如何让3080显卡在Ubuntu下适配深度学习环境？

源代码杀手 2021-02-07 04:13:20

3080显卡在Ubuntu下适配深度学习环境

Ubuntu16.04

Ubuntu18.04

...全文

547 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本课程将带您进入yolov8面向实例分割框架搭建环境，标注，训练，测试等完整实现过程。这个课程主要使用的环境都是在ubuntu18.04.6操作系统上进行的，主要内容如下1、 yolov8目标检测框架基本介绍2、搭建ubuntu上yolov8环境3、用roboflow或者labelme标注自己的数据集4、转换数据集 5、配置参数6、参数调节和训练7、测试自己的模型yolov8不仅仅是一个目标检测框架，也具备实例分割和图像分类的功能。让我们在cv领域多出一个非常实用深度学习算法框，本课程主要针对实例分割做自己的数据集训练，不对目标检测和图像分类训练做讲解，请同学注意一下本课程主要内容，可以先观看本课程的课程导论，了解课程主要内容和体系结构。本课程需要用到的环境：(1)ubuntu18.04系统，您也可以使用其他版本系统比如ubuntu16.04/ubuntu20.04(2)带有nvidia显卡的台式机或者笔记本，要求显卡必须>=GTX920MX以上。

Ubuntu18.04系统安装深度学习环境，安装概要：显卡驱动+cuda11.7+cudnn+pip换源+Anaconda3+pycharm

ubuntu20.04下配置深度学习环境pytorch和tensorflow

【代码】Ubuntu 深度学习环境配置。

本文主要记录一下自己深度学习环境的配置，具体的安装教程有很多，这里就不赘述了。

CUDA高性能计算讨论

353

社区成员

615

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章