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win10安装Anaconda、cuda9.0、cudnn、tensorflow-gpu=1.12.0详细步骤
最近刚想起写自己的博客 xff0c 每天遇到了问题都会阅览博客 xff0c 也想把自己遇到了的一些问题写成文章给博友们参考 xff0c 所以我想从最基础的配置环境开始写起 xff0c 如看到问题也请多多指教 准备工作 Anaconda下载地
win10
Anaconda
cuda9
cuDNN
tensorflow
torch在ubuntu16.04下的搭建(cuda9.0+cudnn7.0)
希望外婆身体越来越好 参考 xff1a http blog csdn net chenhaifeng2016 article details 68957732 http www 52nlp cn E6 B7 B1 E5 BA A6 E5 A
torch
Ubuntu16
cuda9
CUDNN7
下的搭建
Jetson tx2 安装jetpack_3.3手动安装cuda9.0,cudnn7.1
1 刷机前的准备 xff08 写在前面的话 xff09 装有Ubuntu16 04或者Ubuntu18 04的电脑 xff0c 这里说的电脑可以是台式机也可以是笔记本与TX2区分开来 xff08 电脑是16 04或者18 04无所谓 xff
Jetson
TX2
Jetpack
cuda9
CUDNN7
深度学习环境搭建:win10+GTX1060 + tensorflow1.5+keras+cuda9.0+cudnn7
2018年 2月8日下午 xff0c 开始搭建环境 我新买了联想Y720笔记本电脑一台 xff0c 希望用它来开展深度学习的探索 根据之前的一点点经验 xff0c 搭建深度学习的环境 本篇博客主要记录的是流程 xff0c 不提供相关数据的下
win10
GTX1060
tensorflow1
Keras
cuda9
windows10 ubuntu18.04 CUDA9.2 caffe tensorflow pytorch安装
文章目录 windows10 安装ubuntu18 04 系统安装1 制作U盘启动盘2 更改英文路径3 更新源4 设置root账号5 安装NVIDIA驱动6 CUDA安装7 CUDNN安装8 Anaconda安装9 Pytorch安装10
Windows10
Ubuntu18
cuda9
caffe
tensorflow
WIN10+MX150+VS2013安装CUDA9.2
记录一下在自己PC上安装cuda的过程 OS是win10 xff0c IDE为VS2013 xff0c 显卡为GeForce MX150 xff08 驱动版本24 21 13 9882 xff09 1 首先确认自己系统的显卡可用 打开设备管
win10
MX150
VS2013
cuda9
win10+python3.6+cuda9+pytorch1.1.0安装
为了让torch可以使用显卡GPU加速 xff0c 需要安装对应版本的cudatoolkit和pytorch 这里我的nvidia显卡驱动是9 1版本 xff0c 只能安装cudatoolkit9 一般支持gpu加速的显卡大部分都是英伟达n
win10
python3
cuda9
pytorch1
深度学习开发环境配置第一弹:Ubuntu16.04下安装NVIDIA显卡驱动+CUDA9.0.176配置
一 卸载旧NVIDIA驱动 sudo apt get remove purge nvidia 二 拉黑Ubuntu内核里面自带的nouveau驱动 具体方法有很多种 xff0c 可以参考此帖 xff1a https www zhihu co
Ubuntu16
NVIDIA
cuda9
176
深度学习开发环境配置第一弹
Ubuntu 20.04 安装 cuda9.0不成功如何解决
cuda9 0需要低版本gcc才能兼容 xff0c 试了很多教程 xff0c 最终参考以下链接安装成功 xff0c 粗略记录一下 xff0c 免得下次又采坑 1 安装低版本gcc xff1a gcc 5 4 0 参考以下链接 xff1a 不
Ubuntu
cuda9
不成功如何解决