https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
这里，我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例（先安装哪个无所谓） 首先，在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
硬件环境： 自己的笔记本电脑 CPU：i5-4210M GPU：NVIDIA Geforce 940M
报错cannot find -lcudart/cannot find -lcusparse的修复
近来入坑了TITAN 1080显卡，在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单，踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程，我们可以应该安装Cu
(3). 安装cuda8.0, 已有的不需要安装 官网下载cuda8.0,网速慢的话
记录时间：2021年1月31日 版本：Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统，中途会重启进入windows系统进行一些下载。
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆（Loop Login）问题，一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
1. 下载cuda10.1： 英伟达官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_6
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。
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建. ---- 开发环境一览 CPU: Intel core i7 4700MQ GPU: NVIDIA GT 750M
作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约1165
Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自
来源：量子位 作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 编译：问耕 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文教你万元打造一个深度学习系统。 Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算
不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，因为可以避免大量的兼容性问题。
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
如果是深度学习的重度用户，首选的操作系统是Linux，虽然操作门槛高一些（如命令行操作），但Linux的开发环境很友好，可以减少很多依赖包不兼容的问题，可以大大提高效率。Linux的发行版很多，比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
冬瓜哥收集了 “大话存储” 和 ”大话计算机” 两个公众号中帖子下的留言如下（蓝色表示往期已回答，红色表示本期选中）：
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习，似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中，很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架，开发深度学习模型呢？ 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡，但也可以以较低的代价来了解在
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流，我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习，似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中，很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架，开发深度学习模型呢？ 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows，这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡，但也可以以较低的代价来了解在G
前言 本文翻译于Chiral Software的《Compiling Modules For The Jetson TX2》，点击阅读原文了解更多信息。 英伟达的Jetson TX2是在小型和低功耗设备上做机器学习方面应用开发的好东西。它的主机操作系统是标准的Ubuntu 16.04。这意味着我们可以启用任何我们需要的Linux内核模块，比如我们需要启用某些默认TX2不支持的网络设备。在我们的例子中，需要接入一个串行USB调制解调器，需要串行usb模块和其它一些模块。通过交叉编译模块，我们能够使用这些网络设
GPU机器有2种，一种是GPU云服务器，一种是裸金属GPU，裸金属只能用公共镜像列表里的镜像
由于实验需要，在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间，其中遇到了不少的问题，记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦，需要前期安装的东西比较多，逐一介绍。
Persist in sharing and promote mutual progress
【今日导读】想做点云深度学习？先把环境配置好吧。本期为初学者带来环境配置指南，有需求的同学赶快上手吧。配置为：
本文转载于：http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78960389，即专栏作者本人的博客，保留所有版权，禁止转载，腾讯云+专栏对markdown的支持不是很好，可以到原博客查看，请见谅。
很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。 tensorflow已经更新到1.13版，官方的linux安装文件采用的是glibc2.23， 而centos只支持到glibc2.17，所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错：
7月21日，量子位联合NVIDIA英伟达举行了线下交流会，跟现场近百位开发者同学共同探讨了深度学习服务器搭建过程中可能出现的问题，交流了在开发中的实战经验。
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法：基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理，抽取关键信息，然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码，生成新的文本，然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后，作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了tensorflow-gpu在Ubuntu下的安装步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 硬件环境：NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境：Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 1. 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。 以华硕主板的禁用方法为例： 首先进入 BIOS，然后选择 Boot ，
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服务器是阿里云的CentOS7.4，默认的时候选择的CUDA驱动选错了，1.5以上的tensorflow都应该选择CUDA9.0，注意不要太高，也不要太低！TF很挑剔！
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的，没有调用物理GPU，所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
作者配置为台式3060ti，环境为cuda11.4，cudnn8.2，pytorch1.9，python3.9
text-generation-webui 是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建各种文本生成的大模型环境。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后，先安装自己显卡对应的驱动，在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时，选择 No。（这里是cuda自带的旧版本的驱动）。
本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写，CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本，如下图所示（最下面的安装方式我们选择第一个，即runfile方式）：
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境，这次从anaconda安装开始， 然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。
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。
我们来说说第二类，需要做的事情是先编译opencv的源码、再编译matlab可用的mex文件夹，这两步的编译器必须是同一个，而最近几年的新版本matlab都推荐使用MinGW-w64编译器来使用mex、可是mexopencv提供的编译辅助函数在Windows系统上默认使用Visual Studio或者Windows SDK来编译，如果觉得自己需要Visual Studio的其他功能，安装一下也是挺好的
安装ubuntu好多次了, 每次安装都有一些重复步骤要走, 但是这些步骤又比较细, 不用的时间一长就忘记了, 所以在这里单独记录一下, 省的每次都要google.
对于caffe的安装过程，可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe，这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu，到编译caffe，解决各种报错，这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降，仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目，首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好，caffe编译成功即可，不想安装完Ubuntu之后，却电脑没有引导启动项，把网上的方法试了个遍，却仍无法解决。因此听到一种说法是，win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此，决定重新再来，将自己的固态和机械全部初始化，首先在固态上安装Ubuntu16.04，在机械上安装Win10，对于双系统的安装请参照我的另一篇博客：Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意，对于双系统建议先安装Ubuntu，并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
先安装grid驱动，然后安装cuda环境时注意不要安装显卡驱动，否则会冲掉grid驱动
支持 exFAT 格式的移动硬盘。exFAT 于 macOS, Windows 可读写；文件和分区的大小，可到 128PB 。
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