1.8 深度学习环境搭建

摘要

本文记录了1.8 深度学习环境搭建,安装CUDA,安装NVIDIA驱动,pytorch,caffe框架等等。

  • [x] Edit By Porter, 积水成渊,蛟龙生焉。

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深度学习环境搭建

一、安装CUDA运算平台+NVIDIA驱动

这些安装的方法很简单,官方网站有具体的安装过程,这里一步带过

CUDA安装

NVIDIA_Instal.jpeg

1.1 软件简介

1.2 安装步骤

二、安装PyTorch

2.1 环境简介

CUDA(Compute Unified 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。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序,C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。

----来自百度百科

NVIDIA(纳斯达克股票代码:NVDA)是一家人工智能计算公司 。公司创立于 1993 年,总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。Jensen Huang (黄仁勋) 是创始人兼首席执行官。

Ultra:Nvidia的旗舰级产品,为本系列中的最强者。

GTX:其性能介于GTS和Ultra之间。一般为Nvidia首发的高端产品。

GTS:始终为Nvidia第三强的产品(GeForce 2 GTS与GeForce 8800GTS均可展示出来),性能处于GTX之下,与GT相比有些模糊。

GT:频率提升版本"GeForce Technology"的缩写,频率和管线都较LE GS SE XT有较大的提升

GS:相比GT,渲染管线或者显存位宽的缩减,频率一般在GT之下,并且由于规格限制,性能在GT之下。

LE:"Limit Edition"的缩写,表示限制版本,代表某一产系列中的入门级产品,主要是频率和规格均与标准版本相比有一定的下降。

SE:在Nvidia卡中不常出现,与LE相似。

XT:"Cost Down"表示降频率版本,将标准版的频率降低,部分产品削减了管线。

由于我在笔记本上安装的,是NVIDIA GeForce 系列,所以不介绍其他的了。

配有NVIDIA GeForce 系列GPU的台式电脑和笔记本电脑带给用户无法比拟的性能,明快的照片,高清晰的视频回放,和超真实效果的游戏。GeForce 系列的笔记本GPU还包括先进的耗电管理技术,这种技术可以在不过分耗费电池的前提下保证高性能。

2.2 安装方法

CUDA安装方法:linux中打开终端按照下面代码这个过程走完就好了
CUDA 平台网站

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Installation Instructions:
`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb`
`sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub`
`sudo apt-get update`
`sudo apt-get install cuda`

NVIDIA驱动

-[x] Ubuntu装好CUDA之后过段时间提示NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.

直接进入boot引导界面,选择关闭安全模式即可解决。

2.3 使用说明

三、 caffe框架安装

文章目录
  1. 1. 摘要
  2. 2. 深度学习环境搭建
    1. 2.1. 一、安装CUDA运算平台+NVIDIA驱动
      1. 2.1.1. 1.1 软件简介
      2. 2.1.2. 1.2 安装步骤
    2. 2.2. 二、安装PyTorch
      1. 2.2.1. 2.1 环境简介
      2. 2.2.2. 2.2 安装方法
      3. 2.2.3. 2.3 使用说明
    3. 2.3. 三、 caffe框架安装
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