一、查看cuda及cudnn版本
cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
二、官网链接
http://pytorch.org/
支持三种安装方式，conda，pip 以及source
时间： 2024-10-24 03:57:17
深度学习--torch安装
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基于scikitlearn的深度学习环境安装(三)(完整版)
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深度学习框架keras平台搭建（关键字：windows、非GPU、离线安装）
当下,人工智能越来越受到人们的关注,而这很大程度上都归功于深度学习的迅猛发展.人工智能和不同产业之间的成功跨界对传统产业产生着深刻的影响. 最近,我也开始不断接触深度学习,之前也看了很多文章介绍,对深度学习的历史发展以及相关理论知识也有大致了解. 但常言道:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行:与其临渊羡鱼,不如退而结网.因此决定自己动手玩一玩. 对比了当下众多流行框架的优缺点,以及结合自身硬件条件,最后选定keras框架作为入手点. 作为大多数人都习惯于Windows系统,此外由于GPU比较昂贵,本
手把手教你搭建深度学习平台——避坑安装theano+CUDA
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深度学习框架之TensorFlow的概念及安装（ubuntu下基于pip的安装，IDE为Pycharm）
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MXNet 学习 (1) --- 最易上手的深度学习开源库 --- 安装及环境搭建
安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习
深度学习框架Caffe的编译安装
深度学习框架caffe特点,富有表达性.快速.模块化.下面介绍caffe如何在Ubuntu上编译安装. 1. 前提条件 安装依赖的软件包: CUDA 用来使用GPU模式计算. 建议使用 7.0 以上最新的版本 BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS. Boost >= 1.55 protobuf, glog, gflags, hdf5 可选依赖软件包: OpenCV >= 2.4 including 3.0 IO libraries: lmdb, leveldb (n
微软的深度学习框架cntk ，我目前见过 安装方式最简单的一个框架，2.0之后开始支持C# 咯
wiki:https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki 嗨,你也是我这种手残党么?之前试着安装着mxnet和tensorflow,但是因为时间比较短所以往往来不及安装完就失去兴趣,今天看到微软的cntk可以用了,一次性安装好了,并且测试通过 本人环境: Windows 7 X64 8G内存 下载链接 官方安装说明:https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Setup-Windows-Binary-Script 用以上链接下载了安