版本严格要求，不同版本要求的vs和虚拟引擎版本不同VS2015（必须）UnrealEngine4.16.3opencv349(这个无所谓)camke （1）下载EpicGamesLauncher 中文下载链接：https://www.unrealengine.com/zh-CN/download&n...

https://developer.nvidia.com/warp-and-blend...

网友连接1https://blog.csdn.net/weixin_34391854/article/details/92085978?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.noneca...

自己整理的3.49教程，一样的https://www.cnblogs.com/kekeoutlook/p/13111481.html过程一样 网友的https://blog.csdn.net/Gordon_Wei/article/details/85775328?utm_medium=distribute.p...

下载vs2015（非必须）https://mp.weixin.qq.com/s/oOAxsbAEBigxvp356yINQQ安装时勾选通用Windows平台开发（包括其子选项C++通用Windows平台工具）、使用C++的桌面开发 以及 使用C++的linux开发下载显卡驱动并安装：（必须）http...

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal  选择默认开始安装下载完成后，打开安...

1安装驱动安装软件    2自动检测下载对应版本驱动3下载完成后，点击开始，解压出来临时安装文件     由于是临时安装文件，退出就会关闭4所以在没有关闭情况下，打开重新打开一次setup,保证不会因为退出而被删除。 5...

 一定要是大于ubuntu1604.5,因为会导致后期1050Ti显卡驱动死活装上不去我这里使用的是ubuntu1604.6系统参考全流程https://www.cnblogs.com/kekeoutlook/p/8735062.html 引导分区200mb交换空间8G/根目录  ...

本文将具体介绍深度学习之cuda的环境搭建步骤：这个不具体介绍，网上有很多文章。注意选择你相应的系统（我的是windows8.164位版，Desktop是台式机，Notebook是笔记本。事实上选错了你也安装不上）下载cuda6.5官方网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolki...

本地安装TensorFlow，运行报错，根据网上提示，这个是因为nvdia与cuda版本不兼容我本地显卡是GTX750Ti,下载了NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run，禁用nouveau驱动。安装显卡驱动即可。     参考：https://bl...

笔者一个项目，在实体机下面运行，需要使用tensorFlow，之前按照记录的方法一直不报错，最近在虚拟机下报错以下是在虚拟机下面，已经安装cuda驱动(myenv)ubuntu@ubuntu:~/myenv/server$pythonserver.pyTraceback(mostrecentcalllast):File...

最近想学习TensorFlow深度学习编程，然后就开始查这方面的信息。第0步是安装环境，配置环境。首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤。可以仅仅安装CPU版本的，也可以安装gpu版本的，以安装gpu版本为例进行介绍，发现需要安装CUDA和cuDNN，而且CUDA要求8.0版本。&nbs...

 转载自CSDN：Never-Giveup目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。谈到计算，我们一般都会先想到CPU。CPU的全称...

到 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 去下载。在安装的时候一定要自定义安装，否则将会安装很多无用的东西。安装的选项，可以选择不更新驱动程序。或者下载离线文件安装安装，选择自定义安装。   安装后，和英伟达cuda相关的程...

0.引言本文记载了CUDA的学习过程~刚开始接触GPU相关的东西，包括图形、计算、并行处理模式等，先从概念性的东西入手，然后结合实践开始学习。CUDA感觉没有一种权威性的书籍，开发工具变动也比较快，所以总感觉心里不是很踏实。所以本文就是从初学者的角度，从无知开始探索的过程。当然在学习过程中避免不了出现概念性的理解错误，...