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最近尝试在ubuntu中安装nvidia的显卡驱动以及cuda。花了近三天时间，真的如网上所说错误百出，期间甚至重装了一次ubuntu系统，搞到怀疑人生，整个都是泪- -。最终经过百般“磨难”总算安装成功。此篇博客将我的整个安装过程介绍一下，包括错误的步骤与我个人理解的错误分析，以及最终成功的安装方法。一方面作为后来人的参考，另一方面也作为我的学习记录。----------------------
一个详细的CUDA和cuDNN安装教程：caffe安装系列——安装cuda和cudnn
注意：本教程只针对以下配置而言，其他配置可能会出现其他问题，不承担任何责任。配置说明：双硬盘双系统，250G固态硬盘装了win10，4T机械硬盘装了Ubuntu16.04双显卡：集显加独显（GTX1080）先按照了win10，再装Ubuntu16.04，都是制作了U盘引导盘安装，没什么好说说明1、1080装机只能使用DVI接口的显示器，无法使用VGA或者转接头之类的。或者先使用集显连显示器。当然当
最近又尝试了在windows10下编译SSD，无奈出现了很多错误。参考网址：https://github.com/conner99/caffe首先是需要VS2013,由于我是装了VS2015，所以打算半将半就用2015编译，然而2015打开下载nuget依赖包的时候就死机，无奈放弃，又装了VS2013下载了caffe-ssd-microsoft之后复制path\to\caffe
1. pybind11报错：Unknown CMake command "pybind11_add_module".把https://github.com/pybind/pybind11下下来，放到3rdparty中，名字叫pybind11.然后在make的过程中应该会自动找到这个的。2.caffe/blob.hpp:9:34: fatal error: caffe/proto/caff...
转载：https://gitter.im/BVLC/caffe/archives/2015/08/20Hi guysneed some help!I have this error when trying to install caffeCXX src/caffe/parallel.cppsrc/caffe/parallel.cpp:2:26: fatal error: cuda...
在安装caffe-gpu版本的时候出现的Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function的问题。原因分析由于Caffe已经很久没有更新了，所以官网上推荐的CUDA和cudnn版本任停留在CUDA8和cudnn5.1的状态，而现在机器中的显卡架构的更新可能导致无法成功安装Caffe-GPU版本。比如本人的笔记本显
解决方法CUDA运行时NVIDAI显卡必须是当前使用的显卡。否则无法获取GPU设备，cudaGetDeviceCount函数会报错，错误码35nvidia-prime切换显卡，如果只是按照提示logout，再重新login是不行的，必须重启系统，否则会报错，错误码30caffe的问题也是同样的道理因为caffe也要调用cuda的cudaGetDeviceCount函数获取GPU设备。
nvidia驱动+cuda7.5+cuDNN-v5对别的框架也适用，是通用的。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换：Caffe::set_mode(Caffe::GPU);Caffe支持各种系统，速度快，文档全，支持CNNCaffe的优势上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给
1.下载和计算机相应的驱动2.编译并测试cuda中的examplesudo apt-get install build-essentialsudo make allcd bin/x86_64/Linux/release/./deviceQuery./bandwidthTest3.参考书上的依赖库安装：sudo apt-get install libpro
一、NVIDIA驱动安装1、关闭security boot 现在的笔记本电脑，特别是使用security boot方式安装Ubuntu。要正确安装驱动，必须关闭security boot(进入bios中关闭，在重启)。2、下载驱动 在这个网址搜索自己显卡型号对应的驱动程序http://www.geforce.cn/drivers/results/1342873、屏蔽驱动源$ sud
ubuntu16.04 cuda8/9切换 opencv安装 caffe安装1.NVIDIA显卡驱动安装2.cuda8.0/9.1安装3.安装cudnn4.cuda版本切换5.安装opencv6.安装caffe7.写在最后安装caffe之前需要安装很多依赖，首先安装系统依赖：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Ma.
caffe gpu环境的配置就是一部赤裸裸的血泪史，每次都能遇到很多问题~环境依赖ubuntu 16.04cuda 10.0python 3.5opencv 3.4.10su...
安装版本：ubuntu18.04以下，GTX10系列（即非RTX20），cuda8-9均可，安装并配置caffe,tenforflow-gpu,pycharm,matlab,QT1.安装NVIDIA驱动安装相关依赖：sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev p...
win10下caffe环境搭建：win10 + vs2013 + caffe + CUDA 7.5 + cudnn v4 + Anaconda2 (python 2.7) 目前未使用GPU 最近接触了下caffe，想记录一下自己的学习历程，也算是一个笔记吧，也方便自己以后查看。其实网上一些博客写的都非常良心，本人比照着前人经验，用了大概半天就把环境搭好了，下面总结一下w
这篇算是自己对caffe学习的一个总结系列的开头。首先因为caffe的依赖项比较多，配置起来也比较麻烦。这篇算是比较详尽地把caffe的各种相关配置说清楚。转载请注明出处。推
这里我们选择一种简单的方式搭建cuda环境，那就是JetPack他会自动安装最新的驱动、CUDA Toolkit、cuDNN、TensorRT、Opencv、Python等。环境：系统：Ubuntu16.04显卡:NVIDIA GTX2070搭建步骤：1、下载最新的JetPack下载地址：https://developer.nvidia.com/embedded/jetp...
