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...3、进行相应的安装 在所下载相应的文件夹下，进行如下操作： cd CUDA8 # 进入包含上述下载文件的文件夹 sudo chmod 777 cuda_8.0.61_375.26_linux.run...重中之重的一点是，介绍文档需要你的一些操作，不然安装过程无法继续，有两个方法跳过介绍文档 一路Enter，直到出现一些需要你输入Y 或 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...4、进行相应的环境配置 进入如下安装路径中，打开 bashrc 文件，然后定位到最低端 (操作过程见下图) ? 可以看到，在这里我的电脑端，导入的路径都是cuda9.0的: ?
Step 2 cuDNN 安装 下载适用于Linux的cuDNN库，这里需要注册加速计算开发人员计划; 下载后，解压缩文件并将其复制到CUDA目录， 以cuDNN v5.1 为例： tar...（详细错误信息类似于：Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: Python） 打开caffe目录下的...- “fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录” - Step 1： 在Makefile.config文件的第85行，添加/usr/include/hdf5/serial/ 到...而导致资源被锁的原因可能是上次运行安装或更新时没有正常完成，进而出现此状况，解决的办法： $ sudo rm /var/cache/apt/archives/lock $ sudo rm /var/lib...# 转自： http://blog.csdn.net/u012494820/article/details/52289095 问题25 - 装nvidia驱动后无法进入系统 # 开机，在 GRUB 选择界面按
/ 前言 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。...在第一篇教程中有详细的安装步骤。...遇到的问题 我安装上面的教程上面的步骤编译好TensorFlow包之后，编译成功了，使用我的cuda9.1和cudnn7.1.2，但是在安装我编译好的whl之后还是不能用。...，这个问题与你的编译文件无关，你系统是cuda9.1你安装的TensorFlow是cuda9.1，但上面的问题还是出现，那么说明你在安装cuda9.1的时候有一些配置文件没有正确进行配置，也就是一些文件找不到...找不到并不是意味着不在，而是没有通过正确的路径来找。
为了不影响其他人用（公用服务器），将.bashrc中的（conda python）配置删除了，直接用绝对路径xlz/Miniconda/bin 运行我们虚拟环境中的，这样就不会影响系统本来的python...python命令行下输入 import sys print sys.executable #查看当前运行的python 由于实验要求是tensorflow0.12 我么来安装tenserflow 0.12...directory; please exit the tensorflow source tree, and relaunch your python interpreter from there 可以看到系统中安装了两个版本的...cuda(如果你有管理权限并登陆自己的管理员账号，并且你在自己的虚拟环境下（stackGan），显示如下)，第一个xlz是你登录服务器用的用户名，第二个xlz是你当前所在目录 (stackGan) xlz...将birds.yml里面的stageI 改为上图的，这个根据你自己的路径查看模型的具体位置 ? 大概就是这样了
在tensorflow的学习中，想使用tensorflow-gpu版的学习，充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu，cuda是安装成功了，但是却一直报以下一个错误。...，win10中，不仅要添加环境变量path的值，还需要在PATHEXT中添加.DLL否则系统就无法加载指定的模块，即使你的文件中有.dll文件。...---- 我遇到这个问题是安装hanlp，安装hanlp的时候是自动安装的2.0.0a10这个版本的，而2.0.0a10这个版本requirement tensorflow==2.1.0rc2，但实际不用去对应...，我就是版本对应了才报错的，最后安装的tensorflow==2.0.0，问题解决了 ERROR: hanlp 2.0.0a10 has requirement tensorflow==2.1.0rc2...cuda10支持 tf 1.13 以上 cuda9支持 tf 1.5-1.12 cuda8支持 tf 1.0-1.4 也可能是你用的tensorFlow 版本太新了，不支持老cpu，用3.5的 也可能需要安装
注意：由于不同系统，不同 GPU 对应的 CUDA 和 cuDNN 均有差异，本文仅以 Ubuntu16.04、NVIDIA GeForce GPU、CUDA9.0 和 cuDNN7 为例，来介绍安装过程...2、打开终端 Terminal，首先卸载系统之前安装的 NVIDIA 显卡驱动，以防万一。...$ sudo update-initramfs -u $ lsmod | grep nouveau # 如果这样还有输出，reboot一次 到这一步，应该没有输出了，可以进行安装驱动了。...注意选择下载 runfile 文件。 2、打开终端，进入 CUDA9.0 的下载目录，输入： $ chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run $ sudo ....三、安装 cuDNN 1、首先，进入 cuDNN 的下载网站。值得一提的是，下载之前是需要先注册账号。在下图所示的版本列表中，选择适配 CUDA9.0 的，对应的是 Linux 系统。
注意：由于不同系统，不同 GPU 对应的 CUDA 和 cuDNN 均有差异，本文仅以 Ubuntu16.04、NVIDIA GeForce GPU、CUDA9.0 和 cuDNN7 为例，来介绍安装过程...2、打开终端 Terminal，首先卸载系统之前安装的 NVIDIA 显卡驱动，以防万一。...$ sudo update-initramfs -u $ lsmod | grep nouveau # 如果这样还有输出，reboot一次 到这一步，应该没有输出了，可以进行安装驱动了。...注意选择下载 runfile 文件。 2、打开终端，进入 CUDA9.0 的下载目录，输入： $ chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run $ sudo ....在下图所示的版本列表中，选择适配 CUDA9.0 的，对应的是 Linux 系统。
二、nvidia-smi的使用 1、拉取镜像、开启容器 当一台机器有很多个GPU可以通过NV_GPU来指定， 通过-v将宿主机下的/data1/matt/docker文件夹与docker之中的/mnt...**共享文件**。...最简单的启动： nvidia-docker run --rm -ti docker attach # 已打开的容器 . 2.上传容器与创建镜像 创建镜像，容器名字叫device-query...中的8888端口，赋值到宿主机的7777端口，这样不会与其他冲突。...其中，第一次打开输入的密码，是toke之后的内容，本图中的为： 0375ddd82c0417e55dddf4d3bf7f9dcba9530e89391a6163 ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...注意pycharm连接好服务器后也可以将本地文件上传到服务器目标文件夹中，选中文件右击选择Deployment–>Upload即可。...3） 使用已经连接好服务器的MobaXterm或者pycharm目标服务器的terminal安装anaconda 在文件目录下执行： bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64...显示无法找到命令，conda：command not found 环境变量导致的问题，使用命令： vim ~/.bashrc #打开配置文件 export PATH = /home/xxxx/anaconda3...之前对conda进行过换源操作，换源过后conda相关命令无法使用： 最简单粗暴的做法，删掉之前的所有源，只保留官方默认的源： vim ~/.condarc #这一步可以先查看配置文件，看到添加过的源
这次花了近一天的时间来重新编译了一下整个项目，虽然还是有些问题，例如MPI编译没有通过，CUDA8貌似不支持，CuDNN v5好像也不支持，但最后总算是编译通过，可以运行了。...虽然可以使用系统已经编译好的，但是在编译dense_flow的时候发现还依赖opencv_contrib中的库，所以为了避免重新编译系统的OpenCV影响别的用户，我自己编译了一个新的版本的OpenCV...且没有放在系统目录下，你需要增加几个选项来执行cmake，像下面这样： OpenCV_DIR=/data10/yunfeng/Dev/git/opencv/release cmake -D CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR...这是因为我们服务器上已经装了OpenCV3.1.0，所以在编译的时候，会找系统目录下的头文件，而3版本的头文件和2版本的头文件不一致，导致出现这个问题。...按理来说，这个问题可以通过修改头文件寻找路径，使得编译器使用2版本的头文件即可，但是我不知道怎么在cmake的时候指定头文件。。所以没办法，还是采用了3版本的OpenCV来编译。
不要管NVIDIA控制面板组件中显示的是CUDA9.2.148。 你下载的CUDA不一定需要匹配，尤其是CUDA9.2，最好使用CUDA9.0，我就在此坑摔的比较惨。...下载cuDNN需要注册一个NVIDIA的账号。 3、安装CUDA和cuDNN，并设置环境变量（重要）①CUDA安装 我是按照默认路径安装的，没有修改。...③设置环境变量（重要） 这部分我主要参考的是：https://blog.csdn.net/qilixuening/article/details/77503631 计算机上点右键，打开属性- 高级系统设置...③在Interpreter右侧浏览目录中找到自己安装Anaconda的路径，在其中的envs文件夹中，有上文中自己创建的tensorflow-gpu环境，选中其中python.exe即可。...）的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow环境配置与安装内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
如果在安装Anaconda的过程中没有将安装路径添加到系统环境变量中，需要在安装后手工添加....第一步：打开bashrc文件. vim ~/.bashrc 第二步：在文件末尾处添加以下语句 export PATH=/home/XXX/anaconda3/bin:$PATH XXX为自己的用户名...(我的用户名是lirui,实际中要按照自己的用户名，这个也就是anaconda的安装目录) 1.5 使环境变量生效 让etc/profile文件修改后立即生效， 在终端输入： source ~...如果没有成功，重启系统即可。 也可以在终端输入 echo $PATH 查看已有的环境变量 ,确认输出是否已经有Anaconda路径了。...网址是：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 打开后的界面大致如下，只要里边有你的型号就可以用GPU运算： Ubuntu18.04自带了NVIDIA驱动，但是它没有安装完整
这个错误通常是由于无法找到依赖的动态链接库(DLL)文件引起的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。1. 检查环境变量首先，我们需要检查操作系统的环境变量，确保所需的DLL文件所在的路径已正确配置。...将DLL文件所在的路径添加到系统的PATH环境变量中，可以通过以下步骤进行操作：打开控制面板，并进入“系统和安全”或“系统”选项。点击“高级系统设置”，然后点击“环境变量”按钮。...__version__ < "2.0": print("警告：该代码需要tensorflow版本2.0或更高版本")# 执行其他操作...在上述代码中，我们首先将DLL文件所在的路径添加到系统的...动态链接库的使用场景动态链接库在软件开发中有广泛的应用场景，以下是一些常见的使用场景：共享代码模块: 开发者可以将常用的功能模块封装到动态链接库中，便于在多个项目中共享使用，提升代码的复用性和维护性。...总结起来，动态链接库（DLL）是一种在Windows操作系统中使用的共享库文件，具有共享性、动态加载、代码重用和版本管理等特点。它可以作为共享代码模块、插件系统、性能优化和操作系统调用的解决方案。
检查模块名称确认你导入tempfile模块时使用的是正确的模块名称。以及确保你没有重命名或覆盖了Python标准库中的模块。这可以通过检查你的代码中的import语句来确认。3....检查依赖关系最后，你还需要检查你的代码是否有其他模块依赖于random模块。有时候，这个错误的原因可能是一个其他模块依赖于random模块，但没有正确导入它。...这样可以解决因为其他模块依赖导致random模块无法正确导入的问题。...在编写程序时，我们经常需要创建临时文件或目录用于临时存储数据，而不占用系统的永久存储空间。tempfile.py模块提供了一些函数和类，方便我们执行这些操作。1....使用tempfile.py模块可以方便地创建临时文件和目录，避免占用系统的永久存储空间。通过了解和使用tempfile.py模块，我们可以更高效地编写和管理我们的临时数据。
可以按照以下步骤进行： 检查C源代码文件是否存在，并且没有错误。 使用合适的构建工具（如distutils或CMake）来编译生成共享库文件。 重新编译之后，再次导入模块并检查是否仍然出现错误。...方法三：检查模块文件路径 如果模块已经正确编译，并且初始化函数名称也正确，那么可能是模块文件的路径问题导致无法找到初始化函数。...将模块文件路径添加到系统的PYTHONPATH环境变量中，以便Python解释器能够正确找到模块文件。...为了解决这个错误，我们需要确保编译环节没有错误，并检查初始化函数的名称是否正确。 Python C扩展模块是指通过C或C++语言编写的模块，可以用于在Python中调用和使用C/C++代码。...它可以为Python提供更高的执行速度和更底层的系统访问能力。 虽然Python C扩展模块可以带来性能上的提升，但编写和调试C代码相对于Python代码来说更为复杂，需要更多的编程经验和知识。
大数据文摘授权转载自 数据派THU 作者：Saurabh Bodhe 编译：陈振东、车前子 我知道，基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵，并且不容易获得，除非你…… https://hackernoon.com...总之，找到特定应用程序(如果有的话)所需的TensorFlow版本，或者如果没有这样的限制，可以使用我目前使用的TensorFlow 1.8.0。...tensorflow as tf 但这时我们还没有安装CUDA，你会看到类似下面的报错： ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object...再次打开Python shell并运行下面的代码， import tensorflow as tf 当然，我们还没有完成，这次你会看到稍微不同的报错（如果在此之前就出现了类似的报错，参考下面的“Troubleshooting...，.tgz文件就开始下载了，将文件存储到你的机器上，并使用以下命令进行提取， tar -xzvf 最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹，切换到该目录，并执行下面两条命令
《在谷歌云平台搭建基于GPU的深度学习》 我知道，基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵，并且不容易获得，除非你…… https://hackernoon.com/deep-learning-with-google-cloud-platform...总之，找到特定应用程序(如果有的话)所需的TensorFlow版本，或者如果没有这样的限制，可以使用我目前使用的TensorFlow 1.8.0。...tensorflow as tf 但这时我们还没有安装CUDA，你会看到类似下面的报错： ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object...再次打开Python shell并运行下面的代码， import tensorflow as tf 当然，我们还没有完成，这次你会看到稍微不同的报错（如果在此之前就出现了类似的报错，参考下面的“Troubleshooting...，.tgz文件就开始下载了，将文件存储到你的机器上，并使用以下命令进行提取， tar -xzvf 最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹，切换到该目录，并执行下面两条命令
注：vi是Linux终端下或控制台下常用的编辑器，基本的操作方式为：vi /路径/文件名 例如：vi /etc/fstab表示显示/etc/fstab文件的内容。.../dev/nvidiactl a中的一个或两个，但没有/dev/nvidia-num，即文件显示不全。...不用着急也不用急着重装系统（我在安装时就是这种情况），官方指导中有详细的解决方案，但是我的方法和官方稍微有些出入。...如果你是第一次打开这个文件，它应该是空的(除了一行又一行的#注释项外)。...这里有点与官方安装文档稍有不同，需要说明： 官方文档里说只需在终端中运行上述两条export语句即可，但如果不将它们不写入/etc/profile文件的话，这样的环境变量在你退出终端后就消失了，不起作用了
prefix 来指定安装的目录,我这里的安装目录是/opt/tesseract 2、若提示：....，为了让动态链接库为系统所共享,还需运行动态链接库的管理命令--ldconfig ldconfig 命令的用途,主要是在默认搜寻目录(/lib和/usr/lib)以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf...内所列的目录下,搜索出可共享的动态 链接库(格式如前介绍,lib*.so*),进而创建出动态装入程序(ld.so)所需的连接和缓存文件.缓存文件默认为 /etc/ld.so.cache,此文件保存已排好序的动态链接库名字列表.../ld.so.cache,此文件存放已排好序的可共享的动态链接库的列表. (7) -r ROOT : 此选项改变应用程序的根目录为ROOT(是调用chroot函数实现的).选择此项时,系统默认的配置文件.... (9) -p或--print-cache : 此选项指示ldconfig打印出当前缓存文件所保存的所有共享库的名字. (10) -c FORMAT 或 --format=FORMAT : 此选项用于指定缓存文件所使用的格式
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