終於完成了GPU的TensorFlow環境搭建，記錄下來給大家作為參考。 感謝大佬的博文讓我完成了大部分工作： http: blog.csdn.net leijiezhang article details 一 硬件以及安裝先后順序介紹： . .顯卡 getforce 系列 GTX ，如GTX 環境搭建基於的顯卡類型為NVIDIA GTX ，當然所有的getforce 系列 GTX 都可以。cud ...
2018-03-21 17:16 0 2421 推薦指數：
平台信息:PC：ubuntu16.04、i5、七彩虹GTX1060顯卡 作者：庄澤彬(歡迎轉載，請注明作者) 說明:參考了網上的一堆的資料搭建了深度學習的開發環境，下班在宿舍折騰了好幾個晚上才搞定，寫篇文章記錄一下。 一、安裝Nvidia GTX1060顯卡驅動 1.1 圖1是本人使用 ...
一. 安裝cuda8.0 1)先去官網下載cuda8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下載完之后進行安裝，安裝時間有點長，請耐心等待，默認是安裝在c盤目錄下 安裝完后會生成兩個系統變量： 3)測試是否成功 ...
緊接着上一篇的文章《深度學習（TensorFlow）環境搭建：（二）Ubuntu16.04+1080Ti顯卡驅動》，這篇文章，主要講解如何安裝CUDA+CUDNN，不過前提是我們是已經把NVIDIA顯卡驅動安裝好了 一、安裝CUDA CUDA(Compute Unified ...
歡迎訪問我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 內容：所有原創文章分類匯總及配套源碼，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概覽 台式機是2018年購買的惠普暗隱精靈3代，顯卡GTX1060，本文 ...
1 安裝nvidia驅動 安裝指定版本的驅動，一般安裝推薦的版本(recommended)即可，我此處安裝的是450版本。 sudo apt install nvidia-driver-450 安裝后重啟 sudo reboot 進入系統后，輸入nvidia-smi查看當前GPU的基礎 ...
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 ...
深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 發表於2016年07月15號 ...
深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 目錄 深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0 ...
