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深度学习环境搭建Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUDNN6.0+Anaconda3+tensorflow1.3.0

时间:2018-10-22 21:44:21

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深度学习环境搭建Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUDNN6.0+Anaconda3+tensorflow1.3.0

电脑为联想拯救者Y7000,显卡GTX1650。

装的是WIN10+Ubuntu16.04双系统。

一、双系统装Ubuntu16.04

主要借鉴的下面的链接,包括删除Ubuntu,系统分区。

/Spacegene/article/details/86659349

1、删除之前的Ubuntu(第一次装系统的同学可以跳过)

经常重装系统,希望上次是最后一次了。

从磁盘管理中可以看到之前装的Ubuntu所在分区(Type = Unknown),用diskpart选定磁盘后直接删除。

用EasyUEFI删除Ubuntu的启动项。

2、安装Ubuntu16.04

官方地址:/download/desktop

官方Ubuntu16.04.5 LTS下载地址:http://hr./16.04.5/

ps.我装的16.04.5,用的过程中突然发现变成了16.04.6,不知道啥时候弄得。

用UltraISO制作U盘启动盘

我的电脑是用F12选择U盘启动,不同电脑可能所需的按键不同,不过win10系统也可以用另一个方法。

/bios/13167.html

不一样的点是,我的电脑进按F2进Bios,F12选择U盘启动。个人觉得上面的链接比按键进入好使…

建议分区的时候boot大于200M,200M对于有更换内核需求的用户的话就不太友好,这也是本小白重装系统的原因之一。[哭]

二、环境配置

1、NVIDIA驱动 + CUDA8.0 + CUDNN6.0

主要参考/pursuit_zhangyu/article/details/79362128

注意:

(1)NVIDIA安装之前可能权限不够,需要chmod a+x name来加权限。安装时sudo ./name -no-openfiles -no-x-check会省点事儿。

(2)CUDNN里添加环境变量那一块我没弄,直接通过查看cudnn版本来验证安装成功。

2、Anaconda3 + tensorflow1.3.0

主要参考/zbr794866300/article/details/97770752

我下载的是Anaconda3 4.2 64位下载

注意:

(1)tensorflow可以选1.3.0和1.4.0两个版本,可参考tensorflow版本选择。

(2)

conda install tensorflow-gpu #安装GPU版本conda install tensorflow #安装CPU版本

我用conda安装失败,改用pip。

pip install tensorflow-gpu==1.3.0#安装GPU版本的tensorflow1.3.0

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