cuda+nvidia+cudnn+tensorflow的安裝記錄

阿新 • • 發佈：2018-12-10

nvidia-390

cuda-9.1 (個人建議用9.0)

cudnn找對應版本就行

tensorflow-gpu==1.6.0 (試過1.8,1.7,1.4都不行) 還是有這個問題，libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

放棄

nvidia-390 cuda-9.1 (個人建議用9.0) cudnn找對應版本就行 tensorflow-gpu==1.6.0 (試過1.8,1.7,1.4都不行) 還是有這個問題，libcublas.so.9.0: cannot open shar

1. 安裝Ubuntu16.04 系統下載地址： http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下載64位系統：ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso 製作系統盤安裝，推薦使用rufus,這個簡單便捷，大力推薦。下載網址：https://

一、安裝cuda 首先下載cuda打deb檔案https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive 選擇相應的系統版本和檔案型別（此處我們選擇local的deb型別檔案）然後執行以下三條命令 1、sudo dpkg -i&nbs

之前用過TensorFlow的CPU版，現在買了個新電腦，就想把GPU也用起來，又因為目前大部分工作是在linux下做，所以有了在linux下安裝cuda和TensorFlow的計劃，快一個禮拜一直在搞這件事，重灌了N次系統，cuda和TensorFlow終於是

1.安裝anaconda 安裝最新版：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe 加入環境變數： path加anaconda安裝目錄 path加anaconda安裝目錄/scripts

1,安裝環境系統:centos 7 python版本:2.7 (系統預設帶的) tensorflow 版本 1.2.1 cp2.7 linux cpu 2,先安裝anaconda

caffe是一個非常清晰且高效的深度學習框架，目前有著不少的使用者，也漸漸的形成了自己的社群，社群上可以討論相關的問題。我從開始看深度學習的相關內容到能夠用caffe訓練測試自己的資料，看了不少網站，教程和部落格，也走了不少彎路，在此把整個流程梳理和總結一遍，以期望可以可

可能點擊自己 pkg pep drive ron oca detail 　　Ubuntu非要換centOS。。。好吧。。。　　看了很多是通過ELRepo源安裝驅動，不過我沒有成功，只是通過它的步驟檢測了顯卡驅動型號。 0、安裝gcc yum -y install

一、安裝環境說明軟體版本下載連結說明 Ubuntu系統 16.04-64位 … … Python anaconda 3.6 不使用系統自帶的2.7版本 CUDA cuda_8

有一臺伺服器，在使用nvidia-smi命令是，提示： NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA

atm search 容易 oca api RM run correct 既然安裝說明平臺：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安裝版本：提供gpu版本、cpu版本安裝方式：pip方式、Anaconda方式 Tips: 在Windows上目前支持p

req abi har linu 分別是目錄 comm 能夠 csdn Ubuntu18.04環境下的安裝: 主要參考下面這個博客： https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 https://blo

h5py with floating blank col 進行 ima inf height 參照步驟：https://blog.csdn.net/weixin_42359147/article/details/80622306 坑：安裝完成後 import tensor

安裝驅動最開始在英偉達官網下載了官方驅動，安裝之後無法登入系統，在登入介面反覆迴圈，用cuda裡的驅動也出現了同樣的問題。最後解決辦法是把驅動解除安裝之後，通過命令列線上安裝驅動。解除安裝驅動： sudo nvidia-uninstall 線上安裝： sudo apt-add-repository

chmo 777 Document 這裡Document是一個資料夾，資料夾中還有好多子檔案，可以發現執行了這條指令以後，其子資料夾的許可權並沒有改變。要想改變其子資料夾的許可權，應該執行 chmod -R 777 Document/ ubuntu desktop的英偉達CUD

裝好ubuntu後，不需要安裝顯示卡驅動，因為cuda有配套的顯示卡驅動。切記：只限於單顯示卡的使用者 1、安裝cuda sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-lo

2018.12.19 ————— Ubuntu 16.04 Nvidia Graphics Card: GeForce GTX 1070 Nvidia Graphics Driver CUDA 9.0 cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.0

文章目錄系統環境和準備工作如何安裝CUDA、CUDNN和tensorflow-gpu 檢視你的GPU計算等級(Compute Capability) 檢視CUDA各版本支援的GPU計算等級檢視TensorFlow各版本支援

本篇文章主要講解在Ubuntu16.04環境下，搭建TensorFlow框架，主要是GPU版本的。下面我採用conda安裝tensorflow-gpu。第一步：安裝navidia driver 第二步：安裝anaconda 參考我的另一篇

現在tensorflow 終於支援高版本（cuda 8.0）一鍵安裝了，今天嘗試了一下，很爽。不用折騰那麼多東西。建議安裝 anaconda ,一個特別好的Python包管理器，清華大學的源有其映象，安裝速度，更新也挺快的。其獨有的虛擬環境可以將一個個環境隔離開來，互不