如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04,而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡,那么不用来跑深度学习模型就太可惜了!关于这方面的网上教程很多,但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试!
最近,有一些用户在使用Kali Linux操作系统时遇到了一个很常见的问题:开机后无法进入图形化界面,只能看到命令行界面。本文将介绍可能导致此问题出现的原因,并提供解决方案。
nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动,一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突,在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。
语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
可能想玩Linux系统的童鞋,往往死在安装NVIDIA显卡驱动上,所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
目前常见的深度学习框架有很多,最出名的是:PyTorch(facebook出版), Tensorflow(谷歌出版),PaddlePaddle(百度出版)。PyTorch是目前最主流的深度学习框架,我们就选择PyTorch肯定没错。
本来想了解一下X-Window,所以打算去tt1,结果ctrl+alt+f1出现的居然是图形界面,搜了一下是显卡驱动版本的问题,此时我用的是Xorg开源驱动,于是根据教程,准备安装一个最新版的NVIDIA驱动,然后噩梦就开始了QWQ 先回顾一下我的过程:
如果返回结果是 True,则说明环境已经搭建好;如果返回是 False,则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题,那么可能和笔者一样,是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动,需要将其禁用,然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动(详见下文)。
最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用,所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN,在学习过程中,顺便记录学习过程。在供大家学习的同时,也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例,以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码,准备一些数据,配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证,如果这些代码数据都 OK 的话,然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行,一般来说至少有一块或者多块 GPU,有相当好的显存和内存,接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡,TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速, 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
宏碁Aspire 4741G系列笔记本电脑是宏碁在2010年8月推出的产品,因此其生产日期可能大致在那个时间段或附近。但请注意,具体的生产日期可能会因生产批次和地域而有所不同。
本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。 需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387, CUDA 9,比较老旧,需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。 确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境 查看显卡信息,确定自己的显卡型号: $ nvidia-smi 或 $ lspci | grep -i vga 输出的设备信息并不是我们熟悉的型号,比如我的输出为: 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corpo
在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动,禁用该驱动的方法参照这篇https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm。
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 openEuler 22.03 LTS SP3 安装 NVIDIA 显卡驱动。
目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
我的笔记本看的时间太长了,笔记本上面的字太小了,眼睛总是受不了,而实验室有空闲的显示器,想把笔记本接上去,最近在网上查了一些关于linux下外接投影仪的办法,最后,我按照这篇博文的方法达到了我的目标。
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。
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章,作为作者进行机器学习的基础篇(筑基期),后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装,CUDA Toolkit安装,以及cuDNN的安装,以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
/由于工作需要,必须换操作系统了,一想到笔记本已经冗杂不堪,所以就索性重装成Linux系统,虽然显卡性能不如实验室的机器,但完全可以当做试验机,同时本身机子性能也不差,所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法,后来装完了之后呢,体验总体也不错,但总归是有写麻烦,我总结一下放在开头。
本篇文章作为操作系统的入门文章,可能入门都算不上吧,毕竟操作系统太庞大和复杂了。本篇文章主要带你了解一下我们常用的操作系统环境。
随着高清,4K视频的推广,视频GPU硬件编码,解码,转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起,深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注,对GPU 温度,占用率,显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
FreeBSD是一个完全开放的、安全的系统,可以Do it yourself的系统。但是个人还是不喜欢呆板的命令行界面,所有就给 FreeBSD 12.1 安装 GNOME3 图形界面。
lscpu命令能够查看 CPU 和处理单元的信息。该命令没有任何其他选项或者别的功能。
【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:
机器之心转载 来源:知乎 作者:Posibilitee(悉尼大学人工智能与图像处理博士) 热评:想象自己有四块3090,什么赛博唯心主义? 怎样让ChatGPT在其内部训练神经网络?这个话题有点超乎大多数人的理解。 步骤是这样的: 1. 先让它伪装成 Ubuntu 18.04,给它说你安装了 Python 3.9, Pytorch 1.8, CUDA 11.3 和其他训练一个 pytorch 模型所需要的库。 让 ChatGPT 伪装成 Linux 终端,这个梗在外网有过讨论,这里需要让他额外安装(让
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇:一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三。在文末作者给出了答疑群的二维码,有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
你可能会有很多的原因需要查清计算机硬件的详细信息。例如,你需要修复某些问题并在论坛上发出请求,人们可能会立即询问你的计算机具体的信息。或者当你想要升级计算机配置时,你需要知道现有的硬件型号和能够升级的型号。这些都需要查询你的计算机具体规格信息。
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)。
在安装驱动程序的过程中,会因为缺少gcc、g++、make等development tool而报错导致无法完成驱动程序安装(ERROR:Ubable to find the development tool 'make' in your path...),不用担心,手动安装这些开发包后再次执行安装指令即可。另外,安装过程中出现的弹框根据默认选项选择即可。手动安装development tool指令为:
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
每个开发人员应该都应该学会linux系统的操作,起码基本的使用需要知道。本篇文章主要讲解linux系统的分支:Ubuntu的基本使用,不是很深入,但是日常操作绝对够用!!!。Ubuntu有成熟的桌面UI,并且支持纯命令行的模式操作,Ubuntu非常适合从Windows系统过渡到linux系统的用户。
Upscayl 中文版是一款免费开源的 AI 图片放大软件,支持在 MacOS、Linux 和 Windows 操作系统上使用。它可以通过命令行来使用,并可检测到计算机中的多个显卡,用户可以通过设置 GPU ID 来控制使用哪个显卡进行图片放大处理。
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
📷 本文来自英特尔资深软件工程师张华在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享,并由LiveVideoStack整理而成。在分享中张华介绍了英特尔GPU硬件架构,并详细解析了英特尔QS
Tech 导读 大模型技术日新月异,开源大模型层出不穷,本文针对开源大模型Alpaca-lora进行本地化部署实践,探索大模型在部署和使用方面的细节。
我们分别在windows系统和linux系统上使用代码做以下操作: 输出"HelloWorld"十次,每次输出后暂停500毫秒。
首先说一下Docker虚拟机。为什么需要虚拟机?不知道你是否有过这样的经历,在github上看到一个有趣的开源项目,把代码下载下来,按照项目上的说明编译运行,结果发现怎么也不能成功。
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
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):
我用过多款linux系统,电脑上装的是Ubuntu和deepin,服务器端用的是centos,还用过优麒麟等。黑苹果也用了一段时间。现在linux系统已经发展的比较完善,内核及其图形界面也很稳定,当要说真的可以当做个人操作系统来使用的,我认为是deepin系统。deepin是一款国产系统,基于debian开发的linux操作系统,它拥有linux系统的所有优势,而且完美结合deepin-wine可以使用windows相关应用,个人上个网聊个微信,编辑个文件绝对不在话下,而且其软件运行速度要比windows系统快。随着系统的不断完善和发展,我相信deepin以后肯定可以支持更多的应用。
docker相当于一个容器,其可以根据你所需要的运行环境构建相应的运行环境,此时各个环境之间彼此隔离,就不会存在在需要跑一个新的代码的时候破坏原来跑的代码所需要的环境,各个环境之间彼此隔离开,好像一个个容器将其隔离开一样
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 href=”file:///C:/DOCUME~1/ZZH331~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/04/clip_filelist.xml” rel=”File-List” />
最近使用Steam下载了一款3D游戏,好大G啊,花了我老长时间了,安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对,无法启动游戏,郁闷了。
作为一名DaVinci软件的使用者,我认为这是一款非常强大且易于使用的视频编辑软件。在我使用DaVinci软件的过程中,我深深地体会到了这款软件的各种功能和优点,下面我将分享一些我使用DaVinci软件的心得体会。
---- 新智元报道 编辑:David 【新智元导读】英伟达宣布开源Linux GPU内核驱动模块,开发者纷纷表示「活久见」,不会和之前Linux之父对英伟达的「友善度词汇」有关吧? 英伟达显卡驱动开源了?这不像是老黄会做出的事啊? 可这事确实是真的。不过有一点点条件,一是Linux系统,二是开源的是GPU的内核模块。 5月12日,英伟达官网发布消息,将Linux GPU内核模块作为开放源码发布,具有GPL/MIT双重许可证,开源从R515驱动版本开始。 用户可以在GitHub上的英伟达开放GP
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