官方下载: 最新版下载地址: http://nodejs.cn/download/ v14.3.x 下载地址: https://nodejs.org/download/release/v14.3.0/ 安装...Node环境 我们下载Linux 二进制文件进行安装: # 下载 wget https://nodejs.org/download/release/v14.3.0/node-v14.3.0-linux-x64....tar.gz ## 解压 tar -xzf node-v14.3.0-linux-x64.tar.gz ## mv node-v14.3.0-linux-x64 /usr/local/node 环境变量配置...vim /etc/profile ##set node env export NODE_HOME=/usr/local/node export PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin 查看是否生效...安装方式如下: $ npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org npm WARN deprecated request@
# 查看Keras 是否可使用gpu from keras import backend as K gpu =K.tensorflow_backend...._get_available_gpus() print(gpu) # 查看tensorflow是否可使用gpu import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available
方法一: if ! [ -x "$(command -v git)" ]; then echo 'Error: git is not installed.'...
最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...conda create -n Ma(虚拟环境名称)python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应,其实是不必要的,这个版本可以根据代码要求设定,比如可以3.5或3.6....)2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU,所以这里安装tensorflow-gpu版本:conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装...cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3.安装kerasconda install keras==2.2.44.降低一下numpy的版本conda numpy==1.16.0
1.前言 因为我这里使用的是阿里云服务器,所以一开始买的时候里面就已经装过jdk,但因为不是我装的,所以我也不晓得jdk它到底安装在哪里.自己上网查了查,说句不好听的话,很多博客里面写的都很扯淡,上来就让人家通过...一开始我自己也用了这种方法,但是后来想了想,我都没有设置过环境变量,这个命令怎么可能会生效呢,所以很多博客完全就是扯淡的,根本就没有考虑过大多数人的感受.终于找到了正确的解决办法,这里记录一下. 2.步骤 2.1检查jdk是否安装...首先我们要确定我们的系统上面的确有jdk,否则一切都是白搭 java -version 如果查询出来下面的界面就说明的确有jdk ?.../usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.232.b09-0.el7_7.x86_64 即为jdk的安装目录
操作环境: Linux 7 (有桌面服务) Pycharm 版本: pycharm-community-2022.1.2 具体思路:下载Pycharm Linux发行版本——放入 Linux虚拟机...——解包——运行pycharm.sh脚本进行安装——创建桌面图标——手动选择Python解释器——完成安装 具体操作: 1.进入Pycharm 官网 下载对应的Linux发行版本的 Pycharm....但初学者学习python 社区版也可以了) 下载链接: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux 2.下载好后得到一个后缀为tar.gz.../usr/bin/python2.7 最终Pycharm安装成功。...最终完成Pycharm的安装和优化。 过段时间,发布一下Python3 Linux安装的教程。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
Linux客户端运行: service vsftp status 如果出现: 即说明没有安FTP服务,接下来开始安装FTP服务: 1....使用yum安装,安装命令: yum install vsftpd -y 安装成功显示: 2.创建对应ftp用户与对应目录 groupadd ftpuse useradd -g ftpuser
如果没有安装php,一般会提示没有php这个命令的。...方法二、在终端查询安装的包中是否有php,以redhat为例,则可以执行如下命令: rpm -qa | grep php 如下图所示,就说明安装了php。...方法三、可以使用pear命令的list参数查看安装的php支持,pear是PHP扩展和应用库(“PHP Extension and Application Repository”)的缩写,注意它不是鸭梨...在安装好php之后,缺省情况下会自动安装pear的部分程序库,所以是否安装php可以用pear命令来确定,执行如下命令: pear list 如下图所示,就说明安装了php。
这两天看到有些域名可以过Azure,虽然呢,这玩意我也用不到,但是就想试试域名注册情况(万一以后想查询短位域名啥的呢,是吧)。...然后在网上看到了一个查询接口(瞌睡就有人送枕头,真好): http://panda.www.net.cn/cgi-bin/check.cgi?...然后就是python代码(检测短位是否注册) 既然是短位域名得首先得短,其次要查的全。
1、rpm包安装的,可以用 rpm -qa 看到,如果要查找某软件包是否安装,用 rpm -qa | grep "软件或者包的名字" rpm -qa | grep perl 2、以deb包安装的,可以用...list installed 查找,如果是查找指定包,用 yum list installed | grep "软件名或者包名" yum list installed | grep perl 补充: 查看是否安装...Perl,一般都安装了,Linux必备。...##如果安装会打印,版本等信息 perl --version ##查找perl安装目录 whereis perl This is perl 5, version 16, subversion 3 (v5.16.3...) built for x86_64-linux-thread-multi (with 33 registered patches, see perl -V for more detail) Copyright
因为linux安装软件的方式比较多,所以没有一个通用的办法能查到某些软件是否安装了。...总结起来就是这样几类: 1、rpm包安装的,可以用rpm -qa看到,如果要查找某软件包是否安装,用 rpm -qa | grep “软件或者包的名字”。...,例如.tar.gz或者tar.bz2形式的,这个只能看可执行文件是否存在了, 上面两种方法都看不到这种源码形式安装的包。...如果是以root用户安装的,可执行程序通常都在/sbin:/usr/bin目录下。...说明:其中rpm yum 是Redhat系linux的软件包管理命令,dpkg是debian系列的软件包管理命令 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/112228
这次留了个心眼,想查一下中意的域名是否被百度K过,不然收录是个问题。...查询网站曾经是否被注册过 1、 http://whois.domaintools.com 这个网站提供查询功能,而且功能还很强大,可以看到,我的这个域名之前是被人注册过的。...2、通过(site:域名),看下是否有记录,然后查看下反向链接,利用(link:域名)或者(domain:域名)。...也可以到一些提供查询反向连接的网站去查询或者自己到搜索引擎利用命令查询,如果有反向连接,而site却没有结果,那么这个域名很有可能被k了。...3、打开http://web.archive.org/web/ 输入自己想要查询的域名然后按Take Me Back,如果做过网站都会有数据显示出来。
linux根据端口号查询应用 1.命令 netstat -antlp | grep 11211
sess = tf.Session()print(sess.run(hello))是否支持GPUimport tensorflow as tfsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto...(log_device_placement=True))>>>Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device:
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: 方法一: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...方法二: 卸载cpu版本的tensorflow,重新安装gpu版本的 好不容易装上的,如果可以用其他的方法,那么我还是想试一下的。...方法三: 正在探讨中,找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是,你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu: 我引用一下,原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044...K40c, pci bus id: 0000:05:00.0 b: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 a:.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
例子:(这是使用simple 框架实现) // 判断 oracle sequence 是否已经存在 public static boolean isSequenceExists(final DataSource
整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别,这里先做一个简单的梳理,后面有详细的安装过程。.../cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#runfile 安装Cuda主要有下面几个步骤: 确认电脑的显卡支持cuda 确认Linux版本是否支持cuda...确认gcc是否安装 确认kernel版本 禁用开源驱动 关闭x server 下载cuda 安装cuda 前面几个步骤,主要是做各种前置条件验证的。...确认电脑的显卡支持cuda 确认Linux版本是否支持cuda 确认gcc是否安装 确认kernel版本 2.1..../gpu/tensorflow-1.0.1-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl 0x05 验证安装 这里跑一个小例子来验证一下。
tensorflow安装GPU版本主要要点 1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。...https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 安装时可以选择精简安装,也可以自定义安装,可选择想安装的插件,一般可以默认全选。...(默认安装的话是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0下的lib,bin,include文件夹下) 5.下面添加cudnn的环境变量...在安装后cuda后可以通过cmd输入nvcc -V验证一下。 在安装好tensorflow-gpu后, 执行下面代码,如果打印use GPU true,则代表gpu安装完成,可以使用gpu进行训练。...__version__) print("use GPU", gpu_ok) 我的环境以及最终安装完成的版本(rtx2060驱动版本451.67,cuda10.0.130,cudnn7.6.2.24,tensorflow-gpu1.15.4
使用公共镜像的时候,支持后台自动安装GPU驱动。...目前官网控制台支持,后台自动安装GPU驱动,如下图: image.png 安装驱动: NVIDIA Telsa GPU 的 Linux 驱动在安装过程种需要编译 kernel module,所以要求系统安装好了...image.png 注意:操作系统选择 Linux 64-bit 代表下载的是 shell 安装文件,如果选择具体的发行版下载的文件则是对应的包安装文件。...例如,对文件名为NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run加执行权限: # chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run 安装当前系统对应的...验证驱动安装是否正常 # nvidia-smi +---------------------------------------------------------------------------
GPU版本PyTorch(CUDA 12.1)清华源快速安装教程:Windows、Mac和Linux系统 在本教程中,我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch...教程目录 Windows系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) Mac系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) Linux系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA...在Python环境中运行以下代码来验证是否成功安装了GPU版本的PyTorch: import torch print(torch.cuda.is_available()) 如果输出结果为True,则说明...Linux系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 确保您的Linux计算机搭载了兼容的NVIDIA GPU。...访问NVIDIA官方网站查找GPU的兼容性列表。 步骤2:安装NVIDIA驱动程序 根据您的Linux发行版,从NVIDIA官方网站或使用包管理器安装适用于您的GPU型号的最新驱动程序。
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