ubuntu16.4+anaconda3+pythopon3.6+CUDA9.0+CUDnn7.0+openCV3.2
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -DCUDA_GENERATION=Kepler -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/opencv-3.2.0/opencv_contrib-3.2.0/modules/ -DWITH_IPP=OFF -DPYTHON_DEFAULT_EXECUTABLE=/home/yourname/anaconda3/bin/python3 -DBUILD_opencv_python3=ON -DBUILD_opencv_python2=OFF -DPYTHON3_EXCUTABLE=/home/yourname/anaconda3/bin/python3 -DPYTHON3_INCLUDE_DIR=/home/yourname/anaconda3/include/python3.6m -DPYTHON3_LIBRARY=/home/yourname/anaconda3/lib/libpython3.6m.so.1.0 -DPYTHON_NUMPY_PATH=/home/yourname/anaconda3/lib/python3.6/site-packages ..
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win10+tensorflow+cuda9.0+cudnn7.0+vc2017+anaconda3.6
https://blog.csdn.net/jay100500/article/details/72809338 https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/80045236 https://blog.csdn.net/wal
Ubuntu16.04下cuda9.0+cudnn7.0安裝指南
原連結： http://www.twistedwg.com/2018/06/15/cuda9_cudnn7.html 先用下面語句檢視自己電腦是否裝了GPU lspci |grep -i nvidia 我查出來是 01:00.0 VGA compatible
Ubuntu16.04+Tensorflow+CUDA9.0+cuDNN7.0 環境簡明搭建指南
versions linux sin 問題 sent 人的 們的 egl object 最近在研究風格化得內容，發現搭建環境實在是很頭疼的事情，雖然網上已經有各路大神總結整理好了很多搭建指南，各種問題的解決方案都已經羅列出來供大家參考。然後參考終究是參考，真正自己上手，發現
ubuntu 下搭建深度學習環境ubuntu18.04+anaconda3+cuda9.0+cudnn7.0+pytorch+nltk
一、anaconda安裝簡單，選擇linux對應的x86版本下載，進入下在目錄，執行對應版本的安裝命令bash Anaconda3-*.sh，按照提示安enter與yes即可 二、cuda9.0也可以裝在18.04的ubuntu系統上，18.04相容16.04
Ubuntu16.04 安裝CUDA9.1 cudnn7.0
Ubuntu系統預設使用的驅動即為開源的驅動nouveau，我們需要禁用它並且之後也不需啟用。 編輯系統配置檔案blacklist.conf sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在其中新增下面兩行： blacklist nou
ubuntu16.04安裝nvidia驅動+cuda9.0+cuDnn7.0
本文參考了 http://www.cnblogs.com/5211314jackrose/p/7081020.html https://jingyan.baidu.com/article/4853e1e55679491909f726f4.html http://www.
ubuntu16.04+GTX1070+CUDA9.0+CUDNN7.0+pytourch4.0吐血
應該說這是我第一次這麼認真的去寫下一個環境配置過程，之前已經安裝過好幾次環境，並且配置成功（ubuntu16.04+GTX1070+CUDA8.0+CUDNN5.0+Anancond3+TensfolowGPU+CAFFE） tensorflow-gpu v1.9.
深度學習環境搭建：ubuntu16.04+nvidia驅動+cuda9.0+cudnn7.0.5
深度學習GPU環境搭建 ubuntu16.04+nvidia驅動+cuda9.0+cudnn7.0.5 安裝nvidia驅動 安裝cuda 安裝 cudnn： ubuntu16.04+nvidia驅動+cud
環境配置錄——Ubuntu16.04下Anaconda+TensorFlow1.8+CUDA9.1+CuDNN7.0.5+Torch7的安裝
首先，電腦的系統是Ubuntu 16.04硬體是GTX1080Ti，因為要用到GPU加速，所以要裝顯示卡驅動和CUDA。 打算安裝的東西和大概步驟按下面的來： 1. Anaconda（最容易裝，最先說其實是因為貧僧最先下載好了這個軟體的安裝包。。。） 2
GeForce MX150顯示卡+Ubuntu16.04安裝NVIDIA驅動+CUDA9.0+cuDNN7.0.5
博主用的是小米筆記本Pro，一直以為MX150顯示卡是不支援CUDA的，都已經在看遊戲本了，沒報任何希望地搜了搜MX150+CUDA的網頁，看到有些人說英偉達已經為MX50提供了CUDA的支援，喜大普奔啊。。。。 這裡安裝的是NVIDIA-Linux-x86_64-390.
史上最全的ubuntu16.04安裝nvidia驅動+cuda9.0+cuDnn7.0
本文參考了 http://www.cnblogs.com/5211314jackrose/p/7081020.html https://jingyan.baidu.com/article/4853e1e55679491909f726f4.html http://w
Ubuntu16.04 + Caffe + CUDA9.0 + cudnn7.0 的配置詳細教程&& Ubuntu18.04 可用
Ubuntu16.04配置Caffe環境(cudn9.0 + cudnn7 GPU版)&&Ubuntu18.04可用 主要感謝此人的部落格部落格 配置過很多膝上型電腦，TAITAN XP 也配置過，也碰到過很多坑，但最後大同小異。 參考:部落格
deepfake-faceswap 除錯 Tensorflow win10 cuda9.0 cuDNN7.0
pip安裝tensorflow-gpu 在Python目錄\Lib\site-packages\tensorflow\python\platform\build_info.py中有tensorflow對應的NV軟體版本號 需下載對應版本號安裝,否則import報錯. 可在github上檢
Windows下編譯Yolov3（CUDA9.1+cudnn7.0+OpenCV 3.1.0）
按照官網給出CUDA9.1+cudnn7.0+OpenCV 3.1.0的版本安裝 1 安裝CUDA 9.1 預設位置安裝後發現環境變數自動加入了path 2 安裝cudnn 7.0.5 for cuda 9.1 下載地址：https://dev
伺服器(Dell T360)Ubuntu16.04+Tesla P100+CUDA8.0+CUDNN7.0.5配置
這篇文章的方法最後也有問題！ 最終配置成功版請見下面這個連結的內容： https://blog.csdn.net/u014106566/article/details/83314626 前言： 一開始我們實驗室嘗試用deb安裝包的方法安裝NVIDIA Tesla P100對應的顯
CUDA9.0+Cudnn7.0+caffe重新編譯
本來裝好了cuda8.0+cudnn6.0，由於各種原因，不得不改。。。 看到大佬切換自如 https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/79957071 ，我還是拋棄8.0吧。。。 （一）下載 https://develope
win10 解除安裝cuda8.0並安裝tensorflow-gpu1.11.0+cuda9.0+cudnn7.0 （安裝程式附網盤下載地址）
主機資訊： 顯示卡：GTX 1060（6G） 已安裝圖形驅動版本（比cuda9.0自帶的高）：390.77 已安裝PhysX版本：9.17.0524 已安裝Anaconda版本：Anaconda2 5.0.1 64bit 之前一直用的Theano(需要cu
【caffe】Windows10+Cuda9.0+Cudnn7.0下配置GPU版caffe
第一步：下載所需軟體 1、下載CUDA9.0，也是目前的最新版本。 2、下載CUDNN V7.0。 3、下載Caffe。 第二步：安裝和配置 參考網上的大多數教程，對軟體進行安裝配置。 1、安裝CUDA9.0，安裝過程很簡單。 2、CUDA9.0安裝完
Ubuntu 16.04 GTX950M + cuda9.0 + cuDNN7.0 + TensorFlow 1.5 / 1.8 安裝記錄
一、安裝NVIDIA驅動 關閉x-server，ctrl + alt + F1 進入終端介面，登陸 sudo service lightdm stop （X server將會被關閉。可以使用ctrl + alt + F7 檢查一下）禁用 nouveau