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何在CDH启用Kerberos情况下安装及使用Sentry(一)

1.文档编写目的 ---- 本文档主要讲述如何在启用KerberosCDH集群中安装配置及使用Sentry。...3.采用root用户操作 前置条件 1.CDH集群运行正常 2.集群已启用Kerberos且正常使用 2.Sentry安装 ---- 1.在MySQL中创建sentry数据库 建表语句: create...控制台点击“添加服务” [ezjb4py5rp.jpeg] 3.进入服务添加界面,选择Sentry服务,点击“继续” [dr5kpsw43b.jpeg] 4.选择Sentry Server及Gateway安装节点...,点击“继续” [wyrqbi3mhb.jpeg] 5.输入Sentry服务数据库信息,点击测试,测试通过,点击“继续” [go5c5ohfm7.jpeg] 6.等待服务安装成功,点击“继续” [jw44kc4yqn.jpeg...] 7.点击“完成”,Sentry服务至此安装完成。

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何在CDH未启用认证情况下安装及使用Sentry

1.文档编写目的 ---- CDH平台中安全,认证(Kerberos/LDAP)是第一步,授权(Sentry)是第二步。如果要启用授权,必须先启用认证。...本文档主要描述如何在CDH未启用认证情况下安装,配置及使用Sentry。...3.采用root用户操作 前置条件 1.CDH集群运行正常 2.集群未启用认证服务(Kerberos或LDAP) 2.Sentry安装 ---- 1.在MySQL中创建sentry数据库 建表语句:...] 7.等待服务安装成功,点击“继续” [1eyuitn5ym.jpeg] 8.点击“完成”,Sentry服务到此安装完成。...在未启用认证服务集群下,该文档Sentry配置方式只适用于测试环境,不能用于生产环境。 在集群启用Sentry服务后,由于Sentry不支持Hive CLI权限管理,所以建议禁用Hive CLI。

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何在不重启Yarn服务情况下启用DEBUG日志记录

Faysongithub: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 为了解决Yarn问题,需要为不同服务启用调试...本篇文章Fayson主要介绍如何在不重启Yarn服务情况下为ResourceManager、JobHistory等服务启用DEBUG级别日志记录。...内容概述 1.启用YarnDEBUG日志记录 2.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.15 2.启用Resource Manager服务调试 ---- 1.在浏览器输入Resource Manager...2.获取特定类日志记录级别 ?...4.查看Resource Manager服务日志 ? 3.总结 ---- 1.由于DEBUG级别日志会产生大量日志记录,请考虑需要哪些日志信息,仅对相应类进行日志记录级别调整。

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win10安装CUDAPytorch看这篇就够了

我可以装CUDA9.0、9.2,但不能装10.2 1.2 查看pytorch支持cuda版本 坑来了!但是你下载了cuda,并不一定有对应pytorch版本!...所以最好访问国外网站 1.3.1 下载CUDA CUDA下载地址: 选择自己要版本下载即可 注意: CUDA一定要选择“exe[local]”!!!...1.3.2 下载cudnn 根据自己CUDA版本下载对应cudnn,下载地址: 1.4 安装CUDA 1.4.1 选自定义 1.4.2 根据需要勾选安装组件,建议第一次安装时只安装CUDA核心组件...CUDA默认安装目录如下: 2 安装pytorch 2.1 下载wheel文件 上面那个网址()是给出了所有版本pytorch。.../whl/cu113 我是cuda10.1,那就是访问https://download.pytorch.org/whl/cu101 2.1.1 单击你要安装库,要装pytorch就单击torch:

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小蛇学python(22)pytorch配置cuda实现GPU加速

深度学习如火荼,使用普通cpu来跑模型真的让人急死,就算最普通垃圾显卡,只要支持cuda,就可以实现gpu加速,其速度至少是cpu5倍。...本文就来讲述,在配置pytorch+cuda环境实现gpu加速时遇到坑。 首先你应该检查一下自己电脑显卡是否支持gpu加速,并且对应cuda版本号是多少。...cudnn成功.PNG 这些成功后,cuda方面的安装就结束了。接下来,验证你电脑里装pytorch是否适合cuda。 运行一下代码来验证。...我输出如图。 ? 输出.PNG 这里要提一下,虽然显示我torch版本为1.3.1,并且匹配cuda是10.1,但是10.2也是可以。 我安装torch版本时候,也遇到了坑。...) 我找到了合适1.3.1版本,并下载安装

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教你30分钟安装cuda环境下torch(非Pytorch)

前言 Pytorch我们都熟悉,是一个优秀深度学习运行库,但我们可能也知道Pytorch前身torch。Torch也是一个优秀深度学习库,运行语言是lua语言。...很简单: Torch框架和Pytorch框架类似,熟悉了Pytorch学习torch轻而易举 Torch框架设计也很优秀,自定义化相比Pytorch更灵活 很多优秀项目,或者说很多最近项目很多都是使用...安装 以下安装环境在Ubuntu16.04。 因为我们安装torch需要运行在GPU上,首先应该安装Cuda9.1和cudnn。.../archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90 安装搭配好环境后就可以进行安装torch了。.../install.sh 因为我们使用cuda9.0以上,如果直接安装torch的话需要遇到这种问题: ... [ 15%] Building NVCC (Device) object lib/THC

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Python学习工具第六期 - GPU加速工具CUDA 使用 和 Pytorch-GPU 安装三种方式

上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装三种方式(conda...上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结,这一期教大家如何在VS和Anaconda Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络运算...NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包本身是不具有捆绑关系,也不是一一对应关系,CUDA本质上只是一个工具包而已,所以我可以在同一个设备上安装很多个不同版本CUDA工具包,一般情况下,我只需要安装最新版本显卡驱动...CUDA和cuDNN关系 CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习计算。...CuDNN支持算法 卷积操作、相关操作前向和后向过程 pooling前向后向过程 softmax前向后向过程 激活函数前向后向过程,(Relu、Sigmoid、Tanh )等 cuDNN下载与安装

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Win10 Python3.6.8 安装 PyTorch

目录 一、查看CUDA版本 1、cmd命令行查看 2、显卡驱动信息查看 二、安装 PyTorch 1、进入官网 2、选择版本 3、在线安装 4、离线安装 三、其他相关依赖安装 1、PyTorch...相关依赖下载 2、相关依赖离线安装 三、验证安装 1、查看已安装依赖 2、查看是否支持GPU 一、查看CUDA版本 1、cmd命令行查看 ncvv -v nvidia-smi 2、显卡驱动信息查看...(1.1)win10任务栏搜索NVIDIA (1.2)点击任务栏左下角“我电脑”图标,找到 N 开头软件 (1.3)右击任务栏右下角蓝色小图标NVIDIA (2.0)点击 NVIDIA控制面板...-帮助-系统信息 (3.0)点击 组件,查看 NVCUDA64.DLL对应驱动版本号 (3.1)这里版本是11.1 二、安装 PyTorch PyTorch官网:PyTorch CUDA官网:CUDA...1、查看已安装依赖 pip3 list | findstr torch 2、查看是否支持GPU import torch print(torch.cuda) print(torch.

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何在CDSW中使用GPU运行深度学习

1.前置条件 ---- 从CDSW1.1.0开始支持GPU,以下内容基于你已经成功安装最新版CDSW,1.2或者1.3。...2.启用GPU限制 ---- 1.CDSW只支持启用CUDANVIDIAGPU卡。 2.CDSW不支持单一部署环境下异构GPU硬件。 3.CDSW默认不支持包含NVIDIA库引擎镜像。...需要如下面章节描述定制支持CUDADocker镜像。 4.CDSW gateway节点没有安装或配置NVIDIA驱动。这一块依赖于你GPU硬件环境,需要由你系统管理员进行安装。...3.4.在CDSW中启用GPU ---- 使用以下步骤让CDSW识别安装GPU: 1.在所有CDSW节点上/etc/cdsw/config/cdsw.conf配置文件中设置以下参数。...你必须确保所有节点上cdsw.conf是相同,无论该节点是否安装了GPU。 NVIDIA_GPU_ENABLE 将此属性设置为true以启用对CDSW上工作负载GPU支持。

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PyTorch碎片:PyToch和Torchvision对应版本「建议收藏」

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...前言 错误分析: 安装pytorch或torchvision时,无法找到对应版本 cuda可以找到,但是无法转为.cuda() 以上两种或类似错误,一般由两个原因可供分析: cuda版本不合适,重新安装...根据pytorch官网方法安装,参考 https://pytorch.org/get-started 上面命令为安装最新版本,为了能够应对各种不同硬件条件,常需要手动输入命令安装特定版本,可参考如下代码...环境中各版本对应关系出错,很容易导致各种乱七八糟地错误,所以尽量按照官方要求安装。...而且,新手还是建议使用次新版Pytorch,一方面强迫自己养成新coding习惯,一方面也为将来几年时间代码不落伍提前准备。

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PytorchCUDA和cuDNN安装图文详解win11(解决版本匹配问题)

文章目录 CUDA安装 1.查询支持最高版本 2.查询Pytoch与cuDNN版本 3.下载CUDA 4.安装CUDA 5.验证CUDA是否安装成功 cuDNN安装 验证是否安装成功 Pytorch...安装 下载torch 下载torchvision CUDA卸载 可能出现问题: CUDA和cuDNN版本不匹配 CUDAPytorch版本不匹配 cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA...在ubuntu系统下,可以尝试装多个cuda版本,然后通过conda安装对应Pytorch版本。通过软连接方式来实现cuda版本切换。...5.验证CUDA是否安装成功 我们在cmd中使用cd命令切换到刚刚CUDA安装路径下bin(二进制)文件夹下,再执行nvcc -V命令。 可见CUDA是正确安装。...这里会显示你GPU型号,以及PASS,表示CUDA和cuDNN都安装成功了。 Pytorch安装 进入Pytorch官网https://pytorch.org/,选择需要安装pytorch版本。

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封装Python代码:如何在安装Python情况下运行Python脚本

你可以封装你python代码,并提供给其他人去运行,即便他们没有安装python。...可以像计算机(Windows、Mac或Linux)上任何程序/应用程序一样运行脚本,无需Python,无需安装库。 在某些时候,可能希望将你Python脚本提供给其他人在他们机器上运行。...然而,一个常见问题是,不是每个人都知道Python或者安装了Python。封装是指通过将Python解释器、代码及其所有依赖项捆绑在一起来创建单个可执行文件过程。...最终结果是,其他人可以在不安装Python解释器或任何模块情况下运行该文件。...现在,回到“dist”文件夹,我们有了一个漂亮而专业Python应用程序,几乎可以在任何计算机上运行,无论是否安装了Python。 注:本文学习整理自pythoninoffice.com。

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深度学习环境搭建之cuda、cudnn以及pytorch和torchvisionwhl文件安装方法

接下来需要安装新版显卡驱动,安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision,这几个环境版本互相关联,为了能使用更新项目,尽量安装最新版本环境。...可以事先新建两个文件夹,CUDA_TEMP和CUDA11_1,CUDA_TEMP用来存放临时解压文件,CUDA11_1用来存放安装文件。...3、安装cudnn 解压,在解压后文件夹cuda下,将bin、include和lib文件夹剪切,然后粘贴到CUDA11_1文件夹下 4、添加环境变量 五、安装pytorch和torchvision...,在安装pytorch虚拟环境下选择python解释器,我安装在名为pytorch虚拟环境下,如下图所示。...发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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基于TVM实现ARM架构模型优化 | 安装

在我自己实际测试中,pytorch模型在x86平台优化后效率提升了10倍之多,而在arm平台——树莓派3B同时加载pytorch和tvm模型时,效率提升18.79倍。...这篇文章基于官方文档,详细记录如何在X86平台启用ARM交叉编译、并启用 Relay Arm ® Compute Library Integration 安装 从 github 克隆源存储库。...如果要使用 CUDA,需要 CUDA 工具包版本 >= 8.0。如果要从旧版本升级,请确保清除旧版本并在安装后重新启动。...<span class="pre">-lc++abi</span> 更改为启用 CUDA 后端。...-G Ninja ninja ARM设备 cd build cmake .. make runtime -j4 Python 包安装 TVM 根据您开发环境,您可能需要使用虚拟环境和包管理器( 或)

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conda安装Pytorch下载过慢解决办法(11月26日更新ubuntu下pytorch1.3安装方法)

,从Pytorch官网上可以看到有多种安装方式: 比较常见方法是通过pip和conda安装,当使用conda安装时候,可能会遇到下载过慢问题,尤其是文件:pytorch-1.0.1-py3.6_cuda90...因为清华源中没有Pytorch1.1安装包目标,所以需要下载好pytorch1.1whl文件,可以去官网下载,或者从这里下载cuda10.0,Python3.6安装包,提取码nb2k。...同理,目前支持pytorch安装包版本支持从pytorch1.3.1 + python3.7以下 + cuda9.0/9.1/10.0/10.1(还是不支持10.2) 也就是说如果你想用清华源安装请暂时避开...如何查看能不能用清华源加速你pytorch安装 最近很多人在问,清华源支持python3.7或者cuda10.2这些之类,所以着重讲一下怎么看清华源是否支持你Pytorch版本/cuda版本/python...另外注意下在安装命令时候,可以用cudatoolkit=*来制定你想要安装cuda版本,比如我想安装cuda10版本pytorch1.4: conda install pytorch torchvision

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