Это действительно разочаровывающий шаг для исследователей машинного обучения, чтобы настроить свою среду разработки. Иногда нам нужно раскрутить новую машину, чтобы начать нашу работу. Всегда есть ад зависимостей, вы должны отслеживать каждую зависимость в иерархии и затем устанавливать по порядку на своей голой машине. Я разработал проект на GitHub, который автоматизирует все работы, необходимые для создания базовой машины глубокого обучения. Добавлены Bash-скрипты для таких задач,..

Первоначально опубликовано на github.com/matheustguimaraes и matheustguimaraes.com Установите последнюю версию драйвера NVIDIA Обновите списки пакетов, загрузите и установите драйвер NVIDIA sudo apt-get update sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt install nvidia-410 Перезагрузить Перезагрузите компьютер reboot Тестирование Давайте проверим, все ли работает хорошо nvidia-smi Если появляется что-то вроде: Sun Jan 27 15:33:47 2019..

Работа в облаке или смена компьютера потребует переустановки CUDA для поддержки GPU. Как и многие специалисты по данным, установка CUDA становится утомительной задачей. Обновление вашей версии CUDA иногда даже страшнее! Официальная документация от Nvidia — мой наименее любимый ресурс для установки CUDA. Есть масса полезных статей об установке CUDA. Я решил следовать этому подходу, потому что он быстрый, простой и понятный (я знаю, что происходит на моей машине во время установки)...

Примечание. Действия, описанные в этом руководстве, были протестированы только в версии Ubuntu (16.04). Подготовить систему $ sudo apt-get update $ sudo apt-get upgrade $ sudo apt-get dist-upgrade $ sudo apt-get install git curl cmake Установите драйверы Nvidia Добавьте PPA проприетарных графических драйверов в исходные коды системных пакетов $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update Сохраните всю свою работу и выйдите из Ubuntu. Теперь..

Сегодня я покажу вам, как скомпилировать и установить OpenCV с поддержкой технологии Nvidia CUDA, которая позволит вам использовать GPU для ускорения обработки изображений. Я предполагаю, что у вас уже установлен инструментарий CUDA. Если нет, есть очень хороший учебник, подготовленный Facebook AI Research (FAIR). Просто посмотрите раздел Установка CUDA в Инструкции FAIR . Установите необходимые пакеты sudo apt-get update sudo apt-get install libopencv-dev build-essential..