windows10+pytorch+anaconda4.4.0+python3.6.1+cuda8.0+cudnn5.1
- 首先確認windows下cuda8.0及cudnn5.1安裝成功
- 確認anaconda4.4安裝成功,python版本3.6.1
- 下載 pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80.tar.bz2
進入安裝包目錄,shift + 右鍵,在當前目錄命令列輸入
conda install numpy mkl cffi
conda install –offline pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80.tar.bz2測試python
python
import torch
import torch
x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(xx)from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(xx))
成功
相關推薦
windows10+pytorch+anaconda4.4.0+python3.6.1+cuda8.0+cudnn5.1
首先確認windows下cuda8.0及cudnn5.1安裝成功 確認anaconda4.4安裝成功,python版本3.6.1 下載 pytorch-0.1.12-py36_0.1.12cu80
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
ubuntu14.04安裝python3.6和pip9.0.1
系統 efi 歐洲 clas 折騰 span 解壓縮 pytho col 前提: ubuntu14.04自帶python2.7和python3.4,如下: 要想安裝python3.6,建議不要動之前的2.7和3.6(血一般的教訓) 下面我們切入正題: 安裝python3
Windows10上使用VS2017編譯OpenCV3.4.2+OpenCV_Contrib3.4.2+Python3.6.2操作步驟
1. 從https://github.com/opencv/opencv/releases 下載opencv-3.4.2.zip並解壓縮到D:\soft\OpenCV3.4.2\opencv-3.4.2目錄下; 2. 從https://github.com/opencv/opencv_con
win10環境下使用Anaconda3配置安裝TensorFlow-gpu-1.11(win10+Python3.6+vs2015+CUDA9.0+cuDNN7.1+anaconda3+Spyder)
前言 入坑AI,安裝TensorFlow學習深度學習,網上有很多安裝方法,在這裡僅記錄我的安裝方法以及在安裝過程中踩到的各種坑,以便在以後因故重新安裝時供自己回顧使用。(多圖長文) 安裝準備 軟體準備:
Eclipse4.5+pyDev4.4.0+python3.6.0
學習初期使用Anaconda進行程式設計,好處是對資料處理以後可以及時檢視結果,但是後來看工程都是使用Eclipse,自己嘗試在原有的Eclipse安裝pyDev外掛,安裝後總是提示錯誤,說Eclipse版本太老,選擇更高的版本或者低版本的pyDev,但是並不知道具體的版本對應。下面為大家提供一種實
Django:Python3.6.2+Django2.0配置MySQL
cli database IT 添加 djang 合並 self. bsp 檢查 持續學習Django中。。。 Django默認使用的數據庫是python自帶的SQLlite3,但SQLlite並不適用於大型的項目,因此我將數據庫換成了MySQL,下面介紹下Django
win10,python3.6,django2.0.3,項目基本命令
clas reat data tar server shel bsh serve pos 1.django-admin startproject project_name(創建項目) 2.python manage.py startapp appname(創建應用) 3.p
windows10 64位下tensorflow 3.6+cuda 9.0 +cudnn 9.0安裝過程與踩過的雷
在昨天之前,我甚至還不知道GPU執行tf程式到底長啥樣,就在昨晚我開始嘗試了。那麼問題來了。 如何在windows系統下安裝tf並且成功執行呢?我先說說大致過程,然後吐槽下我遇到的一些坑。 第一步,確保你的電腦有GPU(當然這是廢話了)。這時候最好把顯示卡驅動裝好 第二步,安裝python環境
轉 :ubuntu16.04+Tensorflow—GPU1.4.1+CUDA8.0+CUDNNv6.0 親測有用
之前按照這篇部落格的內容配置過深度學習的環境,好久沒用忘了,趁現在想起來趕快碼起來,下次就不用找了,再次感謝博主的分享! 牢騷 上來必須牢騷一下這幾天的裝機感受,準確的說是
MAC OS X10.10+ python3.6 + tensorflow1.3.0
1.安裝python3.6 官網下載python3.6 for MAC,安裝 2.下載安裝虛擬環境virtualenv sudo pip3 install --upgrade virtualenv 3.生成tensorflow的虛擬環境 virtualenv
Windows10下安裝Scrapy(Python3.6)
第一步:下載安裝pywin32(圖形化介面安裝),檢視自己的python版本,以便於選擇合適的pywin32版本。 這裡python3.6版本,32bit。 下載連結:下載地址 第二步:安裝lxml pip install lxml 第三步:下載安裝twisted(命令列
python3.6安裝opencv4.0和安裝TensorFlow
1、安裝python3.6 (1)進入python的windows的下載地址 https://www.python.org/downloads/windows/ 選擇: Download Windows x86-64 executable installer
Python3.6(3.0以上)安裝scrapy
Python3.6(3.0以上)怎麼安裝scrapy 首先使用>pip install Twisted 然後使用>pip install scrapy=1.4 如果失敗就在這個網站(htt
redhat + apache2(httpd) + django2.0 + python3.6 搭建流程
安裝並啟動 httpdsudo yum install httpd sudo systemctl enable httpd sudo systemctl start httpd主配置檔案是/etc/httpd/conf/httpd.conf。 配置儲存在的/etc/httpd
2018最新win10 安裝tensorflow1.4(GPU/CPU)+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安裝CUDA莫名失敗 導入tensorflow失敗報錯問題解決
下載地址 find msd microsoft blank craft program 發現 占用 原文作者:aircraft 原文鏈接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本開發環境搭建 1. M
2018最新win10 安裝tensorflow1.4(GPU/CPU)+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安裝CUDA莫名失敗 匯入tensorflow失敗報錯問題解決
基本開發環境搭建 1. Microsoft Windows 版本 關於Windows的版本選擇,本人強烈建議對於部分高效能的新機器採用Windows 10作為基礎環境,部分老舊筆記本或低效能機器採用Windows 7即可,本文環境將以Windows 10作為開發環境進行描述。對於Windows 10
Tensorflow Pytorch GPU安裝(Ubuntu 16.04 anaconda cuda8.0 cuDNN6.0)
1. 安裝python(Anaconda) python環境使用anaconda 從官方網站下載作業系統對應的版本 chmod +x Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh ./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
windows 7 下cuda 9.0 解除安裝、cuda8.0 安裝
1.首先 對於cuda8.0、cuda7.5的解除安裝都可以相容 安裝cuda9.0之後,電腦原來的NVIDIA圖形驅動會被更新,NVIDIA Physx系統軟體也會被更新(安裝低版cuda可能不會
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