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TX2：安装pytorch(Jetpack3.3+cuda9.0+cudnn7)
记录一下过程 Jetpack3.3刷机+查看cuda+cudnn安装conda安装pycharm安装pytorch(cuda9.0+cudnn7) Jetpack3.3刷机+查看cuda+cudnn 刷机过程参考：https://blog.csdn.net/NSSC_K/article/details/106092499 本人使用虚拟机Ubuntu16.04来对TX2进行刷机，虚拟机的网络连接一定要ubuntu16.04 安装cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow+nvidia-docker配置GPU服务
【摘要】 docker很好用，但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂，需要一些技巧，下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程。第一步：删除之前的nvidia驱动：sudo apt-get purge nvidia-*安装nvidia-n此处需先配置ppa源，速度较慢，慢慢等吧，这里还没想出好办法解决。sudo add-Loaded runtime CuDNN library,揭露NVIDIA的阴谋!!!
Loaded runtime CuDNN library,揭露NVIDIA的阴谋!!! 过了一个大年，嘻哈哈！小红包，大红包，各种相亲！！ 一个月没动电脑，再打开跑个模型装个脸，出错了，亚撒西！！ 如果你也一样，那就看下去吧。。。 这种情况简直不可能，我可是严格按照nvidia指导操作： 注：我的环境配置为：tensorlfow1.10+cuda9.0+ubuntu16.04下cuda/cudnn/anaconda/pytorch安装
Ubuntu16.04下cuda9.0+cudnn7.0安装 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58114055 Ubuntu安装anaconda 介绍、安装、配置 https://blog.csdn.net/haeasringnar/article/details/82079943 Linux下的Pytorch安装（cuda9.0+cudnn7.0）,linux,pytorch,cuda90cudnn70 https://www.pythonf.cn/rcuda9.0 安装 pytorch1.2 以及torch.cuda.is_available（）=false的解决办法
服务器 cuda9.0.x 安装 pytorch1.2 稳定版 ： 执行 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch 安装cuda9.0对应的pytorch，相应的，cuda版本号应该可以任意更改。在这里插入图片描述 参考： https://blog.csdn.net/mamemory/article/details/100526991lWIN10【Tensorflow-gpu+Anaconda3+cuda9.0+cudnn7.1】安装记录
WIN10【Tensorflow-gpu+Anaconda3+cuda9.0+cudnn7.1】安装记录 首先，版本问题一定要适配https://www.tensorflow.org/install/source_windows，我装的是tensorflow-gpu1.11.0，配套是 CUDA和CuDNN CUDA是NVIDIA推出的运算平台，CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计ubuntu16.04 在cuda9.0环境下编译安装opencv2.4.13.7
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck_htmledit_views-833878f763.css"> <div id="content_views" class="markdown_views">win10+python3.6+tensorflow-gpu1.7+spyder+cuda9.0+cuDNN7.1.4环境配置
之前做本科毕业设计的时候就用tensorflow做深度学习相关的内容，当时受限于电脑的配置，无法使用tensorflow-gpu，再读研前换了电脑，并准备安装tensorflow-gpu，据说速度特别快，于是按照网上的一些教程，安装了上去，本以为安装好了，然而在一次运行到大的数据时发生了错误才知道竟然一直用linux下安装cudnn
原博客地址https://blog.csdn.net/davidhopper/article/details/81206673 安装并配置CUDNN 7.1 for CUDA 9.0 下载CUDNN 7.1 for CUDA 9.0 下载CUDNN需要在官网注册一个账号，登录后下载CUDNN 7.1 for CUDA 9.0（共三个文件），如下图所示： 1.4.2 安装CUDNN 7.1 for CUDA 9.0 进入CUcuda8.0升级至cuda9.0
参考博客https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81704474 1. 卸载旧cuda 卸载原来的cuda8.0（注意：不需要卸载显卡驱动，不要给自己找麻烦）： sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl 卸载之后，会发现 /usr/local/cuda-8.0目录下任然有文件存在，这是cudnn文Ubuntu 18.04 RTX2080(ti) + tensorflow-gpu + cuda9.0 + gcc5 兼容性问题解决
0.下载display driver、cuda和cudnn RTX2080 Display Driver cuda cudnn 1. 禁止系统默认的显卡驱动 打开系统黑名单 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf将下列代码填入文件末尾 # for nvidia display driver installblacklist vga16fbblacklist nouveaublacklist rivafbbl转：Ubuntu16.04安装GTX1080Ti+CUDA9.0+cuDNN7.0配置教程
原文作者：故宫の回忆 原文链接：https://www.cnblogs.com/tanwc/p/9375161.html 本来就对Linux不熟悉，经过几天惨痛的教训，参考了不知道多少篇文章，终于把环境装好了，每篇文章或多或少都有一些用，但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题，所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程pytorch1.1.0-python3.6-CUDA9.0-ToTensor ToPILImage
参考： PIL.Image和np.ndarray图片与Tensor之间的转换 https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/78767326 Pytorch之深入torchvision.transforms.ToTensor与ToPILImage https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/81811466 PyTorch载入图片后ToTensor解读（含ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件
硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡（12G） 软件环境 搜狗输入法 显卡驱动：LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56) https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx? CUDA：Cuda9.0 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-arcwin10 + gtx1060 + Tensorflow1.6 + cuda9.0 + cuDNN 7.0 gpu版本安装
重点：注意版本的对应关系，安装的各个部分的版本一定要对应上，否则容易出错，最好参考已经安装成功的人的版本配置。 ——————————————————————————— 主要参考教程：https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/53418159#%E5%AE%89%E8%A3%85-cuda ——win10安装mxnet cuda9.0-gpu版
类似于上一篇文章 Anaconda3.6 python3.6.5 cuda9.0+ cudnn7.0 安装MXNet 1、设置清华源 conda config --prepend channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 2、安装MXNet pip install --pre mxnet-cu80 -i https://pypi.douban.com/