ubuntu下安裝CUDA和CUDNN

參考： http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666 http://blog.csdn.net/wangkepermit/article/details/72955023 https://github.com/

到官網下載相應的安裝包，cuDNN為lib庫，需要先註冊NVIDIA賬號（或者連結複製到迅雷下載）。https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivehttps://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-d

本篇文章主要講解在Ubuntu16.04環境下，搭建TensorFlow框架，主要是GPU版本的。下面我採用conda安裝tensorflow-gpu。第一步：安裝navidia driver 第二步：安裝anaconda 參考我的另一篇

ubuntu下安裝cuda+cudnn 第一步安裝nvida驅動第二步安裝cuda8.0 1、下載cuda 進入 cuda8.0 download ，選擇合適的 CUDA 型別下載。如上圖所示我選擇的是linux x86

今天自己在電腦上安裝了cuda ，對於小白，一天真的時很漫長，簡單記錄一下，日後方便自己再次安裝。自己是根據官網上的安裝檔案進行操作的。http://developer.nvidia.com/cuda-downloads。給出官網上的型號適用圖：安裝步驟如下：

ins blog comm acl alter config openjdk-7 all literal 默認JDK 安裝： sudo apt-get update sudo apt-get install default-jre Oracle JDK 安裝： 1、設

rate lob dimen 申請 brush snappy clu edit 表示（安裝：NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1）顯卡(GPU)驅動：NVIDIA-384 CUDA:CUDA9.0 cuDNN:cuDNN7.1 Ubuntu 下安裝CU

AR sdn tail art 技術分享 1.0 3.5 blank 條件這個步驟可以看做是安裝caffe可以進行或者不必要的步驟，不過筆者建議安裝anaconda2和anaconda3，裏面會包含很多的模塊，省去caffe學習過程中出現模塊不存在的各種錯誤。第一步、進

htm nec end lin cte bind 安裝包 document 性能 nanomsg nanomsg是ZeroMQ作者用C語言重寫的一個Socket庫，其用法和模式和ZeroMQ差不多，但是具有更好的性能和更完善的接口。首先下載源碼 wget https:/

can power extras mdev play 優化 tde ora 邏輯 GPU和CPU區別 1，CPU主要用於處理通用邏輯，以及各種中斷事物 2，GPU主要用於計算密集型程序，可並行運作； NVIDIA 的 GeForce 顯示卡系列采用 GPU 特性進行

權限工作 ubun sele ali ubuntu storage phantomjs enter selenium安裝 sudo apt install selenium phantomjs安裝 sudo apt-get install phantomjs 檢查是否正常

ubuntu下安裝gulp和bower前端自動構建工具 1、前提是你在ubuntu下安裝好了 node和npm 教程網上有很多，嘗試了很多遍，趁熱把方法記錄下來 2.如果你之前裝好了，npm和node但是不能用，就先把他們都解除安裝了，然後按照我的方法重新安裝一遍： ubuntu下安

這幾天在自己的阿里雲伺服器上面安裝了Ubuntu系統，由於自己對Ubuntu不熟悉，在安裝pip工具和Python第三方庫的時候，遇到了不少的坑。今天終於搞好了，於是理清思路，寫下這篇文章，希望對正在Ubuntu系統上面安裝pip工具和Python第三方庫的

我電腦i7 1060，之前一直在找匹配的cuda和cudnn，安裝出現各種問題，直到高人提醒，anaconda自帶cuda和cudnn。我開啟開始選單裡的anaconda裡的navigator，發現cuda和cudnn狀態是installed，cuda版本是9.0，執行測

這裡寫自定義目錄標題 Linux驅動程式安裝最近一直在機器上跑pytorch，無奈公司的機器沒有root許可權，一直有版本不匹配的情況，所以自己又重新安裝了一下CUDA和CuDNN的版本，這次以CUD

一、安裝 apt-get update apt-get install mongodb 進入mongo service mongodb stop service mongodb start service mongodb restart 二、

一、Docker的安裝條件 1.執行64位CPU架構的計算機，Docker目前不支援32位CPU; 2.建議採用Linux3.8或更高版本的核心; 3.核心必須支援一種適合的儲存驅動

這篇文章主要依據兩篇文章：深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow 不過在實際執行的過程中，

【主題】Ubuntu16.04環境下安裝CUDA、cudnn、Caffe、Tensorflow、pytorch 【環境】筆記本：筆記本：惠普 Pavilion NoteBook 系統環境：Ubuntu16.04+Win10 64位雙系統顯示卡：NVIDIA GT

原博文：這篇文章主要依據兩篇文章：深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow 不過在實際執行的過程中，有一定的不同之處