尽管距离Tensoflow 1.2.1版本发布才仅仅一个月,但是1.3.0版本中的软件已经发生了很多变化。开发人员可以在Tensorflow的Github页面上找到一个详细的发布报告。本文将列出开发人
环境:Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了,虽然现在的已经是2.0版本了)
因为CuDNN函数接口更新的原因,以前用低版本写的项目在新版本的CuDNN环境下编译就会出问题。例如,py-faster-rcnn代码在最新版的CuDNN6上面编译时就会报错。 解决这个问题的一个方法是禁用CUDNN,即修改Makefile.config里面的第5行,在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速,不推荐。这里我们使用一种比较土的方法,即将使用了旧的CuDNN函数的文件都换成新的caffe里面的文件即可。
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量,有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp 附配置环境变量教程 最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了
选自Github 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲 近日,谷歌发布了 TensorFlow 最新版本 1.3.0。该版本对一些内容进行了更新与改进。机器之心对此版本的重要特征与改进做了概要介绍。 发布地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.3.0 重要特征与改进 向 TensorFlow 库中增加了以下评估器(estimators): DNNClassifier DNNRegressor LinearClassifie
学习理论之外,自己寻找资源动手实践,在实际做项目中巩固了习得的理论知识,并进一步体会到了日常积累的重要性。
地址:https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA官网: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
01 概念介绍 CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构) CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多,硬件结构必然是不断的在发展变化,没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码,而CUDA就是提供了一
官网网址:https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
打开官网,找到对应合适的版本(cuda): https://pytorch.org/get-started/locally/
无sudo权限,参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
ubuntu系统显卡驱动偶尔会出现奇怪的问题,造成图形用户界面循环登陆,本文记录相关问题的解决方案。 卸载旧驱动 在登陆界面 ctrl+alt+F2 进入非图形界面控制台,登陆后输入命令: sudo apt-get remove nvidia-* sudo apt-get autoremove sudo apt-get purge nvidia* 安装驱动 加入PPA,然后更新库 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get
本文转载于:http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78960389,即专栏作者本人的博客,保留所有版权,禁止转载,腾讯云+专栏对markdown的支持不是很好,可以到原博客查看,请见谅。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
本文讲解了如何安装cuda、cudnn以及如何在服务器上创建并管理虚拟环境,我们只有学会这些基本的使用方法,才能进入深度学习环境,开始我们的学习与研究,所以这部分内容是基本而十分重要的。
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!
Anacodna相关操作 下载安装以及切换镜像 #下载和安装anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切换到清华源,加快下载速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py conda
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便,请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装,安装的是3.6
若没有安装,则查看是否有N卡驱动,若无N卡驱动,则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动
通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本,下图第一行就显示了这些信息,可以看到,最大支持CCUDA10.2,更高版本的CUDA需要升级驱动程序。
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
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/lo
Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions:
本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本,显卡是GTX950M,已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版,为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作,自己动手安装了CUDA和cuDNN,在此将整个过程记录下来,以备将来参考,整个安装过程分为以下几步: 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤,在安装完Nvidia显卡驱动后,会提示对应的CUDA版本,接下来按照提示的版本安装CUDA,例如我这里提示的是11.2,正常情况下,我应该安装11.
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
测试时将带有图片的POST请求发送至ip:5000/v1/object-detection/yolov5s
最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用,所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN,在学习过程中,顺便记录学习过程。在供大家学习的同时,也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例,以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中,ONBOOT=yes必须设置,这样可以保证系统重启时进行ssh连接时,网络服务也会自启动,否则会导致网络不通。
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
目前常见的深度学习框架有很多,最出名的是:PyTorch(facebook出版), Tensorflow(谷歌出版),PaddlePaddle(百度出版)。PyTorch是目前最主流的深度学习框架,我们就选择PyTorch肯定没错。
目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/79402781
该文介绍了如何使用Faster R-CNN在CPU上进行目标检测,并总结了在实践过程中需要注意的一些关键点。包括使用预训练模型、修改训练脚本、设置合适的训练参数和优化模型等方面。同时,文章还提供了在CPU上运行Faster R-CNN的示例代码和具体操作流程。
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
近来入坑了TITAN 1080显卡,在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单,踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程,我们可以应该安装Cu
借助 NVIDIA Jetson AGX Xavier 开发者套件,您可以轻松创建和部署面向制造、交付、零售、智慧城市等领域的端到端 AI 机器人应用程序。该套件由 NVIDIA JetPack 和 DeepStream SDK,以及 CUDA®、cuDNN 和 TensorRT 软件库提供支持,可为您提供立即入门所需的所有工具
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。
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。
一键 安装cuDnn 的 bash文件 源码: echo 'Decompress cudnn6.0.21' mkdir ~/Software/Cudnn tar -xvzf ../../Cudnn/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz -C ~/Software/Cudnn sudo cp ~/Software/Cudnn/cuda/lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp ~/Software/Cudnn/cuda/include/c
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
依赖包:yum install -y gcc gcc-c++ kernel-devel kernel-headers
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。
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
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