登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
Ubuntu16.04配置深度学习环境文章目录Ubuntu16.04配置深度学习环境1. 确定tensorflow-gpu版本与CUDA和cuDNN版本对应关系[^1]2. 安装CUDA9.0[^2]3. cudnn的安装[^2]4. 安装显卡驱动[^4]5. 安装anaconda36. 使用anaconda安装tensorflow7. 安装必要的软件和库所有引用博客均已在文章尾部标出1. 确定t
Pytorch的层次结构从低到高可以分成如下五层。【硬件层】：Pytorch支持CPU、GPU加入计算资源池。【内核层】：C++实现的内核。【低阶API】：为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括：• 张量结构操作：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割• 张量数学运算：标量运算，向量运算，矩阵运算，广播机制• 动态计算图：Funciton，反向传播【中阶API】
在离线服务器上创建深度学习虚拟环境一、安装虚拟机1.虚拟机软件和Ubuntu下载链接2.注意事项二、Linux平台下Anaconda虚拟环境配置1. Anaconda安装2. 配置自己所需的深度学习环境3. 打包虚拟环境传送到服务器三、使用Pycharm远程连接服务器四、附赠：常用的conda虚拟环境相关命令参考博客前言：有些学校的服务器只能采用内网的方式进行访问，无法访问外界的互联网，所以环境所
Ubuntu20.4 深度学习环境配置及使用总结声明：个人使用总结，仅供参考。最近遇到一些在WINDOWS下无法完成的任务，被逼无奈，重回Linux。windows下系统安装1 在硬盘上压缩出一块空间2 制作U盘镜像，设置U盘启动3 在启动界面进入Ubuntu，对空白盘进行分区/boot, /, /home, /swap4 设置启动分区为/boot5 ubuntu20.04配置国内apt源环境配置
