深度学习框架tensorflow相比与caffe抽象层做的更好，即使用tensorflow的人不需要关心底层的实现，做底层实现的人不需要关心上层的模型和算法 caffe耦合比较紧凑，若想caffe用的好，源码阅读少不了。本文就tensorflow gpu的安装经验分享如下 显卡Gtx m ： .Nvidia环境要求： . CUDA . 安装 a. 进入管网下载驱动网址： http: develop ...
2017-04-04 15:35 0 4070 推荐指数：
随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展，GPU时代即将来临。由于GPU处理深度学习算法的高效性，使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要。 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架，实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti ...
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验，原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑，速度实在太慢，主机本身性能太弱，独显都没有 ...
安装相关依赖项 sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa sudo apt-get update sudo ap ...
软件版本说明：我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0，Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本，所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0。如果想使用TensorFlow ...
因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日 ...
1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit，使用的CUDA版本为7.5，使用的NVIDIA驱动版本为352。 如果您使用的Pascal架构显卡，如GTX1080或者新ttx，则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8。本教程不适于这种情况，请不要尝试 ...
安装环境：hp-Z440工作站、64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04)、Cuda8.0、Cudnn5.1、Nvidia GeForce GT 705、Tesla K40c 本文可解决的问题：如何完全清空硬盘数据、Ubuntu系统启动U盘的制作、Ubuntu14.04系统安装 ...
目录 零、环境 一、安装合适版本的显卡驱动 二、安装 Cuda 8.0 1.下载 2.预备 3.安装 4.配置环境变量 5.验证安装 三、安装cuDNN v5.1 1.下载 2.解压 ...
