一、安装Anaconda1.下载下载地址为：https://www.anaconda.com/download/#linux2.安装anaconda，执行命令：bash ~/Downloads/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
3.在安装过程中会显示配置路径Prefix=/home/jsy/anaconda2/4.安装完之后，运行python，仍是ubuntu自带的python信息，需自己设置下环境变量5.在终端输入$sudo gedit /etc/profile，打开profile文件6.在文件末尾添加一行：export PATH=/home/jsy/anaconda2/bin:$PATH，其中...
Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建，tensorflow , keras , pytorch , cudaUbuntu16.04安装参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656安装nvidia驱动sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update选择安装驱动
ubuntu-drivers devices查看自己显卡对应的驱动型号，可在nvidia官网查询
sudo apt install nvidia-410通过以下命令查看是否安装成功nvidia-smi 安装cuda,可选方式3种1.直接安装...
目录
一、双系统安装
1、制作U盘启动盘
2、选择装机位置
3、用U盘装机
二、Windows系统下cuda10.1+cudnn+anoconda+pycharm+tensorflow+pytorch环境搭建
三、Ubuntu18.04系统下cuda10.1+cudnn+anoconda+pycharm+tensorflow+pytorch环境搭建由于虚拟机对硬件支持不是太好，所以在笔记本上装了双系统，并配置了深度学习环境，折腾了近两天，现在做个简单记录。
一、双系统安装
1、制作U盘启动盘
可以先下载一个ubuntuxxx.iso文件，由于...
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...
前面我们已经在windows10环境下成功安装了CPU版本的Pytorch,推荐的是利用Anaconda安装。经过接近一天的奋战，博主成功在linux系统安装GPU加速的pytorch，博主使用的发行版是Ubuntu18.04。感谢原博主的分享，安装大同小异，原文地址：https://blog.csdn.net/wuzhiwuweisun/article/details/82753403说一下CUDA和CUDNN都是啥吧。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构...
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...
ubuntu 深度学习cuda环境搭建
ubuntu系统版本 18.04
查看GPU型号(NVS 315 性能很差,比没有强)
首先最好有ssh服务,以下操作都是远程ssh执行
root@social-ubuntu:/home/social# lspci | grep -i nvidia03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 315] (rev a1)03:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GF119 HDMI Audio Controller (rev a1)
lspci | grep -i nvidia查看NVIDIA驱动版本
sudo dpkg --list |...
1.Pytorch下载anaconda，最新的即可，https://www.anaconda.com/download/#linux ，命令：sh Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
修改配置源，添加清华源或科大源等，命令：conda config --prepend channels http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/， conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/，并删除～/.condarc文件的- defaults
创建虚拟环境，命令： conda create ...
OS System：Ubuntu16.04
GPU Device：GTX1080Ti
Softwares：CUDA8.0、Cudnn6.0、TensorFlow（1.4.0）、Caffe2（1.0.0）一、win10下安装Ubuntu16.04（双系统）
1、Linux分区方案（Lagency+MBR）
/boot 512M
swap 16GB（本机物理内存为32GB）
/ 30GB or 35GB
/home 余下的（越多越好）（UEFI+GPT）
efi 512M
swap 16GB（本机物理内存为32GB）
/ 30GB or 35GB
/home 余下的（越多...
实时监控GPU温度：watch -n 0.5 nvidia-smi -q -i 0,1 -d TEMPERATURE
（每0.5秒刷新一次）
消除因为跑GPU带来的CPU加速警告：import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
写入待编译py文件中即可
python可执行bash:#!/home/xiaoming/anaconda3/envs/keras/bin/python3
写入待编译py文件首，该路径是python解释器路径，我选择的时anaconda-python的。
然后该py文件就可以./执行了
1、安装CUDA、cuDNN、Anaconda、Tensorflow-GPU和pyTorch：
准备安装文件：ubuntu@ubuntu:~$ ls
anaconda3 NVIDIA-Linux-x86_64-440.31.run
Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh snap
cuda_10.0.130_410.48_linux.run 公共的
cudnn_samples_v7 模板
Downloads 视频
examples.desktop ...
配件清单：CPU主板：x11sdi内存：三星内存DDR4 2400 32g两条固态：SanDisk SSD 240G显卡：NVIDIA tesla M4电源：海盗船 RM1000X安装系统就略过了，网上有很多方式，可以自行查找现在cuda10.2和显卡驱动是一起装的，所以这是一步完成一、安装cuda10.2请到官方下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuda10.1安装方式和cuda10.2是一样的，根据环境可以去选择，如下图：直接复制wget http://developer.download.nv...
Ubuntu16配置深度学习指南
1.安装anaconda
bash Andconda.....sh一路enter
2.换源
2.1 备份
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak2.2 文件赋予权限
sudo chmod 777 /etc/apt/sources.list2.3 编辑文件
sudo gedit /etc/apt/sources.list 2.4 添加源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted universe multiversedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main...
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...
说明
内容包含以下几块：
1 ubuntu安装Cuda的一般方法2 ubuntu安装GTX1060 铭影GTX10603 ubuntu安装3060Ti4 使用docker安装cuda整个过程就算顺利也要2~3小时，我第一次花了8个小时1 内容
1.1 CUDA与CUDNN
这部分内容参考这篇文章CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIA CUDNN是用于深度神经网络的GPU加...
