1.1 ImportError: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory
本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建TensorFlow2开发环境的过程,用于将来重装时的参考 硬件是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,已经安装了Ubuntu16 LTS桌面版 执行本篇操作前需要安装Nvidia的驱动,详情请参考《Ubuntu16安装Nvidia驱动(GTX1060显卡)》 查看驱动信息,如下图,可见CUDA版本是10.1 📷 版本匹配 去tensorflow官网查看版本匹配关系,地址:https://tensorflow.googl
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全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
Anaconda安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
最近因为特殊的原因重新安装了python,但是引发了一个很严重的问题——TensorFlow不好使了。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 http://cocodataset.org/#detection-leaderboard
前两天,Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版,TensorFlow官网也全新改版上线。其实早在去年上半年,Google就放出口风,准备发布TensorFlow 2.0,一个重要的里程碑版本。然而直到今天,2.0仍然处于alpha版,这在快速迭代的人工智能领域,着实少见。随着alpha的发布,这几天网上关于TensorFlow的新闻和文章铺天盖地,我也看了一下文章,不过作为一名实战派,还是决定先上手尝鲜一下。
注:cuDNN在很多工程中兼容性较差,可能需要安装特定的历史版本,只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5:
在 Python 中,所有异常必须为一个派生自 BaseException 的类的实例。 通过子类化创建的两个不相关异常类永远是不等效的,既使它们具有相同的名称。
我用的是实验室的服务器,服务器安装了cuda10.1,而根据报错,程序在寻找cuda10.0的库。解决方法是可以用anaconda安装cuda10.0:
安装conda 下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行: bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址:xlz/Miniconda 刷新一下配置文件:source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境:conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
目前我看官网主要推荐docker 方式了,那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是docker 的居多【官方给出了一个教程】,我们也要与时俱进。
不论是在学校里还是在公司中,远程登录服务器调试是一件很平常的事情。通过服务器,我们有很多种方式进行开发,喜欢极客风的可以直接通过Vim在服务器中进行开发,配合各种插件在开发效率上还是很高的;另一种就是利用IDE远程连接服务器进行调试,这样可以借助一些IDE的强大功能,提升自己的开发效率(Pycharm、VSCODE)。
在之前的示例中遇见了多次Error,就是异常,这种场景还是经常存在的,比如说读取字典中不存在的key,打开一个本地文件,可是这个文件却不存在,代码就会报出异常,进而停止运行,接下来我们认识一下异常和了解怎么处理异常。
支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算,对mac和手机终端也有相应支持。
打开一个不存在的文件123.txt,当找不到123.txt文件时,就会抛出给我们一个IOError类型的错误,No such file or directory:123.txt(没有123.txt这样的文件或目录)
实验室服务器上装载的cuda版本是最新的9.1,和从官网下载下来的TensorFlow不匹配,因为官方的是通过cuda9.0进行编译的。因此,这篇文章讨论关于Tensorflow源码安装的一些心得和过程,讨论安装Tensorflow版本兼容问题和cuda版本选择问题,最终实现在ubuntu16.04下通过源码安装TensorFlow-1.7.0,可以在cuda-9.1-cudnn7.1.2环境下正常工作。
在Android Q中引入了分区储存功能,在外部存储设备中为每个应用提供了一个“隔离存储沙盒”。其他应用无法直接访问应用的沙盒文件。由于文件是应用的私有文件,不再需要任何权限即可访问和保存自己的文件。此变更并有助于减少应用所需的权限数量,同时保证用户文件的隐私性。
描述:异常一般在ide无法直接检测出来,在我们执行到代码语句时,若有异常则会自动抛出
我们在 Android 10 中首次引入了 "分区存储" 的概念,旨在保护应用和用户数据并减少文件混乱。自此之后我们收到了开发者们的宝贵建议,这些建议有助于我们对该功能的持续优化,非常感谢大家!基于反馈,我们在 Android 11 上做了一些值得注意的改进。例如,我们启用了对媒体文件的 直接文件路径访问功能,用于改善现有代码和程序库的兼容性。我们理解许多应用在采取分区存储方案前需要有周密的方案,以便持续支撑现有用户的访问,确保符合当前存储方案的最佳实践以及向后兼容性。
准备尝试升级TensorFlow 1.14 到2.2,需要同时升级本地和服务器的环境,本文记录主要过程。 环境需求 当前TensorFlow最高版本 2.2.+ ,需要CUDA 10.1,cudnn 7.6 官网下载 :https://developer.nvidia.com/ 显卡驱动需要满足CUDA版本要求 CUDA与显卡驱动:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html TensorFlow-GPU
众所周知,Ghidra是一个免费的开源软件,可以对包括移动应用程序在内的可执行程序(二进制)进行逆向工程分析。Ghidra支持在多个操作系统平台上安装和使用,包括Windows、Linux和MacOS。
🏮1 前言 Python在自动化办公方面有很多实用的第三方库,我们可以从官方网https://pypi.org/search/?q=pd找到很多这种第三方库来供给我们使用,这些库可以很方便的处理wor
1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi
gpgpusim在虚拟机里跑起来非常慢,而自己配机器的环境又可能会出现这样那样的问题。本文给出了一种使用gpgpusim提供的vbox虚拟机进行编译,在host的docker环境下运行的方法。
异常处理,是编程语言或计算机硬件里的一种机制,用于处理软件或信息系统中出现的异常状况(即超出程序正常执行流程的某些特殊条件)。
如今开源生态甚好,享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼,每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题,通常都跟版本有关,软硬件的都有,今天有三来随便聊聊怎么应对,仅仅只是个人习惯。
如果使用了自定义server ID特性,那么比较容易,直接将tracker上的IP和ID映射文件storage_ids.conf修改好,然后将storage的data文件一一对应拷贝过去即可。(血泪史!,后续安装的时候最好开启此项特性!) 开启方法:tracker.conf文件中多修改以下三个参数
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在Java代码中,static使用的是比较多的一个关键字,今天就来总结一下static的用法。首先写一段囊括static用法的代码:
在先知社区里看到一篇漏洞分析文章,个人觉得很赞,于是就动手跟进调试一遍。漏洞分析的时候会踩很多的坑,也试图寻找新的利用点,繁多的代码看的脑壳都疼了,而文章梳理下来看似很简单,很多东西上手了才知道。放上原作者的链接表示尊敬。
iptables 是一个Linux内核提供的,运行在用户空间的程序,它允许用户配置自己的防火墙策略。我们可以使用防火墙将不必要的流量过滤出去。使用 iptables 能够避免很多拒绝服务(DoS)攻击。
Ubuntu16.04下Nvidia+Cuda8.0+Dynet安装教程 - WeiYang Bloggodweiyang.com
问题描述:为了把之前的CPU版本的tensorflow卸载,换成GPU版本的tensorflow,经历了一番折腾。
注意:Scrapy运行ImportError: No module named win32api错误。请安装:pip install pypiwin32
Microsoft Office相信大家都用过。Office在文档中嵌入对象极大的方便了我们的日常使用,但同时也为我们带来了众多安全问题。可以说,Office文档为攻击者提供了各种方法来诱骗受害者运行任意代码。当然,攻击者也可能会尝试利用Office漏洞,但更常见的情况是,攻击者会向受害者发送包含恶意宏或嵌入式(Packager)可执行文件的Office文档。
Reference -> Developer Guides -> 定位到:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/index.html
当我们编写代码的时候,通常会出现些拼写错误或其他一些未知的错误。如果代码运行失败,Python解析器一般会报出相关的错误提示,其中包含了代码出错的行和错误类型。它有时候还会给出对应修复建议。了解编程语言中不同类型的错误将帮助我们快速调试代码,也使我们更好地完成我们的工作。
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示(图片有点旧了,python版本是2.7和3.3-3.8):
通常的分析手法如下(转自:https://blog.csdn.net/xiaolli/article/details/56012228): (1). 确定是哪类文件打开太多,没有关闭.
Centos7下已自动安装Python2.7.5,but现在经常会出现Python2和Python3兼容使用的情况,所以我现在记录下安装过程。 上一篇文章我写过Centos6.5下升级Python2.7的操作Centos下升级Python 本次操作与上一篇有所相识,但更为简易,下面请跟我一起操作
事件起因 最近打开QQ邮箱,发现好多不知名的邮件,里面全部都是一句话加一个几十kb的附件,还有使用我前同事的邮箱给我发的,这里就不暴露了(已通知) 大部分是一个zip包,还有的是伪装成屏幕保护程序,如下所示: 如果文件夹关闭显示后缀名功能的话,只看图标是一个文本文件,很容易误打开。 下面就简单看下这个样本都干了些什么吧。 样本信息 文件格式 EXE x86 文件大小 38.81KB HASH a3006cc68638ab4fc24f092bf6563291f2e237fe4e86159a08bb
最近升级 Python 项目,由 Python2.7 升级到 Python3.8.3,项目使用了 PySide2,对于较新的Python3.8.3 , PySide2 可能存在些许不兼容问题,环境配置完成后,出现一连串的 ImportError: DLL load failed 找不到指定模块 对于很多 Python 开发者来说,这类问题最为头疼,不知道如何下手解决。
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获取单例对象需要保证线程安全,其中的方法也要保证线程安全。 单例对象会被多线程共享,因此要保证它是线程安全的,它其中的方法都要保证是线程安全的。 工具类、资源驱动类、单例工厂类都要注意这个问题。 创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称,方便出错时回溯。 线程资源必须通过线程池提供,不允许在应用中自行显式创建线程。 使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所花的时间以及系统资源的开销,解决资源不足的问题。如果不使用线程池,有可能造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者 “过度切换”的问题。
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