深度學習平臺搭建筆記（我的TANTI-XP）

深度學習平臺搭建安裝順序：(注意相關版本相容問題參考官網)ubuntu14.04  ssh（Xshell 5， WinSCP，Xmanager）  Nvidia  CUDA8.0(cudnn5.1) (caffe, tensorflow, keras) 1.       py

深度學習平臺搭建

配置 機箱 海盜船780T 主機板 華碩Z10PE-D8 WS CPU*2 E5-2620v4 顯示卡 NVIDIA 公版 GTX 1080Ti 記憶體 三星 32g SSD 三星970evo 500g 水冷*2 海盜船H15

Windows下深度學習平臺Keras環境搭建【CPU版】

系統：Windows8.1 CPU：Intel Core i5-5200U 電腦為筆者的自己的膝上型電腦，原來是想搭個Windows下的Python環境，後來因為需要一併將Windows下的CPU版本Keras也搭建完成。Windows下CPU版本的Keras以熟悉Kera

Kafka +深度學習+ MQTT搭建可擴充套件的物聯網平臺【附原始碼】

深度學習平臺TensorFlow環境搭建【GPU版】

系統 Ubuntu14.04.4 LTS x64 GPU NVIDIA GeForce GTX 750Ti TensorFlow GPU版本首先需要安裝NVIDIA顯示卡驅動，並且需要CUDA以及cuDNN支援，這裡採用的顯示卡驅動版本為375.39，CUDA版本為8.0

深度學習平臺：Tensorflow 環境搭建 | linux作業系統

1. SSH登入遠端伺服器 ssh 使用者名稱@IP地址 2. Annoconda安裝 下載地址 bash Anaconda-2.1.0-Linux-x86_64.sh 安裝完成之後要重啟終端，anaconda才能生效 刪除anac

windows 搭建深度學習平臺 vs2017 +keras+TensorFlow

官網教程比較詳細，但我自己安裝的時候出了點BUG 1.網上下載visual studio 2017安裝python相關的部分其他看需求裝（注意C盤空間，還是很大的）不過多介紹 2.接下來弄深度學習環境 我的顯示卡是GTX950M 不敢用顯示卡加速 3.

Ubuntu Server 18.04 搭建深度學習平臺

浪費了“黃金五年”的Java程式設計師，還有救嗎？ >>>   

Ubuntu深度學習環境搭建 tensorflow+pytorch

源安裝 class x86 port ORC 鏈接庫 mon latest news 目前電腦配置：Ubuntu 16.04 + GTX1080顯卡 配置深度學習環境，利用清華源安裝一個miniconda環境是非常好的選擇。尤其是今天發現conda install -c m

圖像識別VPU——易用的嵌入式AI支持深度學習平臺介紹

dem 解碼 控制 令行 好的 測距 輕松 分析 ada 公司玩了大半年的嵌入式AI平臺，現在產品進入量產模式，也接觸了很多嵌入式方案，有了一些心得體會，本人不才，在這裏介紹一下一款簡單易用的嵌入式AI方案——Movidius Myriad 2 VPU(MA2450) 和

深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0

edi tensor pkgs strong www url 輸出 軟鏈接 5.0 目錄 深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件說明： 軟件準備： 1. 安

七牛雲李朝光：深度學習平臺助力億級別內容審核系統

社交 檢測 精確 圖像 智能機 人工 資源 學習 雲服務 2018 年 10 月 18 日-20 日，由極客邦科技與 InfoQ 中國主辦的 QCon 全球軟件開發大會在上海寶華萬豪酒店舉行。? 在人工智能與深度學習實踐專場（解決方案專場）中，七牛雲深度學習平臺研發負責人

Ubuntu16.04系統GPU深度學習環境搭建

安裝Ubuntu16.04.5系統 安裝過程就不詳述了。 安裝NVIDIA1080Ti顯示卡驅動 ll /etc/modprobe.d/blacklist.conf sudo chmod 666 /etc/modprobe.d/blacklist.conf sudo vi

ubuntu16 深度學習環境搭建步驟

egl RKE 編程 支持 source ogl 瀏覽器 oot 文件夾 在安裝ubuntu之前需要條一下BIOS，講UEFI模式改為Legacy 模式。 ubuntu分區系統搭建可以參考一下博客： 分區大小為： boot 400~500M swap 內存大小 主分區 &

深度學習caffe搭建

經過一個月的時間，從開始接觸深度學習到環境搭建終於成功了！ 發表第一篇部落格 慶祝一下   按照21天實戰caffe 進行架構搭建出現的錯誤大致的解決辦法， Ubuntu用的是14.04 在進行依賴包glog下載 由於google的限制需要翻牆很麻煩 我直接在CSDN裡下載的依

TX2 深度學習環境搭建記錄cmake從3.5升級到3.7.2

1.（參考https://askubuntu.com/questions/355565/how-do-i-install-the-latest-version-of-cmake-from-the-command-line/865294#865294） The most common situat

系統安裝情況以及深度學習環境搭建

1.戴爾AL安裝Ubuntu16.04問題總結 1）.找不到固態硬碟 由於dell電腦的出廠設定，在BIOS裡面都統一把硬碟模式設為RAID ON，但這種模式下可能會導致不能正確識別或者完全發揮處SSD的效能。下面是把RAID模式更改位AHCI的方法。 進入wins之後，按下WIN鍵+R鍵，輸入msco

[work] 最爽的GPU深度學習環境搭建教程

背景介紹 GPU 在以下方面有別於 CPU： CPU和GPU之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的資料型別，同時邏輯判斷又會引入大量的分支、跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常複雜。而GPU面對的則是

極簡深度學習平臺構建指南

背景 準備工作 構建過程 總結 背景 我們在train一個深度學習模型的時候常常需要特別強大的計算力(即便這個模型結構比較簡單).

ubuntu18.04+RTX2080深度學習環境搭建

搭建環境弄了半天，主要是因為各個環境版本號的問題輾轉騰挪了很久，再次記錄一下最終成功run起來的軟硬體版本號： cpu 8700K，gpu rtx2080 ubuntu 18.04 64位 gcc g++版本調整為7.3（ubuntu18.04的自帶版本） NVIDIA驅