的安装》，链接：https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 如果要学习如何在Linux操作系统中下载和安装CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10...在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https://www.jianshu.com/p/893d622d1b5a 《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》这篇文章中有部分内容是如何建立和连接云虚拟机，这部分内容对于拥有Linux...为了减少读者阅读无用内容的时间，本文作者声明，读者只需要阅读下面5个章节即可完成在Linux操作系统的深度学习环境搭建： 第2章《在云虚拟机中安装Anaconda5.2》； 第4章《在云虚拟机中安装Nvidia...id=53344 3.下载CUDA9.0 本文只演示怎么下载软件，如何安装请查看本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的安装》，...点击下图红色箭头标注处，进入CUDA9.0的详情页面。 ? image.png CUDA9.0的详情页面如下图所示，点击下图红色箭头标注处，选择Windows。 ?
$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 3.
如果要学习如何在Linux操作系统中下载和安装CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10，请浏览本文作者的另外一篇文章《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》，链接：https:...//www.jianshu.com/p/893d622d1b5a 《在谷歌云服务器上搭建深度学习平台》这篇文章中有部分内容是如何建立和连接云虚拟机，这部分内容对于拥有Linux主机的读者是无用的。...为了减少读者阅读无用内容的时间，本文作者声明，读者只需要阅读下面5个章节即可完成在Linux操作系统的深度学习环境搭建。...本文作者使用的是CUDA9.0，查看自己的电脑是否能够使用CUDA9.0，请查看本文作者的另外一篇文章《Windows系统查看CUDA版本号》，链接：https://www.jianshu.com/p/...学习如何从官网上下载这些软件，请阅读本文作者的另外一篇文章：《深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.3、tensorflow_gpu1.10的下载》，链接：
1、安装前的检查 运行下面的指令，检查一下您的电脑当前CUDA版本 nvcc --version 我自己的电脑显示如下： (我的电脑里目前装的CUDA9.0) ?...3、进行相应的安装 在所下载相应的文件夹下，进行如下操作： cd CUDA8 # 进入包含上述下载文件的文件夹 sudo chmod 777 cuda_8.0.61_375.26_linux.run.../cuda_8.0.61_375.26_linux.run ## 开始安装 运行安装指令之后，会出现Nvidia的介绍文档，例如下面所示： ?...可以看到，在这里我的电脑端，导入的路径都是cuda9.0的: ?...6、总结 上文中只是说了，如何从CUDA9.0转换成CUDA8.0，如果你想换回CUDA9.0，只需要进行相反的过程，将 bashrc 文件里面的cuda-8.0换成cuda-9.0,然后source一下
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！...$ chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run $ sudo ....2、打开终端，进入 CUDA9.0 的下载目录，输入： $ chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run $ sudo ....在下图所示的版本列表中，选择适配 CUDA9.0 的，对应的是 Linux 系统。...GPU 显卡驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7 环境配置完成。
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！...$ chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run $ sudo ....二、安装 CUDA9.0 1、首先，登录 CUDA 的下载网站，由于现在 CUDA 的版本已经更新到 10 了，我们需要安装 9.0 版本。...2、打开终端，进入 CUDA9.0 的下载目录，输入： $ chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run $ sudo ....在下图所示的版本列表中，选择适配 CUDA9.0 的，对应的是 Linux 系统。
前言： 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写，CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本，如下图所示（最下面的安装方式我们选择第一个，即runfile方式）...2) 验证自己的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 16.04没问题) 输入命令： $ uname -m && cat /etc/*release 结果显示： x86_64 DISTRIB_ID...注：vi是Linux终端下或控制台下常用的编辑器，基本的操作方式为：vi /路径/文件名 例如：vi /etc/fstab表示显示/etc/fstab文件的内容。...3) 输入 $ sudo service lightdm stop 关闭图形化界面 4) 切换到cuda安装文件的路径：$ cd Home/ 运行$ sudo sh cuda_7.5.18_linux.run...接着在上一个终端中输入 ：$ cd /home/lxxx/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release 其中xxx是你自己的用户名 然后在终端输入
修改gcc、g++ 默认版本 cd /usr/bin sudo rm gcc sudo ln -s gcc-6 gcc sudo rm g++ sudo ln -s g++-6 g++ 3 去官网下载CUDA9.0...地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3、安装： sudo chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run.../cuda_9.0.176_384.81_linux.run 如果已经安装驱动，就不要再选择安装驱动了 4、添加环境变量： 打开~/.bashrc sudo gedit ~/.bashrc 在文件末尾添加以下命令
因为需要就要把项目整到ubuntu上面跑测试，于是就调到坑里面去了，先说一下版本 ubuntu 14 64位 python3.4 tensorflow1.7 GPU 网上查了一下说tensorflow1.7支持CUDA9.0...，里面的官方回答是CUDA9.0与CUDA9.1必须安装387.x的驱动，于是有装上，在终端执行下面命令行： ?...的配置，各种查资料查命令，掉了好几次坑，总结如下： tensorflow 1.6/tensorflow1.7支持CUDA9.0+cuDNN7.0 安装CUDA失败，记得首先检查驱动安装以及驱动版本号，CUDA9.0...错误：ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 问题： 找不到cuda9.0...further details, please see the section INSTALLING THE NVIDIA DRIVER in the README available on the Linux
安装完cuda9.1才发现和tensorflow不兼容…………………… 只好到官网重新下载9.0和对应的cudnn。
2.2 GCC降级 因为Ubuntu18.04默认gcc7.0，而CUDA9.0只支持gcc6.0及以下版本，因此需要降级，这里选择降级到的版本是gcc5.5版本。...sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run sudo sh cuda_9.0.176.4_linux.run 添加环境变量 sudo gedit ~/.bashrc 在末尾添加：...export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${ PATH:+:${ PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda9.0...要先注册登录，填一个调查问卷方可下载 官网：https://developer.nvidia.com/cudnn 选择cudnn v7.05 for cuda9.0 linux 下载完毕后，切到默认的...cuda9.0版本。
Note： 以下以cuda9.0为例。 安装cuda： sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run Note: 勿装driver！否则会安装失败！ ?...Note： 以下以cuda9.0、cudnn7.6.2为例。...解压： mkdir cudnn tar -xvzf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.2.24.tgz -C cudnn/ 复制文件： sudo cp cudnn/cuda/lib64/
在安装CUDA时一定要注意其与英伟达显卡驱动以及Linux系统和GCC版本的对应关系，如果版本之间不匹配，是安装不成功的。一、CUDA与Driver的对应版本?...参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html二、cuda8.0与Linux系统以及GCC的对应关系?...参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-linux/index.html三、cuda9.0与Linux...参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/cuda-installation-guide-linux/index.html四、cuda10.0与Linux...参考链接：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
:$LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH 第二步、安装NVIDIA CUDA 第一部分...CUDA Toolkit 下载好CUDA Toolkit9.1后，执行如下代码进行安装（此处不需要安装OPGL），代码如下： 1 sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run...cuda-9.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc 验证CUDA9.0...，如图所示： 下载下来之后解压安装，执行如下步骤： tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz sudo...并且官网提示CUDA9.1 需要的显卡驱动必须至少是390以上版本，所以安装了384显卡驱动则需要安装CUDA9.0。 为了保险起见我们应该装CUDA 9.0和 nvidia-384这个版本。
通过Anaconda 安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的 具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0...python3 # Python 3.5 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1.post2-cp35-cp35m-linux_x86
pytorch是一个优雅的深度学习库，相比TensorFlow更年轻也更充满潜力，在官方的介绍中pytorch只支持linux和mac，但其实windows也是可以安装以及正常使用的 平台： win10...一些额外的下载信息可以查看我之前的一篇文章（pytorch-0.2成功调用GPU：ubuntu16.04，Nvidia驱动安装以及最新cuda9.0与cudnnV7.0配置）：http://blog.csdn.net.../iamoldpan/article/details/78459208 windows下安装cuda和cudnn还是非常容易的，下载最新版即可（cuda9.0和与之相对应的cudnn版本） 安装好之后，
请升级到Python3： Python2.7 cpu版本： pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.0-cp27-cp27mu-linux_x86...install torchvision 如果上面不行，请执行： pip install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.0-cp27-cp27m-linux_x86...#cuda8.0 pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl #cuda9.0...#cuda8.0 pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl #cuda9.0...#cuda8.0 pip install https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-1.0.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl #cuda9.0
target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal...2.安装10.1: 【注】：cuda8.0、cuda9.0、cuda10 都集成了nvidia显卡驱动，按照安装cuda的同时是否安装显卡驱动可以分为不带驱动的安装方法和带驱动的安装方法。...这里采用不带驱动的安装方法，因为最新的nvidia显卡驱动已经在前面安装成功了； 执行如下命令 sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run 输入 accept 选择安装选项
安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...blog.csdn.net/u012581999/article/details/52433609 在正式进入安装之前，请先把cuda和cudnn对应的版本下载好： 本教程给的例子是 ： Ubuntu16.04 + cuda9.0...https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html tensorflow 1.4 及以下选择cuda8.0 , 以上选择cuda9.0.../tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 注意事项： 如果直接运行官网给的代码，网速可能很慢，毕竟是外国的网站。...install --upgrade https://storage.proxy.ustclug.org/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-none-linux_x86
TensorFlow1.7.0-cuda9.1-cudnn7.1.2-linux86-64.cp36的安装包地址:https://space.oldpan.me/d/8018f162a3b2477e9b8b.../ 前言 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。...为什么不用cuda9.0呢？很无奈啊，有新的当然用新的，但这也导致了不兼容的问题，到目前为止，官网编译好的安装包并不支持cuda9.1，因此我们需要自己进行编译。
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