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
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
流程为:你可以通过Docker Client要求Docker daemon运行某一个image,daemon就会在系统查找这个image,如果找到了就 run the container forked from that image,否则pull the image from the Docker registry and create a container from the image.
本文主要介绍Linux下使用yum安装MySQL,以及启动、登录和远程访问MySQL数据库。 1、安装 查看有没有安装过: yum list installed mysql* rpm -qa | grep mysql* 查看有没有安装包: yum list mysql* 安装mysql客户端: yum install mysql 安装mysql 服务器端: yum install mysql-server yum install mysql-devel 2、启动 && 停止 数据库字符集设置
Asahi Lina开发的苹果M1显示驱动程序可以正常工作了 ✨🎊🎉它可以工作!!!!🎉🎊✨ 🦀🐧🍎🔻🧊🇼👩🔥🦊⚙️ 可以运行 GNOME!! Firefox 可以正常运行!! 能看 YouTube,
mysql配置文件/etc/my.cnf中加入default-character-set=utf8
默认读者已经对 docker 会一些简单操作,比如会查看 container 列表、删除 container 之类的简单管理命令。
k8s的命令行工具kubectl 对于玩k8s 的人来说是必备工具。kubectl插件机制在Kubernetes 1.14宣布稳定,进入GA状态。kubectl的插件机制就是希望允许开发者以独立的二进制形式发布自定义的kubectl子命令。kubectl插件可以使用任意语言开发,如可以是一个bash、python的脚本,也可以是其他语言开发编译的二进制可执行文件,只要最终将脚本或二进制可执行文件以kubectl-的前缀放到PATH中即可。使用kubectl plugin list可以在PATH中查看有哪些插件。
在使用Linux的时候,难免会遇到不熟悉某个命令,这个时候,大多数会去搜素引擎中查询某个命令的使用,或者看看有哪些参数。
本文介绍了如何在深度学习中利用Docker和NVIDIA GPU进行高效的GPU加速计算,同时探讨了如何安装和配置Docker和NVIDIA GPU驱动,以及如何使用Docker和TensorFlow进行GPU加速的深度学习模型训练。
本人最近开始尝试将Ubuntu作为日用操作系统,以便熟悉Linux有关操作习惯。但是本人的设备为双显卡笔记本设备,在系统刚刚安装好的时候,界面并非是多么流畅,后查看系统信息发现独显并没有成功驱动。在经历一天的摸索后终于将独显驱动安装成功并且切换到独显模式。
top 后按 1,如下图所示,我们可以看到有8个CPU,每行显示的就是该CPU的使用率:
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……
这是个很严峻的问题,每次跑代码,内存就炸了,gpu还没开始用呢,看一些博客上是这样说的:
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
这个命令可以让我们将已经设置好的一段文字,匀速的在屏幕上打印出来,就像有机器人在敲键盘。
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
当你逐渐厌倦了 cmd 的枯燥黑屏、powershell 的单调蓝底,可以来尝试一下使用可定制性更高的终端模拟器。下面是 HelloGitHub 从 GitHub 上收集的一些开源终端模拟器,它们功能丰富,界面美观,可以完美替代掉系统自带的普通终端。萝卜白菜各有所爱,挑挑看有没有让你眼前一亮,整篇文章最靓的那个“仔”。
**下载cuda** **链接:**https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_a
本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。
今天性能测试部门的同事问我一个问题,说他跑一个shell脚本调用sqlplus 结果报错 Error 6 initializing SQL*Plus SP2-0667: Message file sp1<lang>.msb not found SP2-0750: You may need to set ORACLE_HOME to your Oracle software directory 我记得自己之前碰到过类似的问题,也是sqlplus启动不了。 参见日志http://blog.itpub.net/
深度学习是非常消耗计算资源的,毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要?在构建深度学习系统时,最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
FFmpeg是一个很好的多媒体处理工具,默认情况下,它使用多线程的CPU来完成任务,这给你的电脑带来了很高的负荷,在大多数时候是很慢的。
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用,服务器本身配置是十路titan V,然后在上面装了tensorflow2.2,对应的python版本是3.6.2,装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu,结果返回结果是false,具体如下:
《优秀的IC/FPGA开源项目》是新开的系列,旨在介绍单一项目,会比《优秀的 Verilog/FPGA开源项目》内容介绍更加详细,包括但不限于综合、上板测试等。两者相辅相成,互补互充~
在经历几个版本的测试后,Linux粉丝翘首以待的Linux Kernel 4.20正式发布!这是Linux之父李纳斯Linus Torvalds重返Linux社区后负责的开发版本。
这里可以看到charles、jim、sam有/bin/bash,那么就从这3个用户开始入手
创建一个新的Pycharm项目(如果你的代码在服务器上,你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目,那么进行这一步)
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
春节将至,让安全伴你行。网络安全,从我做起,没有绝对的安全,只有尽可能减少攻击面,提供系统防护能。 背景 操作系统:Ubuntu12.04_x64 运行业务:公司业务系统,爬虫程序,数据队列。 服务器
发现并开始新的机器学习项目有点艰难。也许你有一个关于项目的模糊想法,正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感,看看有哪些可能。
想要你的深度神经网络起很好的效果,维度的准确性是最基本的东西,代码不出错也是必须的一步,除了这些以外,还需要规划好参数以及超参数。
看了下Tensorflow发布1.9版本已经10天了,Tensorflow更新着实快,这次更新还是值得我们去更新一下的。
当我第一次开始使用fastai时,我非常兴奋地建立并训练了一个深度学习模型,它可以在很短的时间内产生惊人的结果。
(anaconda内置python在内的许多package,所以不用另外下载python) 可以点击下面的清华开源软件镜像站,在官网下载anaconda不如在这下的快 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/镜像站
用 'top -i' 看看有多少进程处于 Running 状态,可能系统存在内存或 I/O 瓶颈,用 free 看看系统内存使用情况,swap 是否被占用很多,用 iostat 看看 I/O 负载情况。
(1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第一章) GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第二章)GPU虚拟化方案之——GPU直通模式 今天一个小伙伴@我说:“你浅谈一下,没点技术背景的,估计都看不懂…”,醍醐灌顶啊,面向公众的文章不是学术论文,应以普及基本概念为主。所以我决定在接下来的文章力求写的让吃瓜群众能看懂,专业人士能读完也会有很大感触和启迪。至于技术细节,大致就忽略不提了。
创建虚拟环境还是相对较快的,它会自动为本环境安装一些基本的库,等待时间无需很长,成功之后界面如下所示:
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。
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在
今天我们来学习用 devtool 的 Performance 和 Memory 工具来找出网页哪里发生了内存泄漏。
0x01 修改路由器默认管理账号 0x02 设置SSID加密方式 0x03 设置SSID密码 0x04 使用指定MAC地址,限制人员登录 0x05 关闭SSID广播 0x06 安装个人防火墙 0x07 AP隔离 0x08经常检查路由器后台,查看有无陌生的设备存在 wifi加密方式有: 1.安全模式: WPA 、WPA2、WPA/WPA2、WEP、802.1x(EAP)(企业版的WPA)、NONE 2.密码加密类型有:AES(CMPP),TKIP,CMPP/TKIP 。WEP的是128bit和64bit加密
7月4日,2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第一天的课程。 第一天的课程,NVIDIA开发者社区何琨老师重点讲解: 基于Arm的Jetson开发环境介绍,Arm Linux系统简介(1.1理论课+实验课) 介绍实验平台,介绍Linux编译的基本技巧,介绍基本的开发环境。实验课:Makefile 编写规范。 GPU架构及异构计算(1.2) 介绍GPU架构以及异构计算的基本原理 介绍GPU硬件平台 介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系,介绍
自从上一次服务器重装系统之后,总感觉缺少了一些东西,安装R包很多依赖库报错,也可以解决,但总是存在,烦。
进入官网 http://www.mycat.org.cn/ 可以看到当前最新版本为 Mycat2,企业中一般不会选择最新版本,一是不够稳定,二是如果出现问题,解决方案不是太容易找到。
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