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标题: 最快速度搭建TensorFlow与Caffe深度学习框架的环境 [打印本页]
作者: 东方耀    时间: 2019-7-4 15:39
标题: 最快速度搭建TensorFlow与Caffe深度学习框架的环境


最快速度搭建TensorFlow与Caffe深度学习框架的环境并将Demo跑起来文末会分享搭建过程与跑Demo的视频链接

大概步骤如下：

1、系统安装：VMware安装Ubuntu18.04 LTS系统
2、更新Ubuntu的软件源（清华软件源）

3、更新软件包为最新 & sudo apt-get update & sudo apt-get upgrade
4、安装Python2与Python3  PIp2 Pip3
5、根据TensorFlow官网通过VirtualEnv安装虚拟环境
6、在虚拟环境中安装TensorFlow
7、下载IDE工具Pycharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
8、通过Pycharm创建TensorFlow的项目 并运行Demo
9、安装Caffe：sudo apt install caffe-cpu

10、创建caffe的虚拟环境
11、通过Pycharm创建caffe的项目
12、git clone https://github.com/XuekuanWang/demoCaffe.git
13、配置caffe的各种文件（solver.prototxt   train_test.prototxt  ）开始训练模型
14、配置caffe的各种文件（deploy.prototxt）开始进行预测

15、了解caffe中各种文件生成的方法（调用caffe的api 比较通用）
16、恭喜：大功告成！success

视频共3集【上中下】压缩包下载地址【无加密MP4格式】：链接：https://pan.baidu.com/s/1ta4xUn6ABuABk_tFFvCfKg 提取码：jcli
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作者: 东方耀    时间: 2019-7-11 11:47
nvidia-smi
作者: 东方耀    时间: 2019-7-11 11:47
  1.   # Add NVIDIA package repositories
  2.     wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
  3.     sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
  4.     sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
  5.     sudo apt-get update
  6.     wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
  7.     sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
  8.     sudo apt-get update

  10.     # Install NVIDIA driver
  11.     sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-410
  12.     # Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

  14.     # Install development and runtime libraries (~4GB)
  15.     sudo apt-get install --no-install-recommends \
  16.         cuda-10-0 \
  17.         libcudnn7=7.4.1.5-1+cuda10.0  \
  18.         libcudnn7-dev=7.4.1.5-1+cuda10.0
  19.    

  21.     # Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
  22.     sudo apt-get update && \
  23.             sudo apt-get install nvinfer-runtime-trt-repo-ubuntu1804-5.0.2-ga-cuda10.0 \
  24.             && sudo apt-get update \
  25.             && sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer-dev=5.0.2-1+cuda10.0
  26.    
  27.    
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