① 打开Anaconda Prompt (miniconda) ② 看到前面的(base),说明已经激活了conda环境 ③ 输入命令: #CPU版本pipinstalltensorflow-ihttps://pypi.doubanio.com/simple/pipinstallpandasmatplotlibnotebook–ihttps://pypi.doubanio.com/simple/# 安装辅助库# GPU 版本nvidia-smi# 查看驱动condainstalltensorflow-gpu=2.6...
注意:此处的硬盘设置只涉及到固态硬盘的设置。 三、安装NVIDIA显卡驱动: 系统设置->软件更新->附加驱动->切换到最新的NVIDIA驱动即可->应用更改->重启 安装完成后,再运行nvidia-smi,是否出现以下界面: 四、安装Anaconda3: 下载好安装文件(清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/) python ...
检验:nvcc --version这种方法不够准确;建议使用deviceQuery,出现下图信息表示cuda安装成功,Result=PASS。 添加到环境变量:在～/.bashrc最后面加入下面的代码 export PATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 安装cudnn 6.0 将下载的tgz文件解...
方法/步骤 1 安装cuda之前的准备降级gcc版本为 4.8，g++版本为 4.8 sudo apt install gcc-4.8 g++-4.8sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 80 2 .安装cuda 9.0 （1...
2. **安装 CUDA**：执行以下命令进行安装，并进行相关环境变量的配置：```sudo sh XX_linux.run -...
目录 收起 WSL2深度学习框架环境搭建（with CUDA）前提 主要步骤 配置GPU驱动 安装Miniconda 安装DL框架 ...
本教程搭建集 Tensorflow、Keras、Coffe、PyTorch 等深度学习框架于一身的环境,及jupyter。 本教程使用nvidia-docker启动实例,通过本教程可以从一个全新的Ubuntu系统快速搭建出GPU深度学习环境。 一、安装依赖环境 1. 使用国内镜像加速安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ ...
环境:Manjaro - arch linux 框架:pytorch 1.0-cuda-10.0 Nividia driver:410 cuda:10.0 前言 为了在单机上跑起分布式实验的环境,我选择了lxc作为容器(可以类似的看作为docker,docker就是基于LXC的),来在一台PC上跑起多个实验环境。使用lxc,可以方便的进行容器的管理,也能方便的克隆镜像。
深度学习的编程语言和工具非常丰富,包括Python、C++、MATLAB等。对于本科生来说,建议选择Python作为入门语言,因为Python的语法简单易懂,同时拥有丰富的深度学习库和社区资源。常用的深度学习库包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。二、搭建开发环境在开始学习深度学习之前,需要先搭建好开发环境。首先,需要安装Python和Anaconda,...
urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 111] Connection refused> 网络问题。 下载本地后再上传或者搭梯子。 关于“Docker容器如何搭建运行python的深度学习环境”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。