【关键词：Ubuntu16+10+GTX1060+Cuda8+0+Cudnn7+Tensorflow1+3+Python3+6】 - 第1页

1 Ubuntu16.10+GTX1060+Cuda8.0+Cudnn7+Tensorflow1.3+Python3.6

2017年09月06 - tensorflow的运行环境安装 CUDA 8.0 设置环境变量安装安装 cudnn7 安装 tensorflow r1.3 GPU 版本测试及可能出现的错误

2 深度学习环境搭建：win10+GTX1060 + tensorflow1.5+keras+cuda9.0+cudnn7

2018年02月09 - 信息】，在弹出的对话框中，选择【组件】由此可以看到，我的显卡GTX1060支持的是CUDA 9.0.176,既不是网上流行的“最新版本8.0”，也不是可下载的最新版本9.1。那么我们之后就需要根据这个来选择tensorflow了。在这个过程中我也走了很多弯路，首先，我是先安装了8.0

3 Ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+cudnn8.0+tensorflow安装

2016年11月26 - 。 2.GTX1060驱动安装先根据对应的GPU下载对应的驱动版本，下载地址为http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 在我电脑上Ubuntu下载的速度很慢，所以先在win下用迅雷下好了，然后拷贝到了U盘里，放在home或者downloads目录

4 Ubuntu 18.04 GTX1060 Nvidia驱动安装 + CUDA9.0 + cudnn7 + Tensorflow1.7 + opencv3.4

2018年06月07 - chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn* 安装tensorflow，指定版本安装 1.8有点问题，建议用1.7 pip3 install tensorflow-gpu==1.7.0

5 华硕笔记本(GTX 1060显卡)安装Ubuntu16.04+Nvidia显卡驱动+Cuda8.0+cudnn6.0+ROS+Opencv3.2+Caffe+Tensorflow

2017年06月26 - 华硕笔记本(GTX 1060显卡)安装Ubuntu16.04+Nvidia显卡驱动+Cuda8.0+cudnn6.0+ROS+Opencv3.2+Caffe+Tensorflow 1.安装Ubuntu16.04 Ubuntu16.04的安装较为简单，我使用的是UltraISO制作U盘

6 ubuntu16.04+七彩虹GTX1060的NVIDIA驱动+Cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow+keras搭建深度学习环境【学习笔记】【原创】

2018年09月17 - 平台信息:PC：ubuntu16.04、i5、七彩虹GTX1060显卡作者：庄泽彬(欢迎转载，请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境，下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定，写篇文章记录一下。一、安装Nvidia GTX1060显卡驱动　　1.1 图1是本人使用

7 神舟z7-kp7s1-GTX1060+ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.1+GPU配置教程

2017年10月29 - = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GTX1060 Result = PASS 当出现 Result = PASS 表示安装OK！ 4、安装cuDNN

8 Win10下双系统Ubuntu14.04+GTX1070+CUDA&cuDNN+Tensorflow环境搭建

2016年10月13 - install python-pip python-dev# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7# <strong>Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see

9 Ubuntu16.04+GTX1070+python3.6+anaconda3+CUDA8.0+cudnn5.1+opencv3.2.0+TensorFlow1.2.1(GPU)

2017年12月08 - 以后python和ipython命令自动调用anaconda python3.6环境。 10 TensorFlow(GPU)安装可以在官网教程中找到说明，https://www.tensorflow.org/install/install_linux 这里输入如下代

10 深度学习 GPU环境 Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6 环境配置

2018年04月14 - 本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6，这里使用 Anaconda 3 来安

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