终于完成了GPU的TensorFlow环境搭建，记录下来给大家作为参考。 感谢大佬的博文让我完成了大部分工作： http: blog.csdn.net leijiezhang article details 一 硬件以及安装先后顺序介绍： . .显卡 getforce 系列 GTX ，如GTX 环境搭建基于的显卡类型为NVIDIA GTX ，当然所有的getforce 系列 GTX 都可以。cud ...
2018-03-21 17:16 0 2421 推荐指数：
平台信息:PC：ubuntu16.04、i5、七彩虹GTX1060显卡 作者：庄泽彬(欢迎转载，请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境，下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定，写篇文章记录一下。 一、安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用 ...
一. 安装cuda8.0 1)先去官网下载cuda8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下载完之后进行安装，安装时间有点长，请耐心等待，默认是安装在c盘目录下 安装完后会生成两个系统变量： 3)测试是否成功 ...
紧接着上一篇的文章《深度学习（TensorFlow）环境搭建：（二）Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动》，这篇文章，主要讲解如何安装CUDA+CUDNN，不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一、安装CUDA CUDA(Compute Unified ...
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概览 台式机是2018年购买的惠普暗隐精灵3代，显卡GTX1060，本文 ...
1 安装nvidia驱动 安装指定版本的驱动，一般安装推荐的版本(recommended)即可，我此处安装的是450版本。 sudo apt install nvidia-driver-450 安装后重启 sudo reboot 进入系统后，输入nvidia-smi查看当前GPU的基础 ...
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 ...
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号 ...
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 ...
