去年底入手一台联想Y P,配置了Nvidia GeForce GTX Ti GPU，GPU内存 G，但是因为有GPU服务器，所以一直没有在这台笔记本上跑过模型，如今经过一番折腾，终于在此笔记本上搭建好了环境，并成功使用GPU训练了一些模型，本篇记录了环境搭建的过程。 注意： CUDA和CUDNN不是必须另外安装的 当然装了也没关系 ，除非你要开发CUDA程序，否则如果只是用pytorch等框架， ...
2020-05-06 20:22 0 3367 推荐指数：
前言 拿到了新本本,就迫不及待想要开始配置好torch的深度学习环境了. 本本是MECHREVO深海系列的Z2-R, CPU i7-9750, 独立显卡英伟达RTX-2060 (性价比还算不错, 再加上本身的轻薄游戏本特性, 对我这种天天码代码偶尔打dota2的太合适了). 这篇博客主要记录 ...
1.判断目前机器的显卡驱动是否为最新，是否需要更新驱动。 2.根据要安装的tensorflow_gpu的版本，注意最开始安装的tensorflow 1.14版本要求cuda的版本是10.0,而安装时10.1，所以报错 ...
话： 四。build DCN2 原版的，玩不了了，因为是 pytorch 0.4 的。去这里下载覆盖下： ...
先参考Ma1dives写的 WIN10搭建深度学习环境 GTX1080+CUDA9.0+cuDNN7.0+Python3.6+Tensorflow1.6.0 CUDA和Tensorflow版本需要搭配使用，具体怎么配对，请度娘 这篇文章用的是CUDA9.0+ Tensorflow1.6 ...
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 ...
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+Cudnn ...
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TensorFlow1.3.0 ...
1.下载电脑NVIDIA的显卡驱动 1.1 查看自己电脑是否具备GPU 在任务管理器中的性能查看 1.2 根据对应版本下载相应的NVDIA显卡驱动 ...
