ubuntu18.04 深度學習環境配置

阿新 • • 發佈：2019-01-25

1.ubuntu 桌面安裝顯示卡驅動

3.安裝cudnn
usr/include
usr/lib/x86_64-linux_gnu

find .  -type f -name *cuda*

1.ubuntu 桌面安裝顯示卡驅動安裝cuda-toolkit sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 3.安裝cudnn usr/include us

要配置Tensorflow的GPU版本，需要先配置好CUDA和cuDNN。由於我要配置Tensorflow的1.4.0版本，所以選擇的是CUDA8.0和cuDNN v6.0版本。具體需要怎麼選擇可以參考下圖(圖片來源於部落格：https://blog.csdn.net/wei

概述本人斷斷續續花費了兩週時間，在某國產ARM64+linux環境的伺服器上，使用docker容器安裝成功了公司深度學習專案所需的環境。中間過程坎坷，在此結文以記，希望能對他人有所幫助，少踩坑。目前成功搭建的環境如下：aarch64 docker容器，u

uri onf 設備 har import strong sof 比較理論目錄一、Ubuntu18.04 LTS系統的安裝 1. 安裝文件下載 2. 制作U盤安裝鏡像文件 3. 開始安裝二、設置軟件源的國內鏡像 1. 設置方法 2.關於ubuntu鏡像的小知識

前言最近實驗室配置了一臺伺服器，配置：主機板型號，超微（SUPER X10DRG-Q雙通道）；雙E5處理器；顯示卡，GTX1080Ti雙顯示卡。由於實際需要需要配置Win10和Ubuntu雙系統。推薦安裝順序優先安裝Win10系統，再安裝Ubuntu系統。 Win1

機器型號：Lenovo M5400 顯示卡：NVIDIA GT740M CPU：Intel 酷睿i5 4200M 記憶體：8G （一）安裝Ubuntu 14.04.3 參考（二）解除安裝系統自

本說明旨在在ubuntu16.04的伺服器上的普通使用者中建立深度學習環境Tensorflow、Theano 1.伺服器上建立使用者給使用者賦予管理員許可權系統管理員使用者: $sudo adduser vitamin 使用如下命令可以新增到使

遲遲不願裝win7+Ubuntu雙系統。是由於以前有一次安裝win7 64bit和win732bit雙系統的經歷，結果是正常使用一段時間後，系統會提示沒有啟用，很是心累。故一直使用win7作為深度學習的環境。安裝軟體也各種花樣踩坑出坑，先後嘗試過使用使用虛擬

好記性不如爛筆頭，純粹為自己的學習生活記錄點什麼！本次記錄win10下安裝python3+curl+pip+jupyter，以及修改右鍵快捷開啟cmd 對於大多數的學習者，還是習慣選擇在ubuntu系統上學習深度學習，主要還是因為絕大多數演算法實現都是ubunt

好記性不如爛筆頭，純粹為自己的學習生活記錄點什麼！本次記錄win10下安裝python3+curl+pip+jupyter，以及修改右鍵快捷開啟cmd 對於大多數的學習者，還是習慣選擇在ubuntu系統上學習深度學習，主要還是因為絕大多數演算法實現都是u

好記性不如爛筆頭，純粹為自己的學習生活記錄點什麼！本次接上篇文章Win10深度學習環境配置（上篇），繼續記錄win10下深度學習環境配置過程，下篇記錄安裝TensorFlow+Keras TensorFlow 由於上篇介紹了pip安裝方法，所以win10系

檢視顯示卡資訊可以看到你的顯示卡資訊，比如我的就是 product: GM107GL [Quadro K620] [10DE:13BB]。以上是推薦驅動，為了再次確認一遍，還可以使用以下命令檢視可以使用的驅動： ubuntu-drivers devic

前言在機器學習過程中，可能要使用各種機器學習框架，如tensorflow，mxnet，caffe等等。相信配過這些環境的人都對這個過程很是厭煩。有沒有一種更好的方法呢？回答是肯定的：有！下面就隆重介紹一下一個神奇的工具docker。 docker d

首先是這次配置的所有軟體: ubuntu16.04 anaconda3 tensorflow_gpu cuda9.1+cudnn-v7.1 一、安裝 Anaconda 建立一個 conda 計算環境為了管理多個環境, 那麼我們

這本書http://zh.gluon.ai/，是一名交大的學生編寫的，可以說很實用，很好學。剛開始接觸看到裡面的圖片，演算法解釋——以及對應的程式碼實現，我就想自己去學一遍。但是開頭就遇到了問題，本身我的電腦是包含Anaconda的，但是書中Miniconda，於是我下載了，大致瀏覽了一下感

宣告：本次部落格主要記錄自己配置環境的過程以及中間遇到的問題和解決問題的方案，如果能有幸幫助到他人不勝榮幸，如果錯誤，望指出，以便及時更改。另外本方法是博主在自己的機子上一步一步進行的，確保可行，但是具體到不同的機子可能會有不同的問題，僅供參考。環境：純

深度學習環境配置 NVIDIA驅動安裝在安裝驅動之前一定需要確認一下自己的顯示卡的型號，AMD就不用說了，現在不支援。Nvidia顯示卡也需要注意一下是否為10系（1080Ti，1080，1070…）,如果為10系而且主機板上沒有整合顯示卡的時候，這個

ubuntu 16.04 + cuda 8.0 + cudnn 6.0 + matlab R2017a + tensorflow 1.4 + anaconda3 本文用於記錄深度學習的各種環境配置，中間踩了不少的坑，各版本需要一一對應，故寫下本文以備不妨之需。 cuda

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安裝時間：2018-05-19軟硬體配置GTX 1060 6GWin10 64位專業版Anaconda3 5.1.0深度學習工具CUDA 9.0cuDNN v7.0TensorFlow 1.8.0（GPU版）Keras 2.1.6一、安裝VS2015首先，下載“[Window