Linux環境でのOpenCVビルドYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Ubuntu 16.04 LTS) - CUBE SUGAR CONTAINER
以前、このブログで Keras/TensorFlow の学習スピードを GPU を使って速くする記事を書いた。 ただし、このとき使った OS は Mac OS X (macOS Sierra) だった。 blog.amedama.jp とはいえ NVIDIA の dGPU を積んだ Mac がどれだけあるんだというと、正直なかなか無いと思う。 実際にやってみるとしたら Linux だよねということで、今回は Ubuntu 16.04 LTS を使う場合について書く。 インストールの手順については次の公式ドキュメントをベースに進める。 Installing TensorFlow on Ubuntu | TensorFlow 環境について 今回使った OS のバージョンなどは次の通り。 $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_REL
2つの別ディスク (HDD) にそれぞれ Windows と Ubuntu をインストールする - Qiita
ゴール 2つの HDD にそれぞれ Windows と Ubuntu をインストールする 起動する OS は BIOS で各ディスクの優先順位を上げ下げすることで指定する それほど頻繁に OS を切り替える予定がないため OS Windows 10 （インストール済み） Ubuntu 14.04 （これからインストール） 手順 ドライブを増設する 可能なら、既存のドライブと別のメーカー or 容量にしておくと、下図のようなややこしい自体に陥らずに済む Ubuntu 起動ディスクを USB メモリに作成 https://www.ubuntulinux.jp/download/ja-remix から 64bit 版 ubuntu-ja-14.04-desktop-amd64.iso をダウンロード USB Writer などのフリーソフトを使って書き込み トータルで 1.2GB 使用した US
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Ubuntu 16.04.1 LTSにアップグレードしました。: ULCAMTCVSMPS
Ubuntu16.04 + Windows10 のデュアルブート環境を構築する - 俺とプログラミング
