前言由于学习与工作的需要，加上之前配置好的vmmachines都损坏了，我就重新弄一个ubuntu虚拟机，配置一下环境，给自己留个记录1、文件 原文：https://www.cnblogs.com/jerrybaby/p/8425805.html
Keras最简单的安装方式就是：anaconda + pycharm + TensorFlow+（GPU或者CPU）TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。采用 pip 安装方式1.确认版本：pip版本 >= 8.1。用 pip -V 查看当前 pip 版本，用 python -m pip install -U pip 升级pip 。2.确保你安装了 VS2015 或者 2013 或者 2010。anaconda：集成了很多Pyt...
注：本文全原创，作者：ZMAN (http://www.cnblogs.com/zmanone/) 这两天在安装Python的深度学习库：Theano。尝试了好多遍，CMake、MinGW、BLAS、APLACK等等都装了试着自己编译，网上教程也搜了一大堆，但都没成功。昨晚回家清理干净电脑，又小心翼翼地装了一遍，成功，今天来公司又装了一遍，也成功，现把步骤记录如下： （注：本步骤适用于WIN7 64位操作系统，Python版本为3.4.3 64bit） 1. 请将电脑清理干净。包括之前装...
版权声明：本文为博主原创文章，转载注明出处即可。 https://blog.csdn.net/bskfnvjtlyzmv867/article/details/81017226序阅读本篇文章可以帮你解决的问题是：提供一套解决方案，能够在支持Docker的任何版本Ubuntu系统下，搭建出完美运行各种深度学习框架、各种版本、各种环境依赖(NAIVID显卡)深度学习工程的开发环境。不仅如此，还要像在本机一样方便的修改代码运行计算。搭建深度学习计算平台，一般需要我们在本机上安装一些必要...
这是《使用亚马逊云服务器EC2做深度学习》系列的第四篇文章。（一）申请竞价实例 （二）配置Jupyter Notebook服务器 （三）配置TensorFlow （四）配置好的系统镜像配置深度学习的环境是一个非常繁琐的过程。它要求你对Linux命令有一定地了解，与此同时各种深度学习库、驱动更新十分频繁，有可能明天教程里的安装脚本就不管用了。 AMIAMI就是解决方法。AMI是可以直接在EC2启动的系统镜像，有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度...
下载Centos 7安装镜像，制作启动优盘。Install CentOS 7 安装CentOS 7。第一步，配置日期、语言和键盘。第二步，选择-系统-安装位置，进入磁盘分区界面。选择-其它存储选项-分区-我要配置分区，点左上角的“完成”，进入下面的界面:1234# swap #交换分区，一般设置为内存的2倍# / #剩余所有空间# 挂载点：swap, 期望容量：2048点左上角的“完成”，接受更改。第三步，在这步中，你可以通过选择列表中安全配置来设置你的系统“安全策...
之前没有用过显卡，直接上手了一块RTX2080,在pycharm里面配置tensorflow-gpu踩坑无数，写下这篇经验，希望对还在坑中挣扎的小伙伴们有些帮助。一些知识：配置tensflow-gpu，大概需要安装显卡驱动，安装python，CUDA，cuDNN，更改环境变量，安装tensflow-gpu其中的坑大概在于CUDA，cuDNN与tensorflow的版本需要兼容，有时还要考虑到python的版本。其中还需要注意python的位数，好像只能64位，32位会在哪里出错我忘了......CUDA（Com...
自从开始接触深度学习就踩坑不断，一言不合就要装各种东西，这里记录一下自己的折腾过程，也写一个教材教小白们入坑。#我也是小白#请大家多指教
1、准备工作
1.1 确定自己电脑的显卡配置
今天介绍的方法只支持NVIDIA显卡的用户。确定自己显卡型号，到下方网站查询其算力是否大于3.5（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）下面为节选，目前主流的GPU算力基本上都符合标准。1.2 为自己的显卡安装最新的显卡驱动（https://www.nv...
1.NVIDIA 驱动下载[可选]在NVIDIA驱动下载页面选择并下载与自己显卡匹配的驱动nvidia驱动下载页面2.CUDA Toolkit 下载在NVIDIA Developer官网找到CUDA Toolkit下载页面选择如下配置即可获得CUDA Toolkit下载地址cuda toolkit选项3.cuDNN 下载cuDNN需要登录NVIDIA Developer账号才能下载，登陆后打开cuDNN下载地址cudnn下载页面同意cuDNN Software License Agreement后选择cuDNN Library for Linux版本下载4.NCCL 下载[可选]NCCL同样...
参考教程一：https://blog.csdn.net/qq_42121640/article/details/80635071
参考教程二：https://blog.csdn.net/zr459927180/article/details/51627910
参考教程三：https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/89178917
1、首先暗影精灵4Plus:
（1）F10:设置Bios选项讲legacy模型启用，传统模式启用：Ubuntu的安装选择非UEFI的情况。
（2）将secure boot关闭。
（3）F9:来选择安装启动盘。
2、UltraISO中，将镜像刻盘时...
【教程分享】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置（GPU + CPU版本）
【良心教程】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置（GPU + CPU版本）
参考视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Lv41177BW?share_source=copy_web 视频地址点击这里 （原作者不是我，转载自B站，若有不当，请联系我删除!）
版权归UP Ternence_hh 所有。
话前吐槽和注意事项
csdn的好多讲...
Windows10 + eclipse + JDK1.8 + Apache Maven 3.6.0 + dl4j深度学习环境配置
JDK下载安装请自行，并设置好环境变量1 查看Java版本C:\Users\jiangshan>java -versionjava version "1.8.0_191"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_191-b12)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)
Windows下 Maven安装以及环境配置，请查阅博文：https://www.cnblogs.com/happyday56/p/8968328.html
本主安装的...
目标
配置深度学习环境，基于 ubuntu 18.04.5 +TensorFlow + GPU + python 3.6
硬件
需要的硬件如下：
1 一台带GPU的机器（深度学习环境将装在它上面）
2 一台装好了windows机器（制作系统启动盘，无需科学上网）
3 一个U盘（制作系统启动盘）
我的硬件如下 ：
1 一台带GPU的机器（深度学习环境将装在它上面）
储存盘1 ： 250G 固态；
存储盘2：2T机械盘（其实未挂载使用）
内存：4*16 G
GPU：1080 *2 （有一个死活检测不到，最后...
使用CPU ONLY的Linux机器配置深度学习环境
第一步，配置Anaconda第二步，激活conda环境第三步，配置纯CPU的torch
第一步，配置Anaconda
如果Linux机器空间足够大，那么肯定推荐使用完全版Anaconda，下载链接：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/
如果空间有限，那么可以使用纯terminal环境下的miniconda来操作，下载地址Google可得：https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/linux.htm...
Ubuntu16.04+深度学习环境配置全过程
一、Ubuntu16.04的安装二、NVIDIA驱动安装三、cuda+cudnn安装四、Anaconda安装五、apt-get、conda、pip换源六、安装pytorch七、安装tensorflow八、安装pycharm深受重装环境之苦，吐血记录。全程使用的安装包将会分享在百度网盘中，也可到官网下载合适版本。 链接：https://pan.baidu.com/s/1idc-cI3Z5Hn9cELbxrV-0Q 提取码：2fwu
安装包版本号Ubuntu16.04NVIDIA驱动430.64cuda10.1cudnn7.6.5to...
