cuda
  1. 首页
  2. cuda

Proxmox + Ubuntu16.04 + CUDA 8.0 环境下，安装Tensorflow

前首先，需要按前一篇的步骤，装好Proxmox+Ubuntu16.04+CUDA8.0环境安装cudnn6下载cudnn的deb包，然后安装tensorflow这里是python3安装Jupyter然后通过jupyter-notebook启动分辨率PROXMOX默认的分辨率很低，而且是4：3。在很多情况下会导致内容显示不完整。所以，这里提供一种改变proxmox内Ubuntu虚拟机的分辨率的方法。这里将端口转到了ip:6000，vncviewer可以通过这个地址访问虚拟机。

ubuntu 14.04 安装cuda

e)输入$sudoservicelightdmstart重新启动图形化界面。Alt+ctrl+F7，返回到图形化登录界面，输入密码登录。exportPATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH善后工作：检查NVIDIADriver是否安装成功终端输入：$cat/proc/driver/nvidia/version会输出NVIDIADriver的版本号b)检

Ubuntu 16.04 LTS + CUDA8.0 + cudnn6.0

本文选择run格式安装，关于deb的安装请参考上述官方手册，或者本人另一篇博客NVIDIADIGITS学习笔记，不过有点老了。参考手册:NVIDIACUDA官方手册CUDALinuxInatallation软件环境：Ubuntu16.04LTS硬件环境：1080TI您还可以参照企鹅饿饿饿的Ububtu16.04+GTX1070深度学习小钢炮这篇文章~,~安装安装前请先参考注意事项部分………………………………

Ubuntu16.04 cuda cudnn opencv caffe

[一]更新源：1、复制原文件备份sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak2、编辑源列表文件sudogedit/etc/apt/sources.list3、将原来的列表删除，添加如下内容debhttp://mirrors.163.com/ubuntu/xenialmainrestricteduniversemultiversedebht

TensorFlow(gpu版本)安装教程 Ubuntu16.04

本篇文章主要讲解在Ubuntu16.04环境下，搭建TensorFlow框架，主要是GPU版本的。cpu版本相对比较简单，网上教程应该也比较详细。安装TensorFlow有以下几种方法，通过Docker安装，通过pip安装以及从源码安装。pip是一个安装、管理Python软件包的工具，通过pip可以安装已经打包好的TensorFlow以及TensorFlow所需要的依赖关系。进去之后，我们选择Linux->x86_64->Ubuntu->16.04->runfile即可下载，大概是一个多G，如果需要注册啥

Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano

测试cuda的Samples编译测试cuda例子与测试，在命令行输入：这里报错是因为Ubuntu16.04自带的gcc5.x版本CUDA不兼容，所以需要降低gcc+版本:再次输入如下语句重新测试Samples:打印类似如下信息，说明安装成功：安装cudnn首先去官网下载你需要的cudnn，下载的时候需要注册账号。安装caffe安装Opencv3.1.0从官网上下载opencv3.1.0http://opencv.org/releases.html并将其解压到你要安装的位置，假设解压到了/home。配置ca