本人使用的是腾讯云提供的GPU计算型服务器GN8,安装系统为Ubuntu18.04,下面简单介绍下如何进行深度学习环境的搭建以及Ubuntu图形界面的安装。
Linux上运行Vivado这类EDA工具要比Window上快很多,大概就是优化的问题,所以选择Linux上开发是一个比较好的选择(主要是免费)。国内习惯了Win系统,所以用Linux比较少,那么有没有既可以在Windows上做一些文档之类的编写办公,同时在Linux上做FPGA开发呢?
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中,ONBOOT=yes必须设置,这样可以保证系统重启时进行ssh连接时,网络服务也会自启动,否则会导致网络不通。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/124978.html原文链接:https://javaforall.cn
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
前几天买了一张RTX2060显卡,想自学一下人工智能,跑一些图形计算,安装Ubuntu1 8.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦,所以这里记录一下安装过程,以供参考:
遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login incorrect,但是通过普通用户是可以登录的,因此通过普通用户登录,然后su 然后输入密码
登录anaconda的官网下载,anaconda是一个集成的工具软件不需要我们再次下载。anaconda官网
输出:nvidia-515.105.01 (记住:515.105.01 这个版本号) 5… 此时只需要执行
今天我在有GPU的linux上执行 "nvidia-smi"命令,想查看一下nvidia 版本,但是被提示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch。
最近,有一些用户在使用Kali Linux操作系统时遇到了一个很常见的问题:开机后无法进入图形化界面,只能看到命令行界面。本文将介绍可能导致此问题出现的原因,并提供解决方案。
笔者remove TensorFlow总共四次。 reinstall anaconda 三次。
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04,而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡,那么不用来跑深度学习模型就太可惜了!关于这方面的网上教程很多,但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试!
宏碁Aspire 4741G系列笔记本电脑是宏碁在2010年8月推出的产品,因此其生产日期可能大致在那个时间段或附近。但请注意,具体的生产日期可能会因生产批次和地域而有所不同。
GPU云服务器,如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力,需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License(实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了,否则打开软件报错,但是软件实际运行的渲染效果怎样,是否跟license有关,需要业务自己去验证)。
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
这个链接指向的是Launchpad上的一个个人仓库,名为nvidia-legacy,由用户kelebek333维护。Launchpad是Ubuntu社区的一个网站,它提供了托管项目、构建软件包、跟踪bug等功能。
深度学习如火如荼,使用普通的cpu来跑模型真的让人急死,就算最普通的垃圾显卡,只要支持cuda,就可以实现gpu加速,其速度至少是cpu的5倍。
Anaconda下载及安装 简介 Anaconda官网:https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了180+的科学包及其依赖项,可以方便获取开发所需要的包,并且对包进行管理,其中的科学包有:conda,numpy等 下载 网速好:官方下载:https://repo.anaconda.com/archive/ 网速慢:清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择相应版
下载之前查看自己显卡驱动和cuda版本号之间的关系,如下图所示,然后进行选择性安装。
(1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包,然后右键复制链接地址,通过wget命令下载。 官网:https://repo.anaconda.com/archive/
Ubuntu下安装nvidia显卡驱动,用同方法安装过GTX1050,安装成功。不会出现循环登录
**下载cuda** **链接:**https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_a
记得前不久刚陷入Tensorflow2.0的安装困境,这一次又被PyTorch 搞哭辽。
禁用BIOS的secure boot,即disable它,如果不关闭,使用第三方源安装显卡驱动会安装后不能使用。
通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本,下图第一行就显示了这些信息,可以看到,最大支持CCUDA10.2,更高版本的CUDA需要升级驱动程序。
由于本次讲座是实战技能讲座,需要大家自备一台具备NVIDIA GPU独立显卡的电脑,并且在电脑上安装好开发环境。讲座开始前,将会把代码发到群里,讲师将线上一步一步带领大家操作代码。
1.内核版本 内核是系统的心脏,是运行程序和管理像磁盘和打印机等硬件设备的核心程序,它提供了一个在裸设备与应用程序间的抽象层。例如,程序本身不需要了解用户的主板芯片集或磁盘控制器的细节就能在高层次上读写磁盘。
目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程。
Docker是一种容器技术,它就像一个沙盒把应用程序隔离开来,不管有没有遇到过你至少听到某些应用程序不能兼容,最常见的就是升级某个系统,老版本跟新版本不能兼容,必须把老版本完全卸载掉。比如说oracle服务,如果把oracle安装到物理主机上,如果需要升级那将会比较痛苦。再比如说新手学习各种软件,apache、mysql、Python搞的电脑上乱七八糟的环境,想要重新安装都很痛苦。
本次安装参考了网上许多教程,结合自己的需求与理解,写下此篇博客,仅做本人总结使用。。
需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
CUDA的主要用途是深度学习,而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1,因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。
百度云盘下载链接: https://pan.baidu.com/s/1ACJSry3egBGin-w50RwtyQ 提取码: cs6y 本文作者在链接中上传了5个深度学习环境搭建所必需的文件,如下:
然后老师要求使用pytorch作为我们学习的工具,于是上官网查看相应的pytorch的版本:
之前想过写这篇文章,但是没有想到一个好的内容、好的突破点。在《GitHub 漫游指南》指南里,我们提到过《如何在GitHub“寻找灵感(fork)”》,但是并不是关于阅读源码的好文章。 我们并不建议所有的读者都直接看最新的代码,正确的姿势应该是: clone某个项目的代码到本地 查看这个项目的release列表 找到一个看得懂的release版本,如1.0或者更早的版本 读懂上一个版本的代码 向后阅读大版本的源码 读最新的源码 最好的在这个过程中,可以自己造轮子来实现一遍。 阅读过程 在我阅读的前端库、P
有朋友在使用Linux的过程中要查看Linux的内核版本号,这要怎么看呢?也有朋友文要怎么查看linux系统版本信息呢?下面和小编一起了解一下吧。
如果上述rpm包在服务器上无法下载,可以到这里手动下载:http://www.chromeliulanqi.com/ ,选择:“原版Chrome -> Linux 64位:稳定版” 下载。
本文作者接触深度学习2个月后,开始进行目标检测实践。 本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标检测,专题内容偏向于掌握技能,学会工具的使用。 本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力,学习原理请自行另找文章。
最近人工智能等多门课需要复现论文,近两年的论文很多都是Pytorch环境,所以,这里总结一下Pytorch的安装教程,做好最快、最简单、最好地完成安装。
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网: https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7(注意:必须选择64位,因为TF不支持Python32位的)
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇:一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三。在文末作者给出了答疑群的二维码,有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
对于所有开源爱好者来说,今天是个大喜的日子,Linus Torvalds很高兴地宣布了Linux Kernel 4.0全新内核。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中,配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
上个月在新入手的笔记本上安装了一个CUDA的开发环境,并选择安装了GeForce Experience工具,前两天打开GeForce Experience工具浏览时,工具提醒可以更新NVIDIA显卡驱动,于是便勾选并更新了NVIDIA显卡驱动,更新完成之后就没管它,也没有再使用过CUDA开发环境,直到昨天打开CUDA开发环境准备调试一个应用程序时,突然弹出错误提示框:
Linux内核版本命名在不同时期有着不同的规范,在涉及到Linux版本问题时经常容易混淆,主线版本/稳定版/长期支持版本经常搞不清楚,本文主要记录下内核版本命名的规则以及如何查看Linux系统版本信息。 Linux内核(Linux kernel)简介
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