随笔分类 - Linux
摘要:写在前面 这种安装方法传统的,也是更复杂的 但是作为了解GPU支持的相关配置,网上很多人比较推崇 以下安装主要分为四步:Anaconda → TensorFlow → CUDA → cuDNN 每部安装完成后也给出了安装成功的验证方法,需要立即验证,避免最后出错无法追溯错误 操作Anaconda虚拟
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摘要:Ubuntu16下配置Anaconda虚拟环境下的TensorFlow(GPU加速版本) 写在前面 综合了几位同学的建议之后决定针对深度学习只了解算法结构和熟悉常用框架,会跑包即可 有空的话对于机器学习的经典算法(SVM,BP神经网络,K-means)还需仔细阅读推导,并阅读Caffe源码 tens
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摘要:写在前面 本文是为了配置TensorFlow环境时安装推荐的python3.6版本而写 以本人电脑Ubuntu16.04为例,默认自带的是python3.5和python2.7 默认情况下Linux都带两个版本的python:python(对应2.x)和python3(对应2.x),可以在终端中输入
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摘要:写在前面 本文主要内容有两个部分 第一部分是将左侧启动器修改成docky,并修改Linux桌面的图标和主题 第二部分是将默认shell修改成zsh,并添加高亮和自动补全,并修改字体 Launcher修改 更新源 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade
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摘要:驱动下载 地址:NVIDIA驱动下载 本人实验室电脑环境: 系统 → Ubuntu16.04 显卡 → GeForce GTX 1080 Ti 搜索后,下载相应驱动的.run安装包放在home目录下 卸载原有nvidia驱动 $ sudo apt-get --purge remove nvidia-
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摘要:到官网下载驱动 地址:大恒图像官网 位置:下载中心 → 软件下载 → Galaxy_Linux_CN-EN_32bits/64bits 解压tar.gz后,用终端cd到文件夹路径,运行安装脚本 $ ./Galaxy_camera.run 安装时选择中文(方便阅读文档) 安装完成后在文件夹根目录下生成
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摘要:之前只根据毛星宇的《OpenCV3编程入门》配置过VS在windows下面的环境。Linux/Mac下配置简单许多。 安装CMake: 不要傻傻去官网下源码,直接在terminal下$ sudo apt-get install cmake OpenCV源码 在官网下载源码,选择需要的版本,下载下面的
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摘要:##系统安装 官方下载地址(不推荐) 中国官网 中科大镜像 阿里云镜像 推荐在中科大或阿里的镜像站下载 推荐安装16.04,其桌面环境为Unity. 18.04修改成了Gnome 建议安装英文,若使用中文安装,terminal会非常奇怪 ##设置root密码 不同于CentOS,Ubuntu安装时设
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