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。
官网网址:https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
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
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。
https://tensorflow.google.cn/install/source
(3). 安装cuda8.0, 已有的不需要安装 官网下载cuda8.0,网速慢的话
atbus是我按之前的思路写得服务器消息通信中间件,目标是简化服务器通信的流程,能够自动选择最优路线,自动的断线重连和通信通道维护。能够跨平台并且高效。
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
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。
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
目前,已经实现全工作环境Linux化,电脑Linux+手机Linux+机器人Linux。
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
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
Persist in sharing and promote mutual progress
在Ubuntu命令行输入 code .(有空格),等待下载VS Code Server for x64并安装
3. run方式安装cuDNN 参考博客 CUDA、CUDNN在Ubuntu下的安装及配置
我们知道,各类智能网卡在服务器集群中的大规模部署,可以进一步降低数据中心建设和运营成本,更好地将服务器资源货币化。但仅从网卡层面来看,这个方案还存在不少优化空间。
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
为了研究强化学习,最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整,甚至包含语法错误。本文试图提供一个详尽的软件环境安装指南。 操作系统(Ubuntu) 4 种驱动和库(GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip) 5 种 Python 深度学习库(TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch) 这些软件之间的互
为了进行强化学习研究,我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整,甚至包含语法错误。因此,本文试图解决这个问题,提供一个详尽的软件环境安装指南。
安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,该安装教程选择的软件版本信息为:ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5
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,
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
选自Medium 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 在搭建深度学习机器之后,我们下一步要做的就是构建完整的开发环境了。本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究,我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整,甚至包含语法错误。因此,本文试图解决这个问
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
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!
来源:机器之心 本文长度为2800字,建议阅读5分钟。 本文向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究,我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整,甚至包含语法错误。因此,本文试图解决这个问题,提供一个详尽的软件环境安装指南。 本文将指导你安装 操作
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 原文:https://medium.com/@dyth/deep-learning-software-installation-guide-d0a263714b2 后台回复关键词:20171019 下载PDF整理版教程 为了研究强化学习,最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不
参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
我认识的第一个操作系统就是windows,而认识了Linux之后我就开始逐步的往Linux上迁移…… 比如我的习惯、比如我的服务、比如…… 大部分人觉得Linux是高端产品,是IT专属,其实不然,Linux发展到今天,已经有了很大的改变,特别是在桌面世界,抛开应用来讲完全不输Windows。
本文介绍了在Ubuntu 17.04系统上安装TensorFlow 1.2的GPU版本的过程,包括安装NVIDIA的GPU-CUDA, cuDNN, libcupti-dev, 以及通过pip或spip安装TensorFlow-GPU版本。
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!!!
首先不用着急挑选CUDA的版本。我们先看下pytorch以及cuDNN的版本支持情况。
cuda的卸载方法网上都有很多,这些方法大同小异,几乎都是错的,我在卸载cuda时基本试了个遍,各种踩坑。 能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的,然而这种使用apt-get --purge remove命令的方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来:
由于需要使用Tensorflow,需要安装CUDA与和cuDNN,第一次安装时,安装的CUDA版本太高,导致无法和Tensorflow匹配,因此需要卸载掉CUDA。 卸载的方法: 网上有说明可以通过以下语句卸载,但我并没有在相应目录下面找到卸载脚本,
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
原文标题:Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接:https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者:刘翔宇 审校:赵屹华 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南,包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些,在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
之前我已经安装了anaconda,现在检查它的版本以及环境。发现有tensorflow环境,但我需要tensorflow-gpu的环境,所以输入conda uninstall tensorflow卸载了,
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白,一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来,这样不管是新到了公司实习或者就职,还是新换了电脑,都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统,所以算是从0开始搭建python环境,这次从anaconda安装开始, 然后到cuda的相关安装配置,再到cudnn的安装配置,然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境,再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
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
当然,手机便携性是非常好的,基本代码和算法调试完成后,用手机装载的linux+编译器改改参数,做做测试效果也是极好的!
前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建. ---- 开发环境一览 CPU: Intel core i7 4700MQ GPU: NVIDIA GT 750M
问:我可以将Jetson Orin Nano开发套件的载板与Jetson Xavier NX模块(16GB,8GB)一起使用吗?如果不可以,原因是什么?
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆(Loop Login)问题,一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
本文章是小编经过58、前程无忧、智联招聘、51、拉勾网等招聘网站总结PHP开发工作所需技能的部分总结,如有不对或不全之处,还请多多提意见!
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