ubuntu16.04+opencv2.4.13+cuda 8.0+python

不要用opencv3.1会报错还得改,没改过不知道麻烦否,直接删了下载2.4.13。无错误。

编译caff运行make runtest的时候出现error while loading shared libraries: libcudart.so.3: wrong ELF class: ELFCLASS32

参考这位大哥的方法:http://blog.csdn.net/jubincn/article/details/6674579

总的参考方法是:http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889  感谢这位大哥!

时间: 2024-10-12 15:40:04

ubuntu16.04+opencv2.4.13+cuda 8.0+python的相关文章

# Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN

Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN 准备工作 1.查看GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 2.查看Linux版本 uname -m && cat /etc/*release nvidia驱动 1. 先卸载原有N卡驱动 #for case1: original driver installed by apt-get: sudo apt-get remove --purge nvidia* #for case2: original

Ubuntu16.04安装kubernetes1.13集群

Ubuntu16.04安装kubernetes1.13集群 最新的安装可以使用以下方式:https://www.cnrancher.com/docs/rancher/v2.x/cn/overview/quick-start-guide 方便,快捷! 以下为正文. 前言 Docker容器化,虚拟化技术上的又一个猛将,可以极高提高软件部署的速度.运行一个Docker容器,这个容器作为一个进程分配了计算资源,不同容器之间资源隔离,仿佛每个容器都是一台机器, 并且通过宿主机网桥,可以模拟一个局域网.可以

Ubuntu16.04 中 HyperLedger Fabric v1.1.0 环境准备

一.环境准备 1.1 Ubuntu下安装 crul sudo apt install curl curl是利用URL语法在命令行方式下工作的开源文件传输工具.它被广泛应用在Unix.多种Linux发行版中,并且有DOS和Win32.Win64下的移植版本. 作用:文件传输 1.2 安装 Docker and Docker Compose Docker-compose是支持通过模板脚本批量创建Docker容器的一个组件. 前期准备: 由于apt官方库里的docker版本可能比较旧,所以先卸载可能存

深度学习服务器环境配置: Ubuntu17.04+Nvidia GTX 1080+CUDA 9.0+cuDNN 7.0+TensorFlow 1.3

本文来源地址:http://www.52nlp.cn/tag/cuda-9-0 一年前,我配置了一套"深度学习服务器",并且写过两篇关于深度学习服务器环境配置的文章:<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0> 和 <深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow> , 获得了很多关注和引用. 这一年来,深度学习的大潮继续,特别是前段时间,吴恩达(And

ubuntu16.04下源码安装onos1.0.2

由于工作需要,下载安装onos1.0.2的版本,大家看需求可以下载安装更高级的版本 参考链接:http://www.sdnlab.com/14650.html 1.系统环境 Ubuntu16.04 LTS 64bit 下载地址:https://www.ubuntu.com/download/desktop(桌面版) 2.安装依赖(这里的版本选择根据ONOS版本确定的,在上述参考链接中作者有提到----"关于Maven和Karaf版本的说明:此处建议使用推荐的karaf-3.0.3和Maven-3

ubuntu 14.04 opencv2.4.13 安装

1.下载然后解压安装压缩包 unzip opencv-2.4.13.zip 2. 进入刚解压的文件夹,建立release文件夹 cd opencv-2.4.13 mkdir release 3. 安装一下必须的依赖库 sudo apt-get install build-essential cmake libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sud

Ubuntu16.04+GeForce GTX TITAN X+CUDA8.0+cudnn6

按之前的方法给TITAN X安装cuda8.0会发生循环登录的问题,因此换了一种安装方法 参考:https://www.jianshu.com/p/002ece426793,http://blog.csdn.net/jzrita/article/details/72887677 官方下载地址https://www.ubuntu.com/download 下载最新版,下载下来后使用软碟通制作安装镜像 安装完系统,更新系统 sudo apt-get update sudo apt-get upgra

ubuntu 16.04 安装 opencv +contrib (3.2.0) + python 3.5

环境: - ubuntu 16.04 - OpenCV + contrib 3.2.0 (文中附下载链接) - Python 3.5 基于其他环境的配置应该大同小异. 没时间解释了,直接上车. 更新下系统: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装依赖项: sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config sudo apt-get install libjpeg8-dev libtiff5-d

Ubuntu16.04安装sublime text 3并配置Python开发环境

打开终端,添加sublime text 3的仓库: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 按enter键继续 更新软件库: sudo apt-get update 安装Sublime Text 3: sudo apt-get install sublime-text-installer 安装package control: ctr+`调出控制台然后粘贴如下python代码: import urllib.request,os,