ubuntu16.04+cuda8.0+python3.5_pip安裝pytorch
pip3 install torchvision
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Ubuntu16.04 + CUDA8.0 + OpenCL + Nvidia 安裝配置和問題總結
1. 安裝Nvidia的Driver（推薦配置時在其它移動裝置參考本文章，部分步驟會關閉圖形處理器，進入純命令列介面，如果沒有在別的地方開啟或是記住下面的步驟則無法進行下去） The input
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6+tensorflow安裝
然後就先把cuda9.0解除安裝了， sudo apt-get --purge remove cuda 準備重灌，後來覺得實在麻煩，不如直接重灌系統，再來一次。。。 裝NVIDIA驅動384.69 裝cuda8.0 在cuda_8.0.
深度學習（TensorFlow）環境搭建：（三）Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3
缺失 應該 否則 wid -c 方式 *** 也不能 collected 緊接著上一篇的文章《深度學習（TensorFlow）環境搭建：（二）Ubuntu16.04+1080Ti顯卡驅動》，這篇文章，主要講解如何安裝CUDA+CUDNN，不過前提是我們是已經把NVID
Ubuntu16.04 cuda8.0+cudnn6.0+python3.5 配置tensorflow-gpu 1.4.0
機子情況 win10+ubuntu16.04雙系統 cpu:intel i7-7700 gpu:GTXI060 6G EVGA 在ubuntu16.04上想配置GPU版的tensorflow 備註： 我原來系統是win10，後來用u盤製作啟動盤安裝了ubuntu16.04
Ubuntu16.04+cuda8.0安裝教程
1、安裝nvidia驅動 首先去官網上檢視適合你GPU的驅動。 例如，本人的GPU適合的驅動如圖： 執行如下語句，安裝 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get upd
Ubuntu16.04+cuda8.0+caffe安裝教程
1、安裝nvidia驅動 執行如下語句，安裝 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-367 s
ubuntu16.04+cuda8.0+caffe安裝
參照文章 沒裝opencv \matlab\cudnn 安裝caffe之前 安裝 Protocol Buffers: cd ~ git clone https://github.com/google/protobuf.git sudo apt-get insta
ubuntu16.04 + cuda8.0安裝配置
此次安裝參考了幾位前輩的安裝方法，然後將他們合在一起講述自己的安裝過程： 一.更換ubuntut16.04的源，自己使用的是中科大的源 終端輸入 cd /etc/apt/ sudo cp sources.list sources.list.b
[親測經驗分享] ubuntu16.04 + cuda8.0安裝配置
1，ubuntu16.04從官網上下載，正常安裝，本人用的是 64位的版本，製作了U盤啟動安裝。 2，nvidia 驅動安裝 如果從nvidia官網下載驅動安裝時，有可能重啟後進入不了系統，輸入我的登入密碼會發現螢幕一閃，然後又重新跳回到登入介面，就是進入了login l
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.1+caffe 安裝（基於獨立主機&整合顯示卡>X1080Ti）
最近開始配置自己的深度學習主機，由於之前只在筆記本上和單顯示卡主機上安裝過，所以可以說是zero經驗，以至於很多問題不瞭解都當成了bug，故為了方便以後的自己以及大眾，特在此寫下post一篇。（由於可能會有很多的問題我沒有遇到但各位可能遇到，故在文末貼出其他的安裝連結，請自
配置YOLO2（ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.1.0）
href seconds make fun put ges jre 成功 下載 要求已經安裝好了CUDA 8.0 以及OpenCV3.1.0 YOLO官方網站 配置darknet git clone https://github.com/pjreddie/dark
Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0環境搭建
選擇 per orf stop lis option amd64 pan repo 軟件版本說明：我選的Linux系統是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0，Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.
Ubuntu16.04+Cuda8.0+cuDNN6配置py-faster rcnn(轉)
原部落格地址：https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79557162 0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目標檢測演算法 ，時至今日依舊還是Object Detection領域最好方法之一，基於該框架後續推出了 R-FCN，
Ubuntu16.04 CUDA8.0+caffe+gpu執行環境配置
完成win10+ubuntu 16.04雙系統的安裝後，開始在ubuntu16.04系統上安裝nVidia驅動，配置cuda，cudnn執行環境，並完成caffe成功配置+MNIST資料庫測試。現在寫下部落格記錄安裝配置過程，以及對配置過程中遇到的錯誤提供解決辦法，避免今後再配置caffe時又踩
（自用）Ubuntu16.04+cuda8.0+caffe配置及採坑
電腦配置 OS：Ubuntu16.04 CPU:E5 2630 v4 (2.2GHz * 10) Memory:DDR4 2600 RECC 16G*4 GPU:NVIDIA Titan XP *2 安裝過程 1.安裝相關依賴項 sudo a
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0_error while loading shared libraries: libcudnn.so.6
配置：ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0 完整問題描述：error while loading shared libraries: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directo
搞定ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow1.4.0
吐血，裝cuda和cudnn搞了兩天…… 記錄一下： 首先！！各位小白不要上去就直接裝！！！！！ 一定要看好對應版本！！！！ 有的cuda版本和tensorflow的版本不相容，有的NVIDIA驅動和cuda之間不相容 先多看一些部落格之類的，觀察與自己ubun
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn+opencv3.0+caffe
一.ubuntu16.04安裝 開機F12進入BIOS的裝置啟動選單，選擇U盤啟動。 安裝型別，選擇其他選項，進行分割槽。 Swap：邏輯分割槽，20GB 空間起始位置 交換空間 /boot（引導分割槽）：10G 邏輯分割槽 空間起始位置 Ex
Ubuntu16.04+caffe(CPU)+python3.5 安裝caffe遇到的問題
安裝了好幾天終於安裝成功了，因為安裝過程中遇到了各種問題，一直在放棄和繼續找解決辦法中度過，直到今天晚上終於安裝成功，有種莫名的成就感。網上再詳細的教程也不會一次安裝成功，一定會出現各種問題，要擅於利用百度和谷歌去搜索，一般都能解決，最近幾天最大的體會，發現問題，解決問題。將