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ubuntu16.04+GTX1650 安装cuda,驱动会自动安装!+安装cudnn
补充一句 只是做深度学习跑模型的话 xff0c 装完驱动后就可以了 xff0c 不需要额外按照NVIDIA官网的教程配置CUDA和CUDNN 我们的代码实际用到的是python环境下的包 比如我用anaconda配置环境 xff0c 直接在
Ubuntu16
GTX1650
CUDA
cuDNN
驱动会自动安装
WIN10_GTX1650_深度学习环境搭建
这篇博客总结的非常好 xff0c 但安装过程中可能会碰到一些问题 在这记录 xff0c 分享一下解决方案 https blog csdn net weixin 45755980 article details 105397874 Tenso
win10
GTX1650
深度学习环境搭建
GTX1650 搭建TensorFlow-GPU 2.4框架(CUDA11.0 + cudnn 8.04 + anaconda 3.8)
内容简介 序言个人电脑配置采用的方案安装anaconda在anaconda中配置 默认通道 清华镜像源安装pycharmpycharm导入anaconda安装CUDA安装cuDNN安装TensorFlow GPU版 个人感悟安装过程第一问题
GTX1650
tensorflow
GPU
Cuda11
cuDNN
Win10+GTX1650显卡下安装Tensorflow-gpu1.14的踩坑过程及训练目标检测模型
Win10 43 GTX1650显卡下安装Tensorflow gpu1 14的踩坑过程及训练目标检测模型 作为一个刚接触深度学习的小白 xff0c 因目标检测的任务需求 xff0c 在网上查阅了大量前辈写的相关blog xff0c 学到了
win10
GTX1650
tensorflow
GPU1
显卡下安装
Ubuntu18.04.3安装GTX1650显卡驱动 安装CUDA 安装CUDNN
0 前期准备 禁用BIOS的secure boot xff0c 即disable它 xff0c 如果不关闭 xff0c 使用第三方源安装显卡驱动会安装后不能使用 1 禁用nouveau 1 创建文件 xff0c 如果没有下载vim编辑器 x
Ubuntu18
GTX1650
CUDA
cuDNN
显卡驱动