深度學習--torch安裝
一、查看cuda及cudnn版本
cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
二、官網鏈接
http://pytorch.org/
支持三種安裝方式,conda,pip 以及source
深度學習--torch安裝
相關推薦
深度學習--torch安裝
gre 鏈接 pip http version source 三種 nbsp -a 一、查看cuda及cudnn版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep
1.深度學習之安裝教程
步驟 install sta tensor lib64 libc 鏈接 lib flow 在centos5下安裝TensorFlow。 步驟: 1.安裝python3.5 2.安裝pip3,同時建立軟鏈接。 3.安裝TensorFlow,pip install --upgr
基於scikitlearn的深度學習環境安裝(三)(完整版)
錯誤提示 title -m lap mnist class clas pip evel OS Linux Ubuntu14.04安裝 pip (python2.7.9或以上自帶pip) sudo apt-get install python-pip pip是python環
【深度學習】安裝TensorFlow-GPU
1、Windows版 準備 乾淨的系統,沒有安裝過Python,有的話就解除安裝了。 另外我的系統安裝了VS2015 VS2017(這裡我不知道是不是必備的)。 現在TensorFlow和cuda以及cuDNN品名升級,所以這裡採用了幾乎是最新版的了(2018年11月19日) Anaconda
深度學習環境安裝筆記
行動式工作站 Ubuntu18.04LTS gcc, g++ 4.8 NVIDIA Drivers 390 CUDA9.0 CUdnn v7.1.4 TensorFlow版本 啟用:$source activate tensorflow 結束:$source de
【深度學習】安裝pytorch
2、cmd中執行: 注意:直接複製Run this Command 裡面的安裝程式碼 注意:把pip3的3刪除 第二步: pip install torchvision 3、安裝技巧: 4、檢查是否安裝成功:python import torch
ubuntu16.04+深度學習框架安裝
AI菌折騰n天后,Windows+ubuntu16.04雙系統安裝宣告失敗實現各大深度學習框架+
深度學習環境安裝注意事項01(Ubuntu16.04+caffe+1060(6G))
1:顯示卡驅動安裝 1)https://www.geforce.com/drivers 去官網找驅動下載安裝 2)直接在軟體與更新中驅動更新安裝。(最新的版本不一定是最適合的) 2:cuda安裝 1)這個連結https://developer.nvidia.com/cuda
深度學習庫安裝與使用
Theano windows下 Download Anaconda now! conda install mingw libpython pip install theano Keras Windows下 通過 cond
深度學習之安裝 TensorFlow Keras
前提需要安裝好: ①Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64 ②pycharm 因為我的顯示卡器的原因只能進行CPU安裝 安裝好了Anaconda就是安裝了python的環境,你在cmd那裡輸入python看看它有沒有顯示你的python版本資訊
Tensorflow1.4.0(GPU)+Win10+Anaconda5.0.1+CUDA8.0+cuDNN6.0+Python3.6深度學習環境安裝
第一次寫部落格,因為Tensorflow1.4.0(GPU)安裝,感慨萬千,也希望大家安裝的時候別走博主的坑,博主儘量讓大家避開坑(關注官網動態很重要)也是看了很多篇部落格。但是很多不具有時效性,畢竟Tensorflow一直在發展,一直在更新新版本。總結出了很多
MatconvNet+VS2015+Matlab2018a+CUDA9+cudnn7:在matlab上搞深度學習,安裝環境時遇到的大坑!
事情發生的背景 作為剛入職的深度學習實習生,入職第一天,我領完電腦,剛裝完電腦,分配好公司的ip,連chrome都還沒來得及安裝,就接到任務,需要實現給定的論文的方法,當然啦,我師傅給了我原始碼、資料集和論文。 坑爹的是,這篇論文中用到的方法是在matlab上實現的,不是
[計算機視覺][神經網路與深度學習]SSD安裝及其訓練教程
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd(出現“分支”則說明copy-check成功)123進入下載好的caffe目錄,複製配置檔案 cd /home/usrname/caffe
Win7 64位 Keras深度學習框架安裝
最近想用Python搞搞神經網路,就用Keras了。 Caffe和Keras相比優缺點: 框架 優點 缺點 Keras 使用簡單,快速開發,參考資料多 執行慢 Caffe 使用較難,參考資料少 執行快
深度學習torch之三(神經網路的前向傳播和反向傳播以及損失函式的基本操作)
1.神經網路的前向傳播和反向傳播 require'image'; input=torch.rand(1,32,32) itorch.image(input) 隨即生產一張照片,1通道,32x32畫素的。為了直觀像是,匯入image包,然後用itorch.image()方法
用GPU加速深度學習: Windows安裝CUDA+TensorFlow教程
***根據讀者反饋,Python 3.6可用*** ***軟體安裝有時效性,如果安裝失敗請參考評論區反饋*** ***請勿私信問我為什麼“XXX安裝失敗”,我也不知道*** ***精力有限,本文不再繼續更新*** 0.背景 在的Windows上使用GPU進行深度學習
為深度學習環境安裝開源深度學習框架Tensorflow(Ubuntu16.04+CUDA+cuDNN+Anaconda+Tensorflow)
前一篇文章《Ubuntu16.04+GTX1050+CUDA8.0配置深度學習環境》 已經介紹瞭如何配置深度學習環境,本文介紹下如何配置深度學習框架Tensorflow。TensorFlow是谷歌基於D
深度學習2--安裝opencv2.4(材料都在百度雲上)
使用caffe之前需要安裝的重要軟體之一 搭建編譯環境 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install build-essential 安裝依賴庫 $ sudo apt-get install cmake git libgtk
深度學習(1)LINUX下深度學習環境安裝
LINUX下深度學習環境配置 環境:Ubuntu 16.0,python 2.7.9 1.首先安裝好LUNUX 2.撥出命令列CTRL+ALT+T 3.檢測是否安裝python,一般LINUX預設安裝
ARM64+ubuntu18.04深度學習環境安裝小結
概述 本人斷斷續續花費了兩週時間,在某國產ARM64+linux環境的伺服器上,使用docker容器安裝成功了公司深度學習專案所需的環境。中間過程坎坷,在此結文以記,希望能對他人有所幫助,少踩坑。 目前成功搭建的環境如下:aarch64 docker容器,u