Ubuntu16.04にCUDA8.0とChainerをインストールする - Qiita
CUDA Toolkitを管理する方法としてnvidia-dockerを使うという手段がありますが、今回はこれを用いず直接CUDA Toolkitをインストールしました。 環境 Ubuntu16.04 64bit Core i5 GeForce 940M 用意するもの CUDA toolkit cuDNN ドライバ (自分の環境に合わせて適切に選択) CUDA Toolkitのインストールにはrunfile(cuda_8.0.44_linux.run)を用いました。 インストール手順 1. ドライバをインストールする セキュアブートが有効になっている場合は、あらかじめ無効にしておいてください。 Ctrl+Alt+F1でtty1に移動して、nvidia-smiコマンドとドライバをインストールします。 途中でX11の設定を書き換えるかどうかを聞かれます。書き換えると画面が映らなくなったりするの
Windows上にChainer v1.5+CUDA+cuDNNを一番簡単に入れれる方法 - Qiita
Chainerは、1.5からCython、h5pyへ依存するようになりました。Windowsへのインストール方法は2日目の記事(Chainer1.5.0をWindowsにインストールする)で書かれているのですが、皆様がもっと簡単にWindows上でまともにChainerを使えるようにいくつか補足を加えたいと思います。 この内容には間違いが含まれている可能性があります。気付き次第更新します。動作報告歓迎です。コメントによろしくお願いします 注意：2015/12/10日現在、Chainer(v1.5.1)は公式にはWindowsをサポートしていません。 git cloneしてnosetestを実行すると、いろいろな機能が実は動いていないという現実を知ることができるかと思います・・・。 全体の流れ Windowsの準備 64bit Windows環境と新しめのNVIDIAのGPUを用意する（オプ
やってみよう分析！Appendix A-1：Windows 7 Professional + Visual Studio Express 2013にCUDA6.5をインストール - Qiita
やってみよう分析！Appendix A-1：Windows 7 Professional + Visual Studio Express 2013にCUDA6.5をインストールCUDAVisualStudioGPU はじめに 今回も始まりました。やってみよう分析！シリーズ Appendix A-1では、GPU(Graphics Processing Unit)計算を実行するための CUDA6.5ドライバーを Windows 7 Professional + Visual Studio Express 2013の環境上にインストールする方法を簡単に紹介します。インストール後、サンプルコードを実行して Mandelbrot集合を描画させてみましょう。 GPUについての紹介はこちらのサイトを参照ください。 ここで紹介したインストールプロセスを実行したマシン環境は Windos 7 Profess
Mac (El Capitan) + Homebrew で CUDA 7.5 をインストールする手順 - Qiita
割りと面倒だったのでメモ。走り書き同然なので注意。そのうち別記事で書き直すかも。 Web+DB Press 2015 10月号の深層学習のサンプルで使用しているChainerのインストール指示に、CUDAなるものもオプションっぽく記述されていたのでインストールしようとした。もちろんHomebrewベース。 普段pythonを使ってないので、いろいろ調べて回るはめになった。普段pythonを使ってない人向けに手順を残す。 環境構築以前の手順 以下を実行して深層学習のサンプルコードをGithubから取得。それにしても技評のページ、ナビゲーションがすごくやりにくくていろいろ残念。 git clone https://github.com/mrkn/webdb_deep_learning.git Python環境をAnacondaに完全に置き換える サンプルをチェックすると、ドキュメントがipyn
CUDAのインストールパスまとめ - Qiita
ポイント CUDA Linuxは/usr/local/cudaにあるものと思えば良い。lib64なのに注意。libcuda.soは/usr/lib64に入るが、これは最初から探してくれる Macも/usr/local/cudaにシンボリックリンクが貼られるのと、libcuda.dylibはここに入る。libなのに注意 cuDNN v2はフラットになる。 v3はCUDAのディレクトリ構成を意識した作りになっている CUDA 7.5 Ubuntu 14.04 [Linux] -> [x86_64] -> [Ubuntu] -> [14.04] -> [deb(loca)] cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb + usr + lib64 | + libcuda.so + local + cuda --> cuda-7.5 + cuda-
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