1、昨晚上更新云服务器部署8.0视频 Part1：https://t.zsxq.com/UJ6AY7y Part2：https://t.zsxq.com/YzVrZJq 2、Elasticsearch...8.0 云服务部署和之前方式到底有什么不同？...以我自己的腾讯云服务器为例： 服务器是命令行模式登录，没法以浏览器方式访问。...这个 localhost 针对的是云服务器，在我们本机是搞不定的。 更进一步说，官方提供的快捷的部署方式，针对的是本机有浏览器可以访问的场景，没有或者鲜有考虑云服务器部署情况。 那怎么办？...3、云服务器部署8.0集群的整体认知 一图胜千言，接下来我们怎么做一目了然！ 3.1 步骤1：先用默认的安装方式搞定 Elasticsearrch 安全配置。
1、安装前的检查 运行下面的指令，检查一下您的电脑当前CUDA版本 nvcc --version 我自己的电脑显示如下： (我的电脑里目前装的CUDA9.0) ?...2、下载合适的CUDA8.0版本 选择CUDA8.0版本的时候，一定要根据自己的电脑系统以及相应的环境选择，下载链接 在相应提供的下载链接的界面，按照如下所标注的内容进行：(我本人的是 Ubuntu服务器...Tips：由于我的是服务器端，所以如果有人也是在服务器端进行安装的话，记得要将刚才所下载的文件，先上传到服务器端。...N的选项 按Esc，退出介绍文档 当你跳过了介绍文档之后，接下来会出现一些需要你选择的选项：(每一步对应的输入都在下图中用红色的圆圈标注出来了，在这里解释一点：Driver一定要选择 n，因为你之前有装的支持...在这里，我们要想实用刚才安装的CUDA8.0,我们只需要进行如下操作即可： 将相应的cuda-9.0换成cuda-8.0，如下图所示(保存之后退出) ?
安装 CUDA [此教程 年代久远， 请移步] ubuntu16.04 安装 CUDA [此教程 年代久远， 请移步] ubuntu16.04 安装 CUDA [11.09.2016 更新, 更新源之后...,要进行upgrade] [11.07.2016 更新 可能出现的错误] [10.16.2016 更新] ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu...就可以进入界面了， 如果进不去，进入BIOS启动页面，在Boot（或Security）中找到Security BOOT ，将其disable就可以了 查看驱动nvidia-smi 会输出显卡信息 3-> 安装CUDA8.0...官网下载 CUDA8.0 .run 文件 cuda7.5需要gcc-4.7 g++-4.7进行编译， 而Ubuntu默认是5.4版本，所以需要降版本， cuda8.0的话不需要降级sudo apt-get...，安装时会提示 unsorported configuration ,不用理会， 还会询问你要不要装显卡驱动选择n就可以了。
笔者选择了一个375.26的：Linux x64 (AMD64/EM64T) Display Driver BETA 同时笔者也下载了CUDA 8.0的安装文件：sudo sh cuda_8.0.61...二、安装CUDA8.0 一般来说，各类教程中不要越级安装，CAFFE教程里面的版本是7.0，而且CUDA7.5比较稳定，一般会选择低一点。...不过… 笔者当时并不知道这些，于是直接安装了CUDA8.0，最后也是可以用的。说明，可以兼容。...三、cuDNN8.0的安装 cuDNN这里笔者吃了很多亏… 因为cuDNN和CUDA一定要配套，不然不适配，笔者当时在CUDA8.0的情况，用了cuDNN出现了一堆报错，最后只能改过来。...和CUDA8.0的binary有很大的不同，那么nvidia、cudnn不适配出现的，github里面没有CUDA8.0,不过可以在以下网址找到： https://github.com/tensorflow
(y)es/(n)o/(q)uit: y Install the CUDA 8.0 Toolkit?...(y)es/(n)o/(q)uit: y Install the CUDA 8.0 Samples?...，在文件末尾添加如下设置： export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH 保存该文件，执行以下命令，使环境变量立即生效。...$ sudo ldconfig 验证安装成功 cd NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery make ....配置cuDNN 先下载 cuDNN5.1 8.0的 cd进入cuDNN5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作： sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda
(y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 8.0 Toolkit?...(y)es/(n)o/(q)uit: y Install the CUDA 8.0 Samples?...cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root To uninstall...Capable device(s) Device 0: “GeForce GTX 1080” CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 8.0 CUDA...Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce
，cuda8.0仅支持2015版本，暂不支持VS2017，本文采用Visual Studio 2015 Update 3。...直接安装CUDA8.0即可 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ?...这里可能会出现安装CUDA失败，原因可能是 1.VS2015（或者之前装的VS系列没有卸载干净，建议重装系统hhhhh）没有装 2.没有安装在C盘默认目录（因为这里我装其他盘都会失败，就C盘成功了） 3...CuDNN5.1百度云下载 CuDNN6.1百度云下载 CuDNN9.0百度云三个版本下载都在下面百度云链接里 链接：https://pan.baidu.com/s/1mprpx7iO2CW3Y1xjFQBLzQ...密码：6m6g 本文用的是里面的cudnn8.0-v6版本+tensorflow--1.4+cuda8.0 7.
原系统：Centos7.5 32位: wget -O ikuai.iso https://www.ikuai8.com/download.php?n=/3.x/...
使用环境：腾讯云官方镜像centos8.2 一、安装显卡驱动 1.配置基础环境 1.1、禁用nouveau nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动，一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动...a1) 这里可以看到我的显卡是Tesla T4 我们需要前往英伟达官网查看所支持该显卡的驱动版本 Official Drivers | NVIDIA 1.png 2.png 下载驱动文件 并上传到服务器中...在英伟达官网下载对应版本的CUDA CUDA Toolkit 11.0 Download | NVIDIA Developer 4.png 进行如图所示选择 并且复制到服务器内运行 下载完成之后记得赋予文件....png 三、安装CUDNN 在官网下载对应版本的cudnnNVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer 将其通过FTP传送到服务器内 并进行解压 cudnn-11.0-linux-x64...-v8.0.3.33.tgz 完成解压后将会得到一个CUDA文件夹 将里面的lib64与include复制到您之前安装CUDA的目录中去 之后输入 cat /usr/local/cuda/include
原文链接： Ubuntu16.04下Nvidia+Cuda8.0+Dynet安装教程 - WeiYang Bloggodweiyang.com ?...注意显卡驱动安装最新版就行了，但是cuda最好还是别安装最新版了，装个8.0版本吧，不然都是泪。 最终版本为ubuntu16.04 + cuda8.0 + gcc5.4。...-8.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH 重启，打开/NVIDIA_CUDA-8.0....8.0 /usr/local/lib/libcudart.so.8.0 && sudo ldconfig sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcublas.so.8.0.../usr/local/lib/libcublas.so.8.0 && sudo ldconfig sudo cp /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcurand.so.8.0
二.安装 CUDA 1.确定和 TensorFlow 对应的 CUDA 版本 TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本： https://github.com/tensorflow/tensorflow...环境变量 export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64" 三...github.com/tensorflow/tensorflow/releases 2.下载 下载地址： https://developer.nvidia.com/cudnn 3.安装 tar xvzf cudnn-8.0...-linux-x64-v5.1-ga.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp...cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/
最近工作需要，连续装了不少服务器。虽然做系统真是没什么技术含量的事，但做多了还是有些想法，记录下。...PowerEdge R610 2U Dell PowerEdge R630 1U Dell PowerEdge R710 1U Dell PowerEdge R720xd 1U 对Dell 系列的服务器印象一直很好...Lenovo Lenovo System x3550 M5 公司里说进了IBM的服务器，开机一看，打的Lenovo的LOGO，好吧，原来联想已经做到这个程度了。...我装服务器，到现在为止一个最大的吐槽点，没有见过一家厂商解决过。就是机器自检的时候，很多显示器兼容性不好，会把左边屏幕的输出吃掉一截。
目前IT行业在国内市场已经有了相当大的规模，越来越多的公司都开始使用云数据库，进行相应的企业管理。云数据库一般是通过云服务器实现的，想要使用云数据库需要安装云服务器。那么有了云服务器怎么装数据库呢？...云服务器必须要安装数据库吗？ 有了云服务器怎么装数据库 有了云服务器怎么装数据库呢？...首先需要打开云服务器并进行登录，确保登录环境是安全的，也可以通过相应的设置进行检测，如果环境是不安全的，那就无法进行数据库的安装。...云服务器必须要安装数据库吗 如果公司已经拥有了云服务器，但是却不知道需不需要安装数据库，建议企业管理者检查原先的数据库软件是否够用，如果原先的数据库软件已经能够满足基本需求，那就无需再安装云服务器的数据库...上文分别给大家介绍了有了云服务器怎么装数据库，以及云服务器必须要安装数据库吗，有了云服务器再装数据库是比较简单的，只需要安装相关的数据库软件就可以了，数据库对于云服务器来说是一项必备的服务，所以在条件允许的情况下
1.首先 对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容 安装cuda9.0之后，电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新，NVIDIA Physx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新...打开电脑的控制面板，找到程序，卸载程序 点击当天安装的时间，会找到刚才装的cuda软件，也包括以前NVIDIA的驱动软件，因为被更新了，所以也显示在当天安装的软件中。...，且tensorflow1.0版本以上是不支持cuda8.0以下的,所以暂时只能装cuda8.0。...cuda8.0对应的cuDNN必须是6.0版的。...cuda8.0，在cuda下载页面，Legacy Releases，找到旧版本下载地址，然后下载安装 最后成功安装，选择CUDA Toolkit 8.0 GA2 + cuDNN v6.0 (April
下载Cuda 按装官方教程，我们可以应该安装Cuda8.0和Cudnn V5.1，在此下载CUDA 8.0 Downloads | NVIDIA Developer ?.../local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64"export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0 保存退出 再source .bashrc Cudnn 安装...for Ubuntu16.04 Power8 (Deb)安装 方法二 二是下载tar，解压后会得到一个Cuda文件夹，复制到Cuda-8.0文件夹中 sudo cp cuda/include/cudnn.h.../usr/local/cuda-8.0/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64sudo chmod a+r /usr.../local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn* 安装TensorFlow 这里我们使用Anaconda装Python3，
今天碰巧帮人配了一台win10 + CUDA8.0 + CUDNN V6.1 + tf 1.4，特此记录 配置要求 window版本的tf是用不成python 2.X，至少是python 3.5，看官方要求吧...所以总结下就是: Python 3.5 or later CUDA 8.0 or later CUDNN V6.1 or later 具体CUDA和CUDNN的版本要求取决于你要装的tf的版本要求，1.4...至少要CUDA 8.0 + CUDNN V6.1，故此我安装的配置就是: python 3.6 + CUDA 8.0 + CUDNN V6.1 + tf 1.4 接下来就一个一个装吧 python安装...有local(约1.2G)和network可选，区别就是network安装时需要联网，建议还是local 上面是CUDA 9.0的，8.0的版本也甩个链接吧: https://developer.nvidia.com.../compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda_8.0.44_win10-exe local的哈，大约1.3G，自己看着流量~~ 下载下来，双击就可以开始安装了
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/73459019 GPU 显卡厂商已经安装好了，直接安装 cuda8.0 + cuDNN6.0...我这里的显卡是 GTX 1080 Ti cuda安装 我下载的是cuda8.0的是deb格式的1.9个G地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH 保存该文件，执行以下命令，使环境变量立即生效。...$ sudo ldconfig 测试 cuda 安装是否成功 cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ....安装cuDNN比较简单 先下载 cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 解压后把相应的文件拷贝到对应的CUDA目录下即可： 鼠标右键 extract here 得到 cuda
目录 前言 老黄和他的核弹们 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA8.0 参考 最后 ---- 前言 在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情, 我在经历了无数折磨之后终于搭起了...注意, 就算你啥都没装, 这步也是无害的. sudo apt-get remove --purge nvidia* 更新并安装一些需要的库, 先装这么多, 之后装CUDA还有一波....附加驱动 ---- 安装CUDA8.0 先来补库....安装CUDA8.0 md5检测一下, 不合格要重新下载. 下图是我的检测结果: md5sum cuda_8.0.61_375.26_linux.run ?...LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 保存退出, 并其生效.
Cuda，如果需要可以直接下载 但是经常我们需要的Cuda是早期的某个版本 CUDA 产品下载列表：https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda.../repos/ubuntu1604/x86_64/ 早期版本Cuda下载链接： 在此页面下载自己需要的CUDA版本 我下载的是CUDA 10.2 CUDA安装 打开下载的 cuda..._10.2.89_441.22_win10.exe文件 不要安装 Visual Studio Integration ，装也装不上 驱动我们已经更新过了，就不要装CUDA里的驱动了 下一步开始安装...打开文件夹 ：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include 对于 cudnn version < 8.0 的情况 打开...cudnn.h文件 对于 cudnn version > 8.0 的情况 打开cudnn_version.h文件 #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_MINOR 1
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。...-linux-x64-v5.1.tgz 注意： GTX1080显卡必须用CUDA 8.0版本。...缺什么装什么，apt-get 大法好。 2....安装CUDA 8.0 运行下载好的 run file （假设 cuda_8.0.44_linux.run 在家目录下）。...此时已经安装好显卡驱动和CUDA 8.0。输入$ nvidia-smi可查看显卡驱动和其他信息。
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