tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了,但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢?
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
在使用Python时,有时可能遇到ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。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。
在linux 平台做FFMPEG视频编码的程序时,程序运行时提示错误:[h264_nvenc @ 0x2018080] Cannot load libcuda.so.1 。对于这个问题,直接查看是因为因为cuda 买有安装,也就GPU视频硬件加速的库没有安装。实际上是因为没有安装编码库的原因。
-c create的意思 -r replace的意思,表示当插入的模块名已经在库中存在,则替换同名的模块。如果若干模块中有一个模块在库中不存在,ar显示一个错误消息,并不替换其他同名模块。默认的情况下,新的成员增加在库的结尾处,可以使用其他任选项来改变增加的位置。
Hello,小伙伴们,大家好!最近有小伙伴问我程序库相关的问题。程序库的存在很大程度上提高了程序的复用性、可维护性,但是程序库的应用往往对于初学者来说有些摸不清头脑,所以这一期本文从Linux的角度谈谈Linux下的程序库。 1. 什么是库 库文件一般就是编译好的二进制文件,用于在链接阶段同目标代码一起生成可执行文件,或者运行可执行文件的时候被加载,以便调用库文件中的某段代码。库文件无法直接执行,因为它的源代码中没有入口主函数,而只是一些函数模块的定义和实现,所以无法直接执行。程序库使程序更加模块化,重新编
1. 什么是gcc gcc的全称是GNU Compiler Collection,它是一个能够编译多种语言的编译器。最开始gcc是作为C语言的编译器(GNU C Compiler),现在除了c语言,还支持C++、java、Pascal等语言。gcc支持多种硬件平台。 2. gcc的特点 gcc是一个可移植的编译器,支持多种硬件平台。例如ARM、X86等等。 gcc不仅是个本地编译器,它还能跨平台交叉编译。所谓的本地编译器,是指编译出来的程序只能够在本地环境进行运行。而gcc编译出来的程序能够在其他平台进行运
链接是将各种代码和数据片段收集并组合为一个单一文件的过程,这个文件可以被加载到内存中执行。
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块,以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》,CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
license: "cc-by-nc-nd-4.0" description: "本文手把手指导如何创建一个可以执行的共享目标文件"
之前和大家分享的是在c/c++中通过python c api嵌入python解释器,主体都是和python相关的。其实最终要和大家分享的是如何做一个python编辑器。比如支持语法高亮、关键字自动补全,显示行号等功能。所以这次和大家一起学习的是一个Qt下的源代码编辑器控件。相信有的同志已经猜出来了。对,就是它。
本质上来说库是一种可执行代码的二进制形式,可以被操作系统载入内存执行。由于windows和linux的本质不同,因此二者库的二进制是不兼容的。
GCC(英文全拼:GNU Compiler Collection)是 GNU 工具链的主要组成部分,是一套以 GPL 和 LGPL 许可证发布的程序语言编译器自由软件,由 Richard Stallman 于 1985 年开始开发。
理解链接器将帮助你构造大型程序。构造大型程序的程序员经常会遇到由于缺少模块、缺少库或者不兼容的库版本引起的链接器错误。除非你理解链接器是如何解析引用、什么是库以及链接器是如何使用库来解析引用的,否则这类错误将令你感到迷惑和挫败。
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
GCC的全称是GNU Compiler Collection,是GNU工具链中的一种。GCC不仅支持C/C++语言,还支持Fortran/Ada/Java等语言的编译。
在Python编程中,有时候会遇到ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_example)的错误。这个错误通常出现在导入Python C扩展模块时,提示无法正确找到模块导出的初始化函数。
预处理:gcc -E -o hello.cpp hello.c -m32 (源代码)
我们在编写一个C语言程序的时候,经常会遇到好多重复或常用的部分,如果每次都重新编写固然是可以的,不过那样会大大降低工作效率,并且影响代码的可读性,更不利于后期的代码维护。我们可以把他们制作成相应的功能函数,使用时直接调用就会很方便,还可以进行后期的功能升级。
ld命令是二进制工具集GNU Binutils的一员,是GNU链接器,用于将目标文件与库链接为可执行程序或库文件。
找不到BufferedImage这个Class的解决方法 环境: [1]RedHat AS5 64位 [2]WebSphere6.0 32位版本 正文: 发现原来在RedHat AS4 32位系统上跑的程序不能在64位RedHat AS5中运行。 系统报java.awt.image.bufferedImage这个Class找不到。在Sun JDK 1.5平台中,该类在rt.jar包中,但是在IBM JDK1.4.2平台中 该类在graphics.jar包中。 在Web
Linux下得库有动态与静态两种,动态通常用.so为后缀,静态用.a为后缀。面对比一下两者:
在说明Linux的.a、.so和.o文件关系之前,先来看看windows下obj,lib,dll,exe的关系。
C++静态库与动态库
一、课程介绍 UNIX/Linux环境C语言,借助学习操作系统的接口的方法来学习、理解操作系统的 运行机制以及一些网络协议 C/C++、数据结构和算法 与平台无关,重点是算法逻辑 Uinx/Linux/Android/IOS 平台相关,系统接口 嵌入式/驱动/移植 硬件相关,硬件接口
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
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……
大家肯定都知道计算机程序设计语言通常分为机器语言、汇编语言和高级语言三类。高级语言需要通过翻译成机器语言才能执行,而翻译的方式分为两种,一种是编译型,另一种是解释型,因此我们基本上将高级语言分为两大类,一种是编译型语言,例如C,C++,Java,另一种是解释型语言,例如Python、Ruby、MATLAB 、JavaScript。
Linux 从某种意义上来说就是一堆相互依赖的静态和动态库。对于 Linux 系统新手来说,库的整个处理过程简直是个迷。但对有经验的人来说,被构建进操作系统的大量共享代码对于编写新应用来说却是个优点。
先来看看程序编译和链接的过程: 编译过程又可以分成两个阶段:编译和汇编。 编译 编译是指编译器读取源程序(字符流),对之进行词法和语法的分析,将高级语言指令转换为功能等效的汇编代码。 源文件的编译过程包含两个主要阶段: 第一个阶段是预处理阶段,在正式的编译阶段之前进行。预处理阶段将根据已放置在文件中的预处理指令来修改源文件的内容。 主要是以下几方面的处理: 宏定义指令,如 #define a b 对于这种伪指令,预编译所要做的是将程序中的所有a用b替换,但作为字符串常量的 a则不被替换。还有 #undef,
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在一个尚未成熟的行业中,一般行业标准是先于国家标准。这就导致了开发人员需要做很多兼容工作,再就是会用到很多其他厂商提供的库与头文件,面对不同版本的标准,一般会更新库与头文件。那么此时如果要兼容新库和旧库要做怎样的操作呢?
讲到代码的运行过程,还是得看下面的这个详细步骤,我们的代码在经过上次讲到的编译过程后变成目标代码,然会通过链接器形成可执行文件。
o: 编译的目标文件 a: 静态库,其实就是把若干o文件打了个包 so: 动态链接库(共享库)
1. 介绍 使用GNU的工具我们如何在Linux下创建自己的程序函数库?一个“程序函数库”简单的说就是一个文件包含了一些编译好的代码和数据,这些编译好的代码和数据可以在事后供其他的程
本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。
动态库(共享库)的代码在可执行程序运行时才载入内存,在编译过程中仅简单的引用,因此代码体积比较小。
这个系列的博客贴的都是我大二的时候学习Linux系统高级编程时的一些实验程序,都挺简单的。贴出来纯粹是聊胜于无。
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败,报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误,最终成功的安装方式如下:
「静态库(.a)」:程序在编译链接的时候把库的代码链接到可执行文件中。程序运行的时候将不再需要静态库。静态库比较占用磁盘空间,而且程序不可以共享静态库。运行时也是比较占内存的,因为每个程序都包含了一份静态库。
当多个人用不同的语言或者编译器开发一个项目,最终要输出一个可执行文件或者共享库(dll,so等等)这时候神器就出现了—–CMake!
今天主体是Linux 环境下配置opencv环境,如有不妥的地方,恳请大家指正。根据网上的教程并结合自己的实际操作——总结如下:
编译器生成了一堆二进制文件,怎么运行这些二进制文件呢?链接器的作用就是将多个目标文件(object files)链接为一个可执行文件或库。
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