ubuntu查看cuda版本和cudnn版本
摘要：1、查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2、查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 根据输出判断：eg： #define CUDNN_MAJOR 5 #d
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2020-10-18 23:50
一杯明月
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conda安装cudatoolkit和cudnn
摘要：conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ conda install cudnn=7.4.1 -c https://mirrors.tuna.t
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2020-10-18 23:46
一杯明月
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ubuntu利用conda创建虚拟环境，并安装cuda，cudnn，pytorch
摘要：cd到安装包所在目录，安装：bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 创建虚拟环境：conda create -n your_env_name python=3.6 激活虚拟环境：source activate your_env_name 添加conda国内镜像： c
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2020-10-18 11:03
一杯明月
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Ubuntu16.04里安装anaconda3后将python第三方包安装到指定虚拟环境的pyton目录下
摘要：(randlanet) dell@dell-Precision-5820-Tower:/media/dell/D/qcc/RandLA-Net$ sudo /home/dell/anaconda3/envs/randlanet/bin/pip install open3d-python==0.3.0
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2020-10-18 10:10
一杯明月
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ubuntu16.04使用anaconda创建python虚拟环境
摘要：经过上一篇文章，我安装anaconda3，下面开始来使用anaconda，看看它给我们带来了怎么样的便捷。 1.管理虚拟环境 安装了anaconda以后，我们可以用它来创建我们一个个独立的python环境。 接下来的例子都是在命令行操作的,请打开你的命令行吧. activate命令 activate
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2020-10-18 10:08
一杯明月
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Ubuntu16.04里安装anaconda3后将python第三方包安装到指定目录下
摘要：sudo gedit ~/.bashrc添加export PATH="
PATH:/home/denver/anaconda3/bin:PATH" export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/home/denver/anaconda3/lib/python3.5/sit
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2020-10-18 09:32
一杯明月
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ubuntu修改环境变量
摘要：https://blog.csdn.net/ppdyhappy/article/details/79398340 ubuntu修改环境变量 设置当前用户环境变量 打开终端并输入： sudo gedit ~/.bashrc。 输入用户密码。这时输入的密码是不可见的。 前面的步骤会打开.bashrc文件
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2020-10-18 00:11
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conda安装tensorflow
摘要：conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow==1.11.0
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2020-10-17 23:12
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查看tensorflow的安装路径和安装版本
摘要：import tensorflow as tf print(tf.__path__) print(tf.__version__)
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2020-10-17 16:52
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ubuntu16.04安装cuDNN
摘要：cudnn的安装非常简单 （1）下载安装文件 按需求下载cudnn的安装文件：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive Tar File的下载如下图所示，选择红方框中的选项进行下载 下载的是cudnn-*tgz的压缩包时，按下方指令进行安装： 首先
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2020-10-17 02:57
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conda安装包的方法
摘要：conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow==1.8.0
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2020-10-16 21:49
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CUDA driver version insufficient for CUDA runtime
摘要：CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的解决方案 总结下自己编程中碰到的问题，很零碎，经常容易忘，也懒得专门写博客了，能转载就转载； CUDA driver version is insufficient for CU
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2020-10-16 21:42
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conda安装包到指定文件夹
摘要：conda install --prefix=/home/dell/anaconda3/envs/randlanet/lib/python3.5/site-packages --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow-gpu==1
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2020-10-16 20:30
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Conda环境管理 + 安装tensorflow
摘要：什么是 conda ？ conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。 **packages 管理：**可以使用 conda 来安装、更新 、卸载工具包 ，并且它更关注于数据科学相关的工具包。在安装 anaconda 时就预先集成了像 Numpy、Scipy
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2020-10-16 17:19
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虚拟环境的作用
摘要：在同时维护多个项目时，机器中可能会出现使用同一个包的不同版本。给每个项目都创建单独的虚拟环境，让每个项目依赖的包仅作用于当前项目，就可以很好的解决这个问题。
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2020-10-16 16:26
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使用conda安装和卸载各种包
摘要：直接使用下面的命令安装 conda install xxx //安装xxx包 卸载 conda uninstall xxx //卸载xxx包 安装指定版本的包，以tensorflow-gpu1.4.0为例 anaconda search -t conda tensorflow-gpu //搜索安装包
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2020-10-16 01:31
一杯明月
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[tensorflow] tf.gather使用方法
摘要：tf.gather：用一个一维的索引数组，将张量中对应索引的向量提取出来 import tensorflow as tf a = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]) index_a = tf.Variable([0,2
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2020-10-13 13:04
一杯明月
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os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
摘要：本文转自：https://blog.csdn.net/qq_40549291/article/details/85274581 感谢作者的知识分享~ 看代码时遇到 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '0' 是设置log输出信息的，也就是程序运行时系统打印的信息
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2020-10-12 11:50
一杯明月
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