https://blog.csdn.net/qq_30468133/article/details/89314151 点赞 收藏 分享 文章举报 梦dancing 发布了109 篇原创文章 · 获赞 278 · 访问量 58万+ 私信 关注
最近继续研究tensorflow，本打算后续上gpu版本的，但是运行demo过程中，实在太慢受不了了，就研究装了一下gpu版本，现在把具体方法记录如下： 一、安装条件 可以参考tensorflow官网需求https://tensorflow.google.cn/install/gpu 1、nvidia gpu驱动必须在 418.x或者更高，可以用nvidia-smi命
Windows10+Anaconda3的tensorflow-gpu环境搭建 安装版本说明： Anaconda3 CUDA10.0 cuDNN7.6.4,for Windows10 我的破本子： Windows10 i7-10510U MX250……这啥玩意儿o(╥﹏╥)o ……算了我又不训练，码码字还能用，搭个环境不犯法QAQ。 第一步：Anaconda的下载安装 1、进入Anaconda官
Tensorflow gpu版安装教程 吐槽：中间的坑实在太多，安装过程整整花了我一天的时间。。。所以打算写这个教程来做个总结，希望后面安装的人能少踩一些坑。当然过程中你可能还会遇到其他问题，一般百度一下都能找到解决方案。 1 用pip安装tensorflow-gpu（注意版本！！！） 如果你还没
【软件需求】: CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 注：CUDNN需要与CUDA版本对应，CUDA版本需要与操作系统、系统架构对
本来环境早就配置好，但是由于外力因素所以不得不再来一次。。。。。。。。。。 1. 开始配置环境的时候环境配置顺序： 安装系统——安装驱动——cuda——cudnn——python相关包 但是中途出现很多问题（比如版本不匹配) 2. 今天用anaconda安装时发现，anaconda-navigator中自带cudatoolkit
这个部分我是尝试着安装的，没想到一次成功，步骤如下： 先介绍系统、硬件配置 1. 步骤一，CUDA DRIVERS安装 下载地址 我直接下载了最新版，并查看了要求。在页面详细写了： ①支持的显卡； ②支持的最新系统。 需要检查是否匹配。 另外，还标明了CUDA支持的最新版本为CUDA 10.1 Update 1 步
centos7 FROM centos:7 MAINTAINER yon@DataExa.com RUN yum -y install make wget \ && wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo \ && wget -P /etc/yu
0.前言 今年暑假买了个1660ti的游戏本学python，后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了，遂想装一下GPU版本，看了网上的资料搞了好几天，又是CUDA又是cudnn的，网速慢不说，装完还各种报错，最后发现随着anaconda和tensorflow的更新，现在利用anadonda只要一行命令就能完成
报错1：在Anaconda里面的Terminal使用pip安装tensorflow-gpu后但是在Navigate里面对应的environments里面却找不到； 解决办法：将pip换成conda即可，或者直接在environments里面安装指定的版本即可； 报错2：安装的cuda和cudnn一定要与安装的tensorflow版本对应；具体参考如下： cuDNN下载
记录一下： 报错：# Error : Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above 由于我用的是Flask框，在各个py文件之间相互引用、调用的过程中，可能会存在
tf1.13.1 及 tf2.0.0 相关依赖及版本 硬件说明：显卡NVIDIA-GEFORCE-GTX-1060 1.驱动版本检查，并且更新显卡驱动【这一步很重要，你的驱动版本低了，cuda及cudnn就可能出错】 错误：DLL load failed: 找不到指定的模块。 cmd中输入：nvidia-smi 显卡驱动已
我重新安装了Anaconda2. 当’python -c’导入tensorflow”时出现以下错误 ImportError: /home/jj/anaconda2/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.8′ not found (required by /home/jj/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow
目录 安装GCC 安装NVIDIA驱动 1. 卸载原有驱动（没装跳过） 2. 禁用nouveau 3. 安装NVIDIA显卡驱动 安装CUDA10.1 安装cudnn 安装anaconda 安装tensorflow 安装pytorch Reference 本篇博文根据本人亲装碰到的问题搜寻总结而成，具体参考见结尾REFERENCE 安装GCC 服务器版未装有gc
cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
Win10安装Anconda 、Tensorflow、Cuda、cudnn 下载并安装Cuda、cudnn、Anaconda 一个安装Cuda教程（带图） Cuda官网下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 从中选择和自己电脑相匹配的版本，如果不知道自己的显卡支持什么版本，英伟达（Nvidia）的可以去这里查：h
【日萌社】用户画像 【日萌社】C、C++笔记 【日萌社】JavaWeb+大数据笔记 【日萌社】CDH 6、CDH5 【日萌社】Python笔记 【日萌社】Keras、PyTorch 【日萌社】日语语法、日语单词 学习 日萌社 度娘资源下载 ================= 最新文章 ================= 1.CDH 6 的安装和
运行程序错误： nsorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:343] Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version.
************************************************ 显卡：GTX 1050Ti 系统：Ubuntu 18.0.4 安装的CUDA：10.0 版本 ************************************************ 1. 我是想使用 PyTorch 编写一些网络来训练。所以在安装 CUDA 之前不要盲目下载 CUDA，应该先看看 PyTorch 是否支持这
1.Layout Optimizer Tensorflow有几种图优化的方法，其中一种较为重要的是layout optimizer，核心思想是调整tensor的layout（NHWC to NCHW），原因在于在较早的cudnn版本中的API是不支持NHWC格式的输入的，目前cudnn7.0版本已经能支持NHWC格式输入了，但经过实测发现以NHWC格式为输入调用cu
最近在研究视频分析相关技术，朋友推荐了darknet开源库，其中主要使用yolo算法，想了解yolo的朋友请自行百度，下面直接说正题。 一、运行环境 OS：Windows 10 显卡：GTX 1070 Ti 编译器/IDE：CMake-3.15.0-rc4-win64x64， Visual Studio 2017，C++编译工具集：V141，Python2.7 二、依赖库 D
在Windows上安装Tensorflow Tensorflow可以说是目前最火的机器学习框架。由于某些原因，我只能在Windows上使用GPU版本的Tensorflow。好在 Tensorflow1.0在最近也发布了，对于windows平台的支持也不错，这里将安装过程记录一下。 安装Python/Anaconda 首先第一步当然是安装python，直接去p
1.Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn的三种方法 https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769 2.Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 9.0 详细教程 https://blog.csdn.net/qlulibin/article/details/78714596 3.ubuntu16.04安装cuDNN的两种方式以及验证 https://blog.cs
Nvidia显卡驱动、CUDA和cuDNN一般都是同时安装的，这里整理的是我成功运行的最简单的方法。一、Nvidia显卡驱动1.1 在可以进入图形界面的情况下直接在“软件和更新”下搜索“附加驱动”，我建议选择“专用”的推荐显卡驱动。注意不要选最新版本。1.2 在无法进入图形界面的情况下（待
Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn 原文 https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/79545625 前言 因为之前针对Pytorch，caffe，torch等，装了cuda8.0和对应cudnn5.1，但是最近在装MxNet的时候，发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5，所以无奈
