PS:环境搭建,用于个人记录备忘
1.安装流程
Ubuntu下载——》制作U盘启动盘——》修改BIOS———》安装——》更新——》安装驱动——》安装CUDA
2.安装Ubuntu:
- 从ubuntu官方下载64位版本: ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso。
- 参考在MAC下使用ISO制作Linux的安装USB盘,制作U盘启动盘。
- 修改BIOS(修改启动顺序——U盘启动优先、修改加载的显卡类型——自动)
开机按F2进BIOS,修改BIOS BOOT参数,保存,重启,进系统之后,选择“install ubuntu”,按“e”进入编 辑模式,进入grub命令模式,去掉“---”,在后面添加“nomodeset”
F10开始安装(选择语言、地区、键盘、是否连网、进行更新等等)
安装完毕要求重启。
修改'''/etc/default/grub''' 文件
输入sudo vi /etc/default/grub
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"
改为:
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash nomodeset"
更新GRUB: sudo update-grub
保存并Reboot
查看是否能够正常显示。
安装更新:
更新Ubuntu16.04,源用科大的源。(参考 我爱自然语言博客)
cd /etc/apt/
sudo cp sources.list sources.list.bak
sudo vi sources.list
把下面的这些源添加到source.list文件头部:
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
最后更新源和更新已安装的包:
sudo apt-get upgrade
装N卡驱动:
安装完毕重启。
2.安装CUDA
普通用户安装,不要root安装
安装完毕后重启机器,运行 nvidia-smi,看看生效的显卡驱动:
ctrl+atl+F1 回到命令行,在命令行下安装
sudo service lightdm stop 停止界面服务
sudo sh cuda***.run
安装时,一路yes(openGL选no,graph选no,因为前面已经安装了显卡驱动)。
安装完毕
如果信息显示正确,则说明驱动成功
如果安装失败需要卸载,则
sudo ./uninstall_cuda_toolkit_8.0.pl
循环登录的问题可能的解决思路:
- 显卡驱动问题
- 权限问题
- nouvea禁用问题
主要参考:
- 我爱自然语言处理http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%BB%E6%9C%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE-ubuntu-16-04-nvidia-gtx-1080-cuda-8
-
安装ubuntu黑屏问题的解决
http://blog.sciencenet.cn/blog-655584-877622.html
相关推荐
### ANACONDA +Cuda及cuDNN+Tensorflow-gpu版本+keras安装步骤详解 #### 一、ANACONDA 安装 **ANACONDA** 是一个非常方便的Python和R的数据科学环境管理器。它提供了一个包含大量科学计算库的分发版,以及一个强大...
Tensorflow+SSD+Yolo(目标检测)文章1:深度学习环境搭建:win10+GTX1060 + tensorflow1.8.0+keras+cuda9.2+cudnn7.1.4 该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图,以防参考帖子失效。
在本文中,我们将深入探讨《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》一书中的核心概念,以及如何利用提供的源代码和数据集进行实际操作。TensorFlow和Keras是当前深度学习领域最为流行的开源框架,它们结合使用...
手把手 Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn 7.1+Anaconda+tensorflow-gpu+keras-附件资源
Win10+GTX1050ti+cuda8.0+cuDNN5.1+Tensorflow-gpu1.2+Keras+Theano环境搭建-附件资源
"Deep Learning Toolbox Importer for TensorFlow-Keras Models"是MATLAB提供的一个支持包,旨在方便用户在MATLAB环境中直接利用已有的TensorFlow和Keras模型进行进一步的分析和开发。 首先,我们来了解这个支持包...
Mask R-CNN项目环境配置| cuda+cudnn+Anaconda+tensorflow+keras--linux系统-附件资源
基于深度学习TensorFlow+Keras+pyQT5的实时人脸表情识别项目源码.zip基于深度学习TensorFlow+Keras+pyQT5的实时人脸表情识别项目源码.zip基于深度学习TensorFlow+Keras+pyQT5的实时人脸表情识别项目源码.zip基于深度...
基于 TensorFlow、Keras 和 scikit-learn,介绍了 21 个典型的人工智能应用场景。 这些应用场景被分类为预测类项目实战、识别类项目实战和生成类项目实战。 其中预测类项目包括房价预测、泰坦尼克号生还预测、共享...
TensorFlow+Keras中文文档
文章目录说明下载Anacoda安装tenforslow环境搭建搭建虚拟环境安装tensenflow(cpu版本)在线安装离线安装验证Keras 安装使用 说明 win10 + anaconda + tensorflow(cpu版本) + keras + jupytor notebook 电脑垃圾,...
标题中提到的"tensorflow中keras支持的mnist数据集"意味着我们可以使用Keras API在TensorFlow环境中轻松加载和处理MNIST数据。Keras已经内置了对MNIST数据集的便捷支持,可以直接调用`keras.datasets.mnist.load_...
基于python+Tensorflow+Keras实现的植物图像高准确率识别+源码+图像训练,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于python+Tensorflow+Keras实现的植物...
基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别源码+检测数据集,已获高分通过项目。内附文档说明等等资料。 数据集: 共约364万张图片,按照99:1划分成训练集和验证集 数据利用中文语料库(新闻 + ...
Ubuntu16.04+GTX1050ti+CUDA8.0+TensorFlow-gpu+Keras+Pycharm配置深度学习环境-附件资源
基于深度学习TensorFlow+Keras+pyQT5的实时人脸表情识别源码+项目说明(可用度高).zip基于深度学习TensorFlow+Keras+pyQT5的实时人脸表情识别源码+项目说明(可用度高).zip基于深度学习TensorFlow+Keras+pyQT5的...