深度學習框架tensorflow相比與caffe抽象層做的更好，即使用tensorflow的人不需要關心底層的實現，做底層實現的人不需要關心上層的模型和算法 caffe耦合比較緊湊，若想caffe用的好，源碼閱讀少不了。本文就tensorflow gpu的安裝經驗分享如下 顯卡Gtx m ： .Nvidia環境要求： . CUDA . 安裝 a. 進入管網下載驅動網址： http: develop ...
2017-04-04 15:35 0 4070 推薦指數：
隨着圖像識別和深度學習領域的迅猛發展，GPU時代即將來臨。由於GPU處理深度學習算法的高效性，使得配置一台搭載有GPU的服務器變得尤為必要。 本文主要介紹在Ubuntu 16.04環境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架，實驗所用的顯卡為GeForce GTX 1080ti ...
深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度學習相關的學習和實驗，原來一直在自己的電腦上安裝虛擬機跑，速度實在太慢，主機本身性能太弱，獨顯都沒有 ...
安裝相關依賴項 sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa sudo apt-get update sudo ap ...
軟件版本說明：我選的Linux系統是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版本選擇為1.2.0。如果想使用TensorFlow ...
因為最近Deep Learning十分熱門, 裝一下TensorFlow學習一下. 本文主要介紹安裝流程, 將自己遇到的問題說明出來, 並記錄自己如何處理, 原理方面並沒有能力解釋. 由於本人之前從來沒有用過Linux, 本文章恐有初級錯誤, 望見諒, 謝謝. (本文寫於2017年3月17日 ...
1. 前言 本教程使用的系統是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit，使用的CUDA版本為7.5，使用的NVIDIA驅動版本為352。 如果您使用的Pascal架構顯卡，如GTX1080或者新ttx，則必須使用更高版本的驅動和CUDA 8。本教程不適於這種情況，請不要嘗試 ...
安裝環境：hp-Z440工作站、64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04)、Cuda8.0、Cudnn5.1、Nvidia GeForce GT 705、Tesla K40c 本文可解決的問題：如何完全清空硬盤數據、Ubuntu系統啟動U盤的制作、Ubuntu14.04系統安裝 ...
目錄 零、環境 一、安裝合適版本的顯卡驅動 二、安裝 Cuda 8.0 1.下載 2.預備 3.安裝 4.配置環境變量 5.驗證安裝 三、安裝cuDNN v5.1 1.下載 2.解壓 ...
