随笔分类 - 环境搭建之总总
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: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: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:下载源码 $ git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense.git github的clone速度极慢,容易中途失败,建议使用另一台sciense上网机器下载后拷贝、 安装依赖环境 $ sudo apt-get install lib
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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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