一、安装nvidia驱动(一)离线安装编译环境gcc、make、build-essential*查看当前系统的gcc/g++版本 gcc --version g++ --version 如果都在7.0以上,则不用一下gcc、make、build-essential的… 陌上尘发表于环境配置问... 深度学习环境搭建指南Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7.0+Anaconda+Pytorch 吞白玉 Ubuntu20.04+RTX3060...
sudo vim /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources 添加 Types: deb URIs: http://archive.ubuntu.com/ubuntu/Suites: lunar Components: universe Signed-By: /usr/share/keyrings/ubuntu-archive-keyring.gpg 更新下,安装 sudo apt-getupdate sudo apt install cuda-y 添加环境变量 code ~/.bashrc 粘贴如下...
实验室老服务器重装了系统,因此需要重新配置深度学习环境,以此记录,方便以后回顾。 具体包括在Ubuntu20.04系统上安装Nvidia显卡驱动、安装CUDA11.2、安装Cudnn8.6.0,以及安装MiniAnaconda虚拟环境等。 目录 一…
(1)创建conda环境:conda create --n 环境名 //例如:conda create --n my_env python=3.7 (2)激活(切换)conda环境:conda activate 环境名 //例如:conda activate base (3)显示已安装的conda环境:conda info --envs //或者:conda info -e,亦或者conda env list (4)删除指定的conda环境:conda...
在深度学习的热潮中,搭建一个高效、稳定的开发环境是每位学习者或研究者的重要一步。本文将指导你如何在Ubuntu操作系统上,利用Conda管理Python环境,安装支持GPU加速的TensorFlow,并使用PyCharm作为集成开发环境(IDE),从而轻松开始你的深度学习之旅。 第一步:安装Ubuntu系统 假设你已经有了一台支持NVIDIA GPU的计算机,并...
显卡型号:RTX3080 操作系统:Ubuntu 20.04.06 CUDA:11.1 cudnn:8.2.3 Anaconda:2021.11 PyCharm:professional-2021.2.3 TensorRT:8.2.1 - CUDA安装 (1)下载获取cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run (2)运行: sudoshcuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
1. 从Ubuntu官网下载需要的系统版本 ubuntu版本 点击蓝色链接进行下载,其中desktop是桌面版,server是服务器版,torrent是BT下载。 2. 从UltraISO官网下载映像制作工具 UltraISO 下载安装成功后打开软件,点击试用。这里只能使用带Windows系统的电脑进行映像制作。
若想访问ubuntu系统内文件,打开文件资源管理器,出现Ubuntu文件夹,打开即可访问。 2.深度学习环境搭建 2.1安装miniconda Miniconda — conda documentation 选择适合自己的版本安装,复制下载链接 在打开的ubuntu运行窗口中运行 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_23.3.1-0-Linux-x86_64.sh ...
ubuntu 深度学习环境搭建 ubuntu开发环境搭建 文章目录 前言 1.配置文件解读 2.网络 3.搭建tftp服务器 4.搭建nfs服务器 前言 对已经配置的开发环境做一个记录,不然有些装的东西老是忘记 1.配置文件解读 配置文件主要来自etc目录下和home目录下的隐藏文件,以下对常见配置文件进行解读:...