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!
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。
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。
在ubuntu上配置tensorflow 1.7+CUDA踩过的坑 tensorflow1.6+CUDA9.0+cuDNN7.0整个环境在windows下正常工作。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,于是就下载了CUDA9.0开始安装,但是死活装不上,不管是下载local还是network的installer,总是报错,
Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions:
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
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。
Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动,首先进入NVIDIA官网,然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号。
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 -c pytorch CUDA 8.x conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch CUDA 10.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 通过
或者选择PPA源安装,参照:https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/81544438
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
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。
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:
今日,NVIDIA正式宣布可以在官网下载CUDA9.0RC版本,肯定有不少CUDA开发者很想知道CUDA9.0版本到底增加了哪些新的功能。 总的来说,就是这样三点: 支持下一代NVIDIA gpu
平台: win10(版本1709) CPU:i5-7400 显卡:1060 6G 内容:8G
对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容 安装cuda9.0之后,电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新,NVIDIA Physx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)。卸载时候要注意了,别动这2个。
PyTorch简介 在2017年1月18日,facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上,推出了PyTorch 。
使用:pycharm版本2020.1.4,python3.6,cuda9.0,conda4.5.4;file transfer功能使用了FileZilla。
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
conda create –name pytorch_learn python=3.6.7#创建一个名为pytorch_learn的环境
下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法(Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1)
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本周我们在社区中精选出开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到的技术难题,希望能帮助广大用户在Linux安装过程中解答疑惑。
服务器是阿里云的CentOS7.4,默认的时候选择的CUDA驱动选错了,1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0,注意不要太高,也不要太低!TF很挑剔!
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
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):
TensorRT是什么,TensorRT是英伟达公司出品的高性能的推断C++库,专门应用于边缘设备的推断,TensorRT可以将我们训练好的模型分解再进行融合,融合后的模型具有高度的集合度。例如卷积层和激活层进行融合后,计算速度可以就进行提升。当然,TensorRT远远不止这个:
Tensor Core,也是Volta架构里面最重磅的特性。 Tensor Core实际上是一种矩阵乘累加的计算单元。矩阵乘累加计算在Deep Learning网络层算法中,比如卷积层、全连接层等是
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。
tensorflow1.12之后gpu使用cuda10.0对应的驱动,不要求安装cuda,[但pytorch要求安装cuda和cudnn(暂不确定)],如果本机的驱动版本小于cuda10.0对应的驱动版本,建议安装cuda10.x的驱动来覆盖本机的驱动,不用卸载再安装驱动
特别是大部分的方法,都是让你去pytorch官网的这个链接,用选择器生成一个pip/conda命令。你点进去可能就傻眼了:
用 Python 做一些有意思的案例和应用,内容和领域不限,可以包括数据分析、自然语言理解、计算机视觉,等等等等
在安装TensorFlow时,必须要注意与CUDA、cuDNN版本之间的搭配,否则有可能安装失败。下图是windows系统下版本对应关系:
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种基于新API的教程看上去的确简单易用,一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了,
目前用于深度换脸的程序基本都是用python编程语言基于tensorflow进行计算。以下列出几款常用的换脸程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下软件均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn))
填一个之前的坑啊,本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测,当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch,当时因为时间关系没有去看,后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~
由于前期OpenVINO的分享已经基本做完了,笔者也可以成功的在CPU和Intel神经棒上完整的部署一些工作了,因此开始来学习TensorRT啦。先声明一下我使用的TensorRT版本是TensorRT-6.0.1.5 。
本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选择使用清华
无sudo权限,参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
Pytorch我们都熟悉,是一个优秀的深度学习的运行库,但我们可能也知道Pytorch的前身torch。Torch也是一个优秀的深度学习库,运行语言是lua语言。既然我们有了Pytorch,为什么还要装torch呢?
如果系统没有安装 gcc 则会提示 command not found。这时要先安装 gcc。
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
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