本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结，不周之处请指出，谢谢 . 首先，我们需要安装Ubuntu操作系统 Windows下也行 ，这里使用Ubuntu . 版本: . 安装好Ubuntu . 之后，需要对系统进行初始化设置及更新： 打开终端输入： 系统升级： sudo apt get update sudo apt get upgrade 安装基础依赖库： sudo apt get ins ...
2017-10-27 12:41 0 6115 推荐指数：
写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0，cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历，包括遇到的问题及解决办法，也有一些自己的经验，希望能对读者有所帮助。期间参考了许多前人的文章，后文会一一附上链接，在此先行谢过 ...
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 ...
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/buxizhizhoum/p/8086230.html 环境： 系统：ubuntu 16.04 cpu：i5 gpu：gt920m memory：8g disk：SSD ...
深度学习环境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 目录 深度学习环境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 ...
安装时参考了https://www.jianshu.com/p/69a10d0a24b9 但由于版本不同，这里主要记录安装包路径， 一些注意事项，和基本过程。 CUDA8.0下载地址：https://developer.nvidia.com ...
最新更新：2018-03-16 16:07:26 注意这几点，少填坑： 安装顺序：Python -> Tensorflow -> Nvidia GPU Driver -> CUDA -> CUDNN 其中，可以在安装完成TensorFlow之后，尝试在python中 ...
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 ...
下载CUDA 官网下载 按照自己的实际情况进行选择，下载合适的版本。 官方安装指南 注意这里下载的是cuda8.0的runfile（local）文件。 安装CUDA 下载完成后，解压到当前目录，切换到该目录输入： 初始化安装 初始安装是，出现很多选择的选项，直接 ...
