cn/install/source
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow,包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点,并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后,作者通过Anaconda环境配置了Python环境,并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本,成功进行了TensorFlow的测试。
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓) 首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
国庆节期间,NVIDIA在其开发者Blog上发布了一篇文章: 也就是说:开发者从CUDA11.8开始,可以在Jetson上像PC上那样的安装新版本的CUDA开发包了! 这确实是一件好事情,为什么这么说呢? 原本Jetson上有两种系统,一种是NV打包好的Jetpack,普通开发者们已经很熟悉了。另外一种是用的NV的BSP包,第三方厂商自己制作的系统(在NV的一堆组件, 包括内核源代码的基础上)自己构建的。 但是无论这两种情况,里面都自带有一个固定版本的CUDA开发包/运行时/驱动,例如11.x或者10.
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。
1. 下载cuda10.1: 英伟达官网链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_6
【今日导读】想做点云深度学习?先把环境配置好吧。本期为初学者带来环境配置指南,有需求的同学赶快上手吧。配置为:
最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练,发现需要安装cuda 9.0版本才可以,因为tensorflow默认的就是cuda 9.0,为了减少对tensorflow源码进行重构的时间,将之前的cuda8.0版本进行了卸载,然后再安装cuda 9.0
修正:Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0,cudnn7.5.1,pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100,tensorflow-gpu1.14.0 修正日期:20200611
推荐时间1min30s,网上已有多关于cuda安装教程,但往往不是这有问题,就是那有问题。这里写一个简单易懂可行的cuda 安装教程。
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
之后,按照提示安装,成功后重启即可。 如果提示安装失败,不要着急重启;可重复上述步骤,多试几次。
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译,网上有很多教程,但是某些步骤并没有讲解详尽,导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题,尤其对于新手而言更是欲哭无泪,在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来,尽量详尽清楚明白,避免后来小白重蹈覆辙。
当前只装了ubuntu16.04单系统,亲测可用,之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的,只是需要切换视频线的接口,可参考这篇
无sudo权限,参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
GPU:Geforce GTX1060 驱动版本:418.56 最开始打算装CUDA_10.1( nvidia与cuda需相匹配),但是在运行cuda.run后出现的用户许可证信息有问题,如图
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。
在运行MindSpore程序时,设置device_target为GPU,结果运行时报错:
实验室服务器上装载的cuda版本是最新的9.1,和从官网下载下来的TensorFlow不匹配,因为官方的是通过cuda9.0进行编译的。因此,这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程,讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题,最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0,可以在cuda-9.1-cudnn7.1.2环境下正常工作。
CUDA的主要用途是深度学习,而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1,因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。
ubuntu下按ctrl+alt+f1~f6出现黑屏现象的解决方法 sudo apt-get install bumblebee bumblebee-nvidia primus linux-headers-generic
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