workday-1~3(我的工作日记)

博主尝试在配备MX150显卡的笔记本上安装并配置深度学习环境,包括cuda9、cudnn7.1、tensorflow-gpu 1.8及pytorch等软件,但在Ubuntu16.04系统下遭遇兼容性问题,最终被迫使用CPU版本。随后转向在Windows下使用libtorch实现pytorch yolov3模型调用。

进入某视觉公司,领了笔记本,电脑显卡是MX150。安装了显卡驱动390.87,以及cuda9和cudnn7.1。系统ubuntu16.04,nvidia-smi有显示,nvcc -V也有显示(成功显示9.0版本) 。然后安装tensorflow-gpu==1.8,成功后import 报错。。。。。。安装pytorch,import报错。无奈都装了cpu版本。(两天任务)

深深怀疑MX150不能做深度学习,希望有人来打脸,给出详细的过程。

以前一直是用别人安装好的桌面服务器上的深度学习框架,根本不懂啥ppa安装,啥ssh进入文本服务器。现在有了初步认识了。

第三天接了任务开始pytorch yolov3的任务中使用libtorch实现模型在window下的调用。

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