在这篇文章中没有直接使用MXNet官方提供的docker image,而是从一个干净的nvidia/cuda镜像开始,一步一步部署mxnet需要的相关软件环境,这样做是为了更加细致的了解mxnet的运行环境,方便后续我们更加灵活的去修改相关的配置。 1. 通过docker创建干净的系统环境 ...
安装mxnet还是遇到不少麻烦事,现在简单记一下,挖个坑,后续详细补充,打算写一下我的mxnet探索之旅。 更新: 具体安装mxnet,cuda,opencv过程已经补坑 点击进入 不知道为什么,在cuda . ubuntu . amd opencv . . 时,会显卡驱动有问题,无法显示桌面.但是可以正常使用。后续我改为 . cuda . rc opencv . . ,解决了桌面显示问题且正常 ...
2016-06-14 11:23 0 4403 推荐指数:
在这篇文章中没有直接使用MXNet官方提供的docker image,而是从一个干净的nvidia/cuda镜像开始,一步一步部署mxnet需要的相关软件环境,这样做是为了更加细致的了解mxnet的运行环境,方便后续我们更加灵活的去修改相关的配置。 1. 通过docker创建干净的系统环境 ...
ubantu16.04+mxnet +opencv+cuda8.0 环境搭建# 建议:环境搭建完成之后,不要更新系统(内核) 转载请注明出处: 微微苏荷 一 我的安装环境 系统:ubuntu16.04 显卡:gt940m python: 2.7.12 GCC:5.3.0 (ubuntu 默认 ...
环境ubuntu 16.04 1、安装依赖项: sudo update && sudo apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-dev 2、下载源码: git clone ...
心好累,总之还是记录一下吧,姑且当作备忘。 一、Ubuntu 在这里我选择的是ubuntu的u盘安装。 1、所需材料 Universal USB Installer ubuntu-1 ...
安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community。 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程。该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译。网上有很多自己编译的教程,过程 ...
目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow、mxnet、pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 ...
现在计算机视觉领域深度学习已经成为主流,我在美读研的时候,深度学习并未取得大的突破,当时流行的图像识别分类器多采用手工设计特征+编码+SVM(支持向量机)框架下的算法,终于到了2012年 ...
关于人工智能,机器学习,深度学习 三者关系:从宏观到微观。 机器学习是人工智能的一部分,深度学习是机器学习的一部分。 基础:大数据。 关于深度学习 深度学习基于神经网络, 关于神经网络:通 ...