目录（一）引言（二）更新驱动1下载驱动更新2安装3进行驱动更新（三）安装anaconda3-5.2.0（四）安装tensorflow-gpu1安装tensorflow-gpu环境2安装jupyter3安装tensorflow-gpu4安装pytorch（五）在pycharm中使用tensoflow-gpu1配置新的pycharm环境2创建IDLE快捷方式 资源下载，提取码:vv50 （一）引言最
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2024-05-05 08:32:30
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前言之前自己没有完整走过深度学习环境配置的流程，总觉得流程很麻烦，很烦人，后来经过几次的折腾，发现其实也没有那么吓人，基本上一遍就过。因此特意记录下自己的配置流程，相信你按照我的流程，也能非常顺利的配置好cuda和cudnn，开始你的深度学习之旅！依赖安装Ubuntu18.04默认安装了gcc v7，而cuda-9.0依赖gcc v6，通过下面命令安装：sudo apt-get install g
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2024-07-23 09:32:34
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使用diskpart工具建立GPT分区的步骤： 1、把MBR磁盘转换为GPT磁盘 在选择分区界面，按下SHIFT+F10调出命令提示符键入diskpart打开diskpart工具 ★选择目标磁盘 list disk--------------------列出系统拥有的磁盘目标磁盘 ★清空目标磁盘，并转换为GPT格式抹去磁盘上所有数据 convert gpt-------
首先十分感谢我的老师对我的支持，终于申请到了电脑，现在终于可以在linux系统下载配置tensorflow-GPU加速器了，对于新手说安装过程也是十分’感动’，掉坑无数，希望本文可以给大家带来帮助。步骤一：安装Nvidia显卡驱动 步骤二：下载并安装cuda8.0 步骤三：安装GPU版tensorflow 步骤四：安装atom及其插件 步骤五：测试程序步骤一 ：安装Nvidia显卡驱动 步骤二：下
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2024-05-20 12:23:35
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文章最前： 我是Octopus，这个名字来源于我的中文名--章鱼；我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github ；这博客是记录我学习的点点滴滴，如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣，可以关注我的动态，一起学习，共同进步。相关文章：LeetCode：55. Jump Game（跳远比赛）Leetcode：300. Longest Increasing Sub
NVIDIA显卡驱动及CUDA相关安装流程NVIDIA驱动安装NVIDIA驱动官方下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn第一步先查看适合的显卡驱动版本ubuntu-drivers devices第二步下载合适的显卡驱动第三步下载驱动相关依赖 安装lightdm是在弹窗上选择lightdm[若没有弹窗略过]第四步禁用nouveau
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2024-05-14 15:52:45
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背景：我的计算机GPU版本为NVIDIA GeForce RTX 3070 首先，查看显卡的版本以及对应的CUDA桌面鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息一.TensorFlow安装（试错阶段,不想安装TensorFlow2的可直接跳到下一节）1.安装CUDA本人计算机CUDA对应的版本为11.2.162 在官网中找到相应的版本号进行下载https://devel
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2024-05-10 19:14:04
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前言： 之前安装的 CPU 版本的 tensorflow 一直出问题，索性就直接安装 GPU 版本的 tensorflow 了（有了GPU 就不能浪费）。安装过程：1）看自己有无 GPU，找到对应 GPU 的版本：任务管理器 => 性能 => GPU然后在 Anaconda Prompt 里面输入 nvidia-smi 来检查是否含有英伟达驱动，若没有则需要在 英伟达官网 安装驱动：
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2023-11-02 09:04:22
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Swin-Transformer-Object-Detection环境搭建1、 Swin-Transformer-Object-Detection系列版本Swin-Transformer-Object-Detection2 MMdetection系列版本mmdetection3、 MMDetection和MMCV兼容版本4、Installation（Linux系统环境安装）1、pytorch 与c
Table of Contents一、安装NVIDIA驱动二、gcc降版本三、安装CUDA四、安装CUDNN五、安装Tensorflos-gpu安装过程中遇到的一些问题：问题1. 更新内核警告问题2. 安装警告问题3.循环登录或者其他安装失败等问题本机环境：显卡 NVIDIA GTX 1050，Ubuntu16.04，Python3.6.7（虚拟环境安装）安装版本：NVIDIA 410.48，CU
现在不少app内都集成了支付宝功能 使用支付宝进行一个完整的支付功能，大致有以下步骤：1>先与支付宝签约，获得商户ID（partner）和账号ID（seller）(这个主要是公司的负责) 2>下载相应的公钥私钥文件（加密签名用）3>下载支付宝SDK 里面提供了非常详细的文档、如何签约、如何获得公钥私钥、如何调用支付接口。 4&g
引言 最近在学习图神经网络需要安装Pytorch环境，说起安装过程来那是相当的心酸。如果直接用pytorch官网提供的命令行安装速度太慢或者下载到90%就报runtime error的错误，尝试换了源镜像之后可能因为不是直接官网下载或者其他的什么问题又老报错，经过两天的各种尝试终于安装好了，所以我将自己的经验写下来希望各位朋友能够避坑。做深度学习的base环境基本都是Anoconda，本篇文章也
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2024-09-04 14:27:49
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Windows系统安装GPU版tensorflow和pytorch 亲测安装成功。一、安装VisualStudioVS是安装CUDA的前置条件，安装VS时，只需要安装C++桌面开发组件。 VS官方下载链接 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/community/二、安装AnacondaAnaconda安装简单，下载安装包直接安装即可
这篇文章的主要内容是：安装TensorFlow2过程中出现的问题及解决方案如果你系统有多个cuda版本或者Tesla(需要专门的显卡驱动)，可以供参考，因为这些情况笔者没有操作过，不能乱讲。下面针对大众化的GeForce显卡的安装笔者显卡是RTX2060，如果你和笔者一样，直接跟着走，我希望不浪费您的时间。如果我写了注意两字的地方，那可能需要引起你的重视，至少我是仔细思考过的。装最新的2.2吧，因
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2024-09-30 10:54:23
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前言：之前安装了很多次，不分gpu/cpu版胡乱装，导致后面出现各种问题。不同于安装tensorflow_cpu版gpu版基本按照点击打开链接安装，但是有些问题，下面具体说明。配置是ubuntu16.04, cuda8.0, cudnn5.1, tensorflow-gpu另一种安装的是ubuntu18.04, cuda9.0, cudnn7, tensorflow-gpu.这里是ubuntu16
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2024-05-11 08:10:25
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写在前面的话paddle的文档目前版本到CUDA11.2，所以我们后续的安装文件CUDA请下载11.2版本的，笔者下载了11.3，到最后使用时有错误，所以在这里先做说明
版本安装不正确的错误信息.png
笔者最终正确运行的版本.png
目标主机Windows10
2021-12-06_090350.png
显卡NVIDI
本文讲的是win10环境下gpu版本的tensorflow安装配置方法，先讲好我想配置的环境：名称版本系统版本win10 x64CUDA Toolkit10.0CUDNN7.5.1.10python版本py 3.7.3（64位！！！）NVIDIA驱动版本430.39TensorFlow-gpu1.13.1查看自己的gpu(显卡)如果不知道的可以用gpu-z下载查看下，我的是GTX 96
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2024-05-28 14:16:27
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目录docker和nvidia-docker的区别docker安装docker-nvidia安装使用docker安装gpu版本的pytorch安装JupyterLab （可以选择不安装）命令解读 docker和nvidia-docker的区别nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-pl
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2024-03-19 20:11:25
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简介本项目旨在帮助大家在Windows10环境中安装PaddlePaddle-GPU包括:vs环境N卡显卡驱动AnacondaCUDACUDNNPaddlePaddle-GPU欢迎大家遇到什么问题，在评论留言。记录解决后收入错误总结中，帮助大家更少的踩坑。0前言目前windows下飞桨支持的环境： Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)GPU版本支持CUDA 10.1/10.
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2024-06-18 18:44:39
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建议可以使用anaconda创建专门的虚拟环境来安装TensorFlow，因为如果你之后继续在此环境下安装如tensorflow-federated（联邦机器学习）的话就会出问题。1 版本准备注意四个版本是一一对应的，可能改变任何一个的版本都会导致不能运行 python版本3.7.6 tensorflow-gpu版本2.0.1 CUDA版本10.0 cuDNN版本7.6.52 TensorFlow
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2024-03-26 14:39:35
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