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cuda8.0+ubuntu+theano、caffe、tensorflow环境搭建

比如昨天搞的一台电脑，可能因为显卡比较新，然而ubuntu14.04、ubuntu15.04都比较旧，连安装系统都装不上，一开始在14.04上重装了n多次系统，还以为是自己电脑的问题。最后在ubuntu16.04竟然非常顺利完成了安装；然而16.04的版本，只有cuda8.0才支持，在这台破电脑上，又折腾了我快一天的时间。显卡：GTX960环境：ubuntu16.04、cuda8.0下面是我的安装之路，总的来说theano、keras、tensorflow都比较容易安装；最难安装的是caffe，因为caf

Ubuntu14.04+GTX1080+Caffe＋python配置总结GPU版

下载完成后，解压tgz文件，将相关文件复制到/usr/local/cuda，输入命令：~$tarxvzfcudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz测试cuda样例nbody首先，看看显卡信息，输入命令：然后，建立并测试样例：$cdNVIDIA_CUDA-8.0/5_Simulations/nbody$make$./nbody-benchmark-numbodies=256000-device=0>Windowedmode>Simulationdatastoredinvideomemory>S

Ubuntu16.04 +cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow配置明细

lang=en-us）执行完上述后，重启。在终端中cd到opencv文件夹下，然后cmake成功后，会出现如下结果，提示配置和生成成功：--Configuringdone--Generatingdone--Buildfileshavebeenwrittento:/home/ise/software/opencv-3.1.0/build由于CUDA8.0不支持OpenCV的GraphCut算法，可能出现以下错误：/home/usrname/opencv-3.1.0/modules/cuDalegacy/sr

Ubuntu loop login解决方法

最近在Ubuntu上用到MXNet做些实验，本来为了GPU加速运算安装了CUDA，从此入坑......重新登陆Ubuntu发现Unity登陆使用陷在looplogin，输入密码回到登陆界面，无限反复。通过Ctrl+Alt+F1进入tty下查看/home/.xsession-error，发现并非PATH路径引入非法值造成。而且尝试了网上种种Xauthority、ICEAuthority、gdm等等方案，都未能解决。在tty下sudoapt-getremovecudasudoapt-getremove--pu

Ubuntu下cuda编程的基本过程

linkaddr一：运行程序按照上一篇文章所述，安装好cuda软件以后，就可以使用”nvcc-V“命令查看所用到的编译器版本，本人用版本信息来自：“Cudacompilationtools,release3.2,V0.2.1221”。自己创建一个目录，在里面新建cu文件，写入代码，保存，即可使用终端切换到相应目录下进行编译了，编译命令：nvcc-ofilenamefilename.cu，即可将.c

双显卡笔记本在Ubuntu下使用cuda的解决方案

笔记本是Intel的集显和NvidiaGTX970M的独显，之前是在win下用theano并用CUDA没有问题，现在想用tensorflow就尝试换Ubuntu，一换才知道Linux下这个双显卡这么有问题，按照官方教程顺序装完CUDA重启就黑屏，目测是装完cuda集显就被屏蔽了。Ubuntu本身也试过好多个版本。应该是安装完cuda后负责图形界面的Intel不干活了。在16.04的软件更新中可以同时更新到NVIDIA的独显和Intel的集显。

ubuntu14.04+cuda8.0+cudnn5.1+caffe+tensorflow 安装教程一

要想安装深度学习平台caffe与tensorflow，基础是装好操作系统，装好cuda，再开始装学习平台。教程分为3个部分：ubuntu14.04+cuda8.0+cudnn5.1安装caffe安装tensorflow安装本文虽然解释的不够详细，但是理清楚层次关系，按照文章中命令来，应该安装成功没有问题，检验多次了以此文感谢所有在互联网上分享知识的人和交流群中为我答疑解惑的人。

Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装CaffeGPU版本

CAFFE深度学习交流群：5326290180.检查配置http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5499180.html1.VMWare上运行的Ubuntu，并不能支持真实的GPU（除了特定版本的VMWare和特定的GPU，要求条件严格，所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后，又重新在Windows764bit系统上安装了Ubuntu14.0464bit系统，