–enable-R-shlib 表示生成libR.so库,当需要进行gcc等编译的时候很重要,确保之后安装R-studio-server时会出现 找不到"lib.so"文件的错误。
从 Anaconda 官文网站 https://www.anaconda.com/download 下载操作系统对就的安装文件,选择 Python 3.7 版本。
参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
channels是conda下载包的镜像网站,通过如下命令可以查看已有的channels
Caffe支持的有三种:MKL,AtLas,OpenBlas。 OpenBlas是完全免费的,所以这里就安装它了:
Caffe框架下载地址:https://github.com/BVLC/caffe
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下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,本文采用的是CUDA 7.5版本。下载安装之后,需要配置环境变量,编辑/etc/profile',添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。
最近要对一系列数据做同比比较,需要用到numpy和pandas来计算,不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。 首要条件,python版本必须是2.7以上。 linux首先安装依赖包 yum -y install blas blas-devel lapack-devel lapack yum -y install seaborn scipy yum -y install freetype freetype-devel libpng libpng-d
在一台系统环境较好的linux机器上可以很容易的安装caffe,但是如果系统本身很旧,又没有GPU的话,安装就太麻烦了,所有都得从头做起,本文档旨在尽可能覆盖安装所要采的坑 步骤 01 caffe是主要是C/C++和python编写的。首先,得需要将gcc,g++安装好,通过yum安装就可以。 02 cuda的安装,如果机器上配置了NVIDIA系列GPU,则需要安装该驱动,推荐安装该驱动至7.0版本,推荐同时安装cuDNN。安装可以参考http://blog.csdn.net/xuanyuansen/art
R语言是比较常用的统计分析和绘图语言,拥有强大的统计库、绘图库和生信分析的Bioconductor库,是学习生物信息分析的必备语言之一。 Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一,支持纯R
在虚拟机centOS 7上安装dlib,安装结束显示Successfully了,但是进入python后import dlib却提示“undefined symbol:cblas_ddot”。
Line 2 was necessary for SciPy, otherwise it was complaining that BLAS and a Fortran compiler were missing. Note that gfortran replaces the package g77.
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虽然笔者写过 ARM 比 Intel CPU 要有低功耗、高性能等优势,但是目前来说 Intel 芯片仍然是主流,毕竟大部分实验室所使用的服务器、工作站以及个人普通 PC 基本上都是 Intel 芯片。在 Intel 平台我们可能对于软件和依赖库的支持不需要太担心,正常来说不管 Linux 或者 Unix 系统都会有。这里笔者采用 Ubuntu Server 20.04 来举例介绍 Intel 平台下 CONQUEST 的编译安装。
作为一个医学图像研究僧,怎么能不会各种医学图像处理软件的安装,今天记录一下这些软件的安装过程,很简单。这些软件包括spm,FSL,freesurfer等。
原文标题:Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接:https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者:刘翔宇 审校:赵屹华 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南,包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题,所以我有必要给粉丝测试一下:
不论是折腾深度学习、高性能计算,还是折腾向量数据库、相似性检索领域,在折腾的过程中,我们都可能会遇到需要 “OpenBLAS” 这个开源矩阵计算库的场景。
最近在用DeepLearning4J(DL4J)尝试语音识别的深度学习,git DL4J的代码,用IntelliJ IDEA打开,配置好相关依赖后,运行包org.deeplearning4j.examples.test.Test的main,可以正常运行,但是有警告提示如下:
随着近年来 AMD、Apple 等科技公司对于 ARM 芯片的研发技术的成熟,以 MacbookPro M1 为代表的 ARM 架构的普通 PC 开始进入市场。其实由于 ARM 的低功耗、高性能的优势,以 AWS、Azure 为首的云服务产商早已经推出了 ARM 服务器。当然,操作系统提供商们也对 ARM 架构的 CPU 进行了支持,比如 Ubuntu Server 就有 ARM 版本。还有像树莓派、路由器等这样的基于 ARM 芯片运行的小平台,都是 ARM 操作系统。截止现在为止,各种常用的软件、依赖库都相继支持 ARM 芯片,使得 ARM 版本的普通 PC、服务器也有了很大的发展势头。
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
如果你用yum/apt-get安装NumPy/SciPy,用pip/easy_install更新NumPy/SciPy并不总是一个好主意。这可能使Theano因BLAS的问题而崩溃。发布中包含的NumPy/SciPy版本有时与更新版本的BLAS相关联。使用yum/apt-get/pip/easy_install安装NumPy/SciPy开发包时不会与新版本重新一起编译。要解决可能的崩溃,你可以按如下方式清除Theano缓存:
安装theano,提前清空自己的python环境吧,坑太多了,anaconda会自动安装path
Faiss 是由 Facebook AI Research(FAIR)开发的一个用于有效的相似性搜索(similarity search)和稠密矢量聚类(clustering of dense vectors)的库。它包含了在任何大小的向量集合里进行搜索的算法,向量集合的大小甚至可以达到装不进 RAM。它还包含了用于评估和参数调优的支持代码。Faiss 是用 C ++编写的,带有 Python / numpy 的完整包装。其中最有用的一些算法是在 GPU 上实现的。 针对这个开源的好东西,非常想测试一下,
得到 lapack-3.9.0.tar.gz,然后用tar -zxvf lapack-3.9.0.tar.gz进行解压。
Conda包管理系统 Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。 最初接触到Anaconda是用于Python包的安装。Anaconda囊括了100多个常用的Python包,一键式安装,解决Python包安装的痛苦。但后来发现,其
(接前文)在Caffe的默认编译安装使用的是ATLAS库,但是这个版本的BLAS不能利用多核CPU,要使用多核CPU并行计算来加速Caffe则需要使用OpenBLAS。下面就说说怎样来使用OpenBLAS。 在默认编译Caffe后,我们使用“ldd build/tools/caffe”命令查看时可以看到使用的是openblas的单线程版本,如下: $ ldd build/tools/caffe | grep openblas libopenblas.so.0 => /lib64/libopenbla
提起矩阵计算,学过《高等数学》的人可能都听过,但若不是这个领域的研究者,恐怕也只停在“听过”的程度。在矩阵计算领域,开源项目OpenBLAS影响巨大,除IBM、华为等巨头公司在使用外,还吸引了全球的研究院校、开发者们关注。 雷锋网 AI 研习社近日有幸邀请到了澎峰科技创始人、OpenBLAS项目创始人和主要维护者张先轶,他将为我们介绍OpenBLAS开源项目以及矩阵乘法的优化。 嘉宾介绍 张先轶,中国科学院博士,MIT博士后,OpenBLAS开源项目创始人和主要维护者,PerfXLab澎峰科技创始人。曾
如果你想要编译的代码更快(推荐),确保你安装了g++(Windows/Linux)或Clang(OS X)。
选自 Intel Blog 作者:Andres Rodriguez、Niveditha Sundaram Caffe2 作为 Caffe 重构出的深度学习框架,一经发布便引起了业内极大的关注。机器之心也对 Caffe2 进行了跟踪报道。昨日,英伟达的一篇技术博客让我们了解 Caffe2 结合 GPU 带来的性能提升。这篇文章对 Caffe2 在 CPU 的支持下带来的性能改进进行了介绍,希望能为大家应用该框架提供帮助。 每一天,在世界的各个角落都在产生越来越多的信息——文本、图片、视频等等。为了能让人们更好
使用Visual Studio搭配Parallel Studio进行Fortran编程有个好处是调试方便,数组可以直接可视化,不用外加write之类的语句。设置断点后,调试到达断点时,鼠标置于数组上即可显示其内容。示例如下:
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Tengine 是OPEN AI LAB 针对前端智能设备开发的软件开发包,核心部分是一个轻量级,模块化,高性能的AI 推断引擎,并支持用DLA、GPU、xPU作为硬件加速计算资源异构加速。
传统意义上科学被分为两类:经验科学与理论科学,但在过去的几十年中计算渐渐成为了科学重要的一部分。科学计算在接近理论的同时又包含很多实验工作的特性,因此常常被看作是科学的第三分支。在大多数领域中,计算工作是对经验与理论的一个重要补充,现今大量的论文都包含了数值计算,计算机模拟和建模。
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化.
你是否有过这样的困扰:想使用一个R包,但由于没有root权限而感到束手束脚? 别慌……你只需要用自己的账户重新安装一款R软件,进入到自己目录下的R就可以自由安装R包啦!
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像,本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现: 首先直接说一下工具上的缺陷: 1.1 该工具依赖的是 x86库,包括opencv 2.4.3 ,cholmod 1.6.0 都是32位的,32和64都会影响工具在处理影像时的性能,比如在处理索尼相机的照片时,分辨率是 6000*4000,20多张照片,在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核,16G内存),处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块,直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题,应为opencv 底层设计到 GPU,CPU等指令,所以在其他机子上 运行,稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位: 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题,因为在处理小一点的图片时,是没有问题的。在处理所以相机时才会出现;但是当迁移到其他机子上的时候,当地环境是 200G的内存,任然会报出 内存问题,这个就不是内存问题了。然后网上查询,大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然,最后通过仔细的查看爆出来的原因,才豁然大悟,opencv底层调用到了cpu、gpu的指令,然后opencv对底层32/64的支持并不是很好,也就是说 在64环境下调用32 的指令,会出现不兼容的问题,从而导致频繁的爆出内存问题,到此为止,已经定位的差不多了,爆出内存问题只是表象,底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道: 既然问题已经定位到,那么解决之道又是什么,毫无疑问:从底层实现对64的支持,不依赖32位的相关东西。说白了就一句话:重新编译mosaic的所有依赖库,全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载: Opencv库的编译相对来说简单,通过Cmake直接可编译,问题是Opencv的源码获取比较麻烦,通过github获取,在git下载过程中时常会出现git下载失败,原因是github连接到了外网,会有网路断开等情况,所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的,需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序,直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码,这个比较好,一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成: 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下,Opencv 有区分 X86,X64 和 IA及RAM的编译,这个需要根据自己的情况进行选择,64位环境下一定选择 X64,因为我用的时候 Visual Studio 2010,所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本,然后点集 Configure,Generate,OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译: OpenCV 工程打开后,找到 ALL_BUILD工程,选择Debug/Release版本,右键build,这个工程只会生成对应的lib库和dll库,并不会生成头文件。 INSTALL工程,该工程首先会执行ALL_BUILD工程,然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录,复制指定头文件到 include目录,这个工程满足要求,右键 build ,工程执行完毕后会在install目录下生成include目录,bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少,在网上找了很久,找到了SuiteSparse这个产品,SuiteSparse是一个产品套件,里面包含了很多图像相关的处理库,Cholmod只是其中的一部分,而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发,没有针对Windows做 相关的操作,源码目录下不存在cmaketext.txt 文件,不能在windows下直接编译。难道要全部
dlib是一个强大的库,但是其默认是需要NVIDIA显卡的,其实也是需要N卡附带的CUDA环境。但偏偏我的虚拟机没有显卡,所以只能尝试无CUDA环境下安装dlib。
Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/products/individual)和Miniconda (只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。
有读者给大猫留言,说看你公众号文章中的界面截图,似乎和我用的R不一样?的确如此,大猫用的IDE(集成开发环境)既不是R自带的图形界面RGui,也不是常见的RStudio,而是微软家的Visual Studio,甚至大猫所用的R版本也不是普通的CRAN社区版,而是带有多线程运行库Microsoft R Open。这两者结合在一起可以让你完成以前难以想象的事:团队协同、矩阵运算效率提高300%、灵活地自定义用户界面,多种语言在同一框架内开发、Azure云以及SQL Server数据库无缝结合……是不是听着有点小激动?那就继续往下读吧!
2017年生信宝典发布了Linux学习 - 又双叒叕一个软件安装方法,现在根据使用经验做一些更新,主要是增加了conda环境的复制、导入和导出功能。最开始是为了培训时,学员更方便搭建流程引入的,现在分享出来,方便更多人使用。
和哪个版本的PaddlePaddle可以牵手成功,首先对自己的“英雄”要足够了解,尤其是这三个硬性条件
R是一个常用于统计学问题和画图的免费软件(https://www.r-project.org/)。在线安装十分简单,本文主要介绍离线安装,且让R使用Intel编译器编译、调用Intel MKL库,以期提高计算速度。笔者测试安装和使用R时,所用Linux系统为CentOS 7,R版本为R-3.6.1,Intel编译器(含MKL)2018和2019都用过(分别在两台机器上)。
安装依赖包 sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel sudo yum install openblas-devel 安装caffe wget -c https://github.com/BVLC/caffe/archive/1.0.tar.gz tar zx
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本,并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置,然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
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