来自: http://www.cnblogs.com/xujianqing/p/61429 ...
安装相关依赖项 sudo add apt repository ppa:xorg edgers ppa sudo apt get update sudo apt get install libprotobuf dev libleveldb dev libsnappy dev libopencv dev libhdf serial dev protobuf compiler sudo apt get ...
2017-12-12 21:20 0 3915 推荐指数:
来自: http://www.cnblogs.com/xujianqing/p/61429 ...
,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflo ...
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 ...
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 ...
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 ...
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! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置 ...
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 ...
GPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器,当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练。 注意:以下安装默认为python2.7 1. 安装依赖包 其中openjdk是必须的,不然在之后配置文件的时候会报错。 2. 安装CUDA和cuDNN 这两个是NVIDIA开发 ...