搞定ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow1.4.0
吐血，裝cuda和cudnn搞了兩天……
記錄一下： 首先！！各位小白不要上去就直接裝！！！！！ 一定要看好對應版本！！！！ 有的cuda版本和tensorflow的版本不相容，有的NVIDIA驅動和cuda之間不相容 先多看一些部落格之類的，觀察與自己ubuntu版本、顯示卡型別一致的部落格，看他們裝的最普遍的cuda和cudnn版本，不要一味追求最新的版本（我就裝了cuda9.2之後發現沒有對應的tensorflow……難受） 這一步非常關鍵，避免來回折騰 其實版本選對，策略選對最後裝起來非常輕鬆……前面都是彎路……
至於坑到我的部落格就不列舉了 ennnnnnn，有的部落格真的是大坑，哎。
相關推薦
搞定ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow1.4.0
吐血，裝cuda和cudnn搞了兩天…… 記錄一下： 首先！！各位小白不要上去就直接裝！！！！！ 一定要看好對應版本！！！！ 有的cuda版本和tensorflow的版本不相容，有的NVIDIA驅動和cuda之間不相容 先多看一些部落格之類的，觀察與自己ubun
ubuntu16.04，python2.7，opencv3.4.0，安裝
啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊直接 pip install opencv-python參考：官方教程：https://docs.opencv.org/master/d7/d9f
深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0
edi tensor pkgs strong www url 輸出 軟鏈接 5.0 目錄 深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件說明： 軟件準備： 1. 安
Ubuntu16.04+Cuda8.0+cuDNN6配置py-faster rcnn(轉)
原部落格地址：https://blog.csdn.net/meccaendless/article/details/79557162 0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目標檢測演算法 ，時至今日依舊還是Object Detection領域最好方法之一，基於該框架後續推出了 R-FCN，
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0_error while loading shared libraries: libcudnn.so.6
配置：ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0 完整問題描述：error while loading shared libraries: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directo
保姆級教程——Ubuntu16.04 Server下深度學習環境搭建：安裝CUDA8.0，cuDNN6.0，Bazel0.5.4，原始碼編譯安裝TensorFlow1.4.0(GPU版)
寫在前面 本文敘述了在Ubuntu16.04 Server下安裝CUDA8.0，cuDNN6.0以及原始碼編譯安裝TensorFlow1.4.0(GPU版)的親身經歷，包括遇到的問題及解決辦法，也有一些自己的經驗，希望能對讀者有所幫助。期間參考了許多前人的文章，後文會一一附上鍊接，在此先行謝過。在下能力有限，
Ubuntu16.04 cuda8.0+cudnn6.0+python3.5 配置tensorflow-gpu 1.4.0
機子情況 win10+ubuntu16.04雙系統 cpu:intel i7-7700 gpu:GTXI060 6G EVGA 在ubuntu16.04上想配置GPU版的tensorflow 備註： 我原來系統是win10，後來用u盤製作啟動盤安裝了ubuntu16.04
legacy啟動下ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0配置
一、Ubuntu16.04安裝 在ubuntu16.04之前，我已經是win10的系統。然後在網上搜索了大量的帖子，都說裝雙系統要看電腦是哪種啟動方式，BIOS（Iegacy）+MBR 和 UEFI+GPT，可以簡單的理解為EFI是新一代的BIOS，GPT是新一代的分割槽方
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6+tensorflow安裝
然後就先把cuda9.0解除安裝了， sudo apt-get --purge remove cuda 準備重灌，後來覺得實在麻煩，不如直接重灌系統，再來一次。。。 裝NVIDIA驅動384.69 裝cuda8.0 在cuda_8.0.
深度學習（TensorFlow）環境搭建：（三）Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3
缺失 應該 否則 wid -c 方式 *** 也不能 collected 緊接著上一篇的文章《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NVID
配置YOLO2（ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.1.0）
href seconds make fun put ges jre 成功 下載 要求已經安裝好了CUDA 8.0 以及OpenCV3.1.0 YOLO官方網站 配置darknet git clone https://github.com/pjreddie/dark
Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0環境搭建
選擇 per orf stop lis option amd64 pan repo 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.
Ubuntu16.04 CUDA8.0+caffe+gpu執行環境配置
完成win10+ubuntu 16.04雙系統的安裝後，開始在ubuntu16.04系統上安裝nVidia驅動，配置cuda，cudnn執行環境，並完成caffe成功配置+MNIST資料庫測試。現在寫下部落格記錄安裝配置過程，以及對配置過程中遇到的錯誤提供解決辦法，避免今後再配置caffe時又踩
（自用）Ubuntu16.04+cuda8.0+caffe配置及採坑
電腦配置 OS：Ubuntu16.04 CPU:E5 2630 v4 (2.2GHz * 10) Memory:DDR4 2600 RECC 16G*4 GPU:NVIDIA Titan XP *2 安裝過程 1.安裝相關依賴項 sudo a
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn+opencv3.0+caffe
一.ubuntu16.04安裝 開機F12進入BIOS的裝置啟動選單，選擇U盤啟動。 安裝型別，選擇其他選項，進行分割槽。 Swap：邏輯分割槽，20GB 空間起始位置 交換空間 /boot（引導分割槽）：10G 邏輯分割槽 空間起始位置 Ex
Ubuntu16.04 + CUDA8.0 + OpenCL + Nvidia 安裝配置和問題總結
1. 安裝Nvidia的Driver（推薦配置時在其它移動裝置參考本文章，部分步驟會關閉圖形處理器，進入純命令列介面，如果沒有在別的地方開啟或是記住下面的步驟則無法進行下去） The input
Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.1配置faster-rcnn的方法以及訓練自己的資料出現的問題
最近在用教研室的伺服器跑faster rcnn, 伺服器配置太高了ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn 5.1, 但是原本的faster rcnn 點選開啟連結已經是兩年前的了,所以會出現不相容的問題.網上查了一個大神的,就用了這個點選開啟連結部
caffe--ubuntu16.04+cuda8.0+opencv3.0+python2.7(Anaconda)+matlab(桌上型電腦，獨顯為GTXNVIDIA1060)AN3.4.
配置前提：桌上型電腦已經安裝上win10，GTX1060顯示卡 1.安裝Ubuntu16.04 剛開始一直是按照以前的方法使用軟通牒刻錄到u盤，但發現每次進入u盤啟動的時候都提示boot failed，以為系統沒有燒錄好，又刻錄了幾遍還是這樣，網上說是Ubuntu16.04
Ubuntu16.04+cuda8.0安裝教程
1、安裝nvidia驅動 首先去官網上檢視適合你GPU的驅動。 例如，本人的GPU適合的驅動如圖： 執行如下語句，安裝 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get upd
Ubuntu16.04 +cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow配置明細
歡迎關注我的部落格：http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介紹在ubuntu16.04下，怎麼配置當下流行的深度學習框架，cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安