win10上安装nginx 我本地环境：win10-64位。 1....到nginx官网上下载相应的安装包，https://www.cnblogs.com/qfb620/p/5508468.html； 图片 下载进行解压，将解压后的文件放到自己心仪的目录下，我的解压文件放在了...d盘根目录下，如下图所示： 图片 图片 进入window的cmd窗口，输入如下图所示的命令，进入到nginx目录（D:/nginx-1.8.1），使用“start nginx.exe ”进行nginx...的安装，如下图所示： 图片 安装成功后，在“任务管理器”中会看到“nginx.exe”进程，如下图所示： 图片 在浏览器地址栏输入：127.0.0.1，会看到如下图所示的nginx欢迎界面 图片...如果发现进程中并没有，那么说明你安装失败，你可以到你的D:\nginx-1.8.1目录下的logs文件夹下的error下查看， 如果发现里面写着： 图片 说明你的80端口被占用了，或是cmd命令进入
话不多说，进入mysql的官网下载对应版本的mysql压缩包。 在本地解压刚才下载的压缩包到某个目录（记住目录路径）。...使用管理员权限打开cmd，使用cd命令进入到刚才的目录，再进入到根目录下的bin文件夹。...（也可以打开之前的解压文件，点击bin，同时按住shift和鼠标右键直接进入cmd的bin目录，然后再赋予管理员权限 在解压的mysql根目录下新建名为my.ini的文件，复制以下内容保存 [mysqld...]#设置mysql客户端默认字符集default-character-set=utf8[mysqld]#设置3306端口port=3306#设置mysql的安装目录，这里替换成自己的路径basedir=...mysqld -install （安装） 启动服务 Net start MySQL 登录数据库并修改密码 mysql -u root -p 修改自己的数据库密码为123456 alter user
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 CUDA9.0+cuDNNv7+WIN10+1060显卡 一.驱动文件下载 1.上tensorflow官网。...查找相应的CUDA驱动。 打开默认下载是9.2版本，如下： 手动搜索9.0版本，严格按照 tensorflow官网推荐的版本。 建议下载local安装包。 3.百度cudnn进网站。...我的下载好是这两个文件。 二. 安装 1.安装CUDA驱动 安装前需要把之前NVIDIA的驱动完全卸载掉，才能安装上cuda的驱动。...将解压后的bin和include文件夹中的文件分别复制替换掉CUDA安装目录下的bin和include文件夹中的文件，到此CUDA安装完成。 3.tensorflow安装。...按照tensorflow官网提供的，建议使用Anaconda安装。 按操作等待操作完成。
安装成功后，那种快乐是无法言语的~~~~~所以在此我必须的记录一下我的艰辛历程~~~~ 一、 明确自己电脑的适配版本的cuda 在此之前你需要在电脑上安装有VS,在这里直接给出百度云连接： 链接：https...将以上的文件移到 你的cuda安装目录下 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 ?...在最好看到的都是pass那么就说明CUDA和CUDNN安装好了 五、安装TensorFlow-GPU版本 好了，安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU版本的了 我的是在anconda3...看到没，你的gpu信息什么的，都有！！看到成功的时候，真的是相当相当开心的啊~~，飞起的感觉，现在就可以享受GPU加速的快感了，很nice啊！！！！...在这里我把我的安装记录写一下，大家有什么问题也可以讨论，我看到一定会回复大家的~~，毕竟踩过的坑有点多，哈哈哈 ps: 之前拿CPU版本的tensorflow跑代码的时候，真的是慢死，，，现在好了，很速度了
Python 3.8.3官网下载地址 https://www.python.org/downloads/release/python-383/ 步骤如下： 点击安装后等待即可，最后可以点击 去除window...最大路径长度限制 打开命令窗口 输入python 看到一个交互界面 即表示安装成功。...在linux上通过ctrl+D可退出，windows上输入exit()或者直接关掉命令行窗口 即可退出交互界面 欢迎关注公众号：Python爬虫数据分析挖掘
的环境） 安装CUDA,CUDNN（GPU运行要用到） 安装 TensorFlow 什么是 Anaconda？...2.2 安装CUDNN（这里只有win10和win7安装包）（为了GPU） cudnn-8.0-windows7-x64-v6.0.zip win7链接：http://pan.baidu.com/s/1o8qmH7c...好了，那么我们就按照官方文档来安装吧。 首先在安装上有2个区分，如果你电脑支持GPU（一般都支持），那么你可以安装GPU版本，如果你的电脑不支持GPU，那么安装CPU版本。...可参考： 如何安装支持GPU运算的TensorFlow 1.0?...的Windows版本 【Tensorflow】Windows下基于Anaconda的Tensorflow环境…_CSDN博客 Win10下用Anaconda安装TensorFlow- CSDN博客
win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程 1.Cuda的下载安装及配置 首先我们要确定本机是否有独立显卡。...那么，接下来就是选择CUDA进行安装即可，点击此处 这里我选了CUDA Toolkit10.0的版本，至于选择哪个版本，个人认为应该没多大差别，一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上...然后因为我上一步CUDA的版本是10.0,而CUDNN的版本要跟CUDA版本一致，所以选择第二个下载即可。...3.pytorch-gpu的安装 直接来到Pytorch的官网，此处，因为根据自己的配置进行选择，我试过用conda安装，但是conda安装老是不成功，也替换过清华镜像源，但速度实在是龟速...，这里可以正常打印出版本号，安装没问题。
网上随便搜一下就会发现关于Tensorflow-gpu的安装文章非常的多，但是写的都比较简略。并且官网的文档写的也比较的简略，并且google 官网上文档对于windows版本的也非常简略。...官网列出的硬件软件需求如下： 硬件要求 系统支持以下支持 GPU 的设备： CUDA® 计算能力为 3.5 或更高的 NVIDIA® GPU 卡。请参阅支持 CUDA 的 GPU 卡列表。...除此之外就没有更多的信息了，在官方的pip安装说明页面中可以看到windows版本的其实对于python是有要求的，官方支持的版本如下： 需要 Python 3.4、3.5 或 3.6 所以要安装...安装完成之后需要修改系统的环境变量，将安装路径加入到环境变量中： 确保安装的 NVIDIA 软件包与上面列出的版本一致。...print(hello.numpy()) ☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《Win10 Tensorflow-gpu
其实我的 MacBook Pro 上面有一块 N 卡，但是从 TensorFlow 1.2 开始，官方已经不再支持 Mac 上的 GPU 计算了。...虽然可以通过一些 hack 使 TensorFlow 的 Mac 版本继续支持 GPU，但是笔记本上的显卡计算能力还是比较弱，我也不想训练到一半把这块显卡烧了，所以我选择从云服务商那里租用一台 GPU...在我租用的主机上，显示如下： ? 显卡没有问题，接下安装 CUDA（本课程使用 CUDA 8）。 在 NVIDIA 开发者中心下载相应的 deb 包。 ?...安装 TensorFlow GPU 版 为了在 GPU 上进行训练，还要安装 TensorFlow 的 GPU 版本（之前在笔记本上面安装的是 CPU版）： sudo pip install tensorflow-gpu...当然还是需要在这台机器上面根据上一课时的内容完成 Object Detection API 的安装和配置；下载 Pre-trained 模型，然后把本地的训练目录打包上传，接着根据具体的路径修改 pipeline.config
安装完成
（然后安装的时候，记得勾选环境变量配置就行了，当然也可以自己配） 我下载的是python 3.6版本。...错误原因：安装包的来源问题，也可以理解为包版本兼容问题，有的包使用官方出版，有的包使用whl文件安装 解决方案：将所有包都统一来源，要么全部使用官方出版的包，要么全部使用whl里面的包，问题就解决了 [...上下载的，所以可能安装包来源不一致，导致了这个问题，我用pip uninstall numpy把numpy卸载，然后从网站上下numpy，用pip install安装即可。...1）下载python2.7版本（我下载的是：python-2.7.15.amd64.msi），然后安装，默认安装即可。...内容扩展： WIN10安装PYTHON和一些模块的过程 其实非常简单，就是记录一下，怕以后忘了，又去百度，麻烦。
最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练，发现需要安装cuda 9.0版本才可以，因为tensorflow默认的就是cuda 9.0，为了减少对tensorflow源码进行重构的时间，...将之前的cuda8.0版本进行了卸载，然后再安装cuda 9.0 安装过程如下： # instructions from https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...，发现tensorflow-gpu还是不管用！...在查找相关资料后，可以安装单独的libcudnn 的包，其处理如下： CUDA_PATCH1="cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update...这个问题在官网上看到的是tensorflow-gpu 1.8.0的问题，于是升级到1.9.0，再次实验，果然顺利成功。如上图。
spm_id_from=333.999.0.0 因为前面李沐的课程安装的时候，使用的是cpu版本的pytorch，所以即使你的电脑有独立GPU的时候，也并不能调用GPU进行计算。...查询你的GPU版本以及python相关包的版本 查询GPU型号和CUDA版本 zilangch/CSDN：conda换源+查看cuda版本+anaconda一步安装torch和cuda 为GPU安装合理的驱动...这里也有攻略：Win10+NVIDIA GeForce MX150: CUDA9+cuDnn+TensorFlow-GPU的安装教程 注意：这里的CUDA版本是随着驱动版本变化的，表示你后面要安装的CUDA...GPU驱动的版本号有要求，具体见官网文档。...你也还是可以继续参考这个链接：Win10+NVIDIA GeForce MX150: CUDA9+cuDnn+TensorFlow-GPU的安装教程 安装GPU版本的pytorch和torchvision
电脑上运行较多应用，内存占用较高，发现Typora特别卡顿，但是同时chrome同时开着40+网页也没有卡顿，多个Pycharm也正常，打开任务管理器发现 Typora使用了0号显卡，怀疑是导致其卡顿的原因...于是决定关闭GPU, 找到Typora的配置文件 大概在如下所示位置 c:\Users\\AppData\Roaming\Typora\conf\conf.user.json 打开后修改flags,...保存并重启typora，就不再使用GPU了: "flags": [["disable-gpu"]] 禁用GPU之后，软件启动的时候比之前慢，但是打开之后不卡顿了。...怀疑是跟Chromium，GPU驱动有冲突。 有兴趣的同学可以试一下换1号GPU支持来试一下。
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。...NVIDIA技术优缺点 NVIDIA GRID NVIDIA在vGPU技术上提供了2种模式，GPUpassthrough和Bare-Metal Deployment。...NVIDIA以上2种的共享方式都不支持根据用户申请的请求对GPU计算能力的时间分片特性，举个例子，A用户申请0.8个GPU的计算能力，B用户申请0.1个GPU的计算能力，2人都跑同样的应用程序，在NVIDIA...的技术方案里面，2个用户的GPU使用是0.5和0.5平均的使用方式，无法保证A用户GPU使用时间。...重新设计共享GPU方案 前面分别介绍了NVIDIA的2种共享GPU的技术的优缺点，那么有没有可能有一种新的方案，既能给容器平台提供共享，又能避免中心化代理GPU指令呢 由cgroup获得的启发 cgroup
本文讲介绍如何用容器技术（Docker）快速安装GPU版GAMESS，并演示如何进行实际计算。 1....本文将介绍用Docker安装LibCChem+GAMESS。 GPU的软件环境不太容易容器化。Docker在19版本之后，加入了对Nvidia运行环境的支持，容器中的程序也可以轻松跑GPU了。...我对比了纯GAMESS，GPU加持的LibCChem(LibCChem+GPU)，以及无GPU的GAMESS+LibCChem(LibCChem+CPU)的计算总时间（wall time）。...测试结果上看，libCChem对三种类型计算都有一定的加速，对HF计算的加速最明显。显卡会减少计算时间，HF计算，减少的时间更明显。...5.2 Docker 容器中运行效率问题 我没有自己编译GAMESS+libCChem，因此没有对比Docker容器中运行程序的效率问题。从原理上讲，Docker不会比自己编译版本慢很多。
二、开始安装 1.安装Anaconda 1.可以去https://www.anaconda.com/distribution/（Anaconda官网）下载对应的Anaconda 2.在安装完之后添加...Anaconda进电脑的环境变量 具体方法 ： 我的电脑–属性–高级系统设置–环境变量–用户变量–path–添加Anconada 2.在Anaconda中创建环境 在安装下载完之后，进入Anaconda...）在最前面 这就表明了进入了环境 安装tensorflow 接着在新建好的环境里面输入 pip install tensorflow-gpu 或 conda install tensorflow-gpu...=2.0.0 如果速度慢的话也可以用镜像源安装 python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu...__version__ gpu_ok = tf.test.is_gpu_available() print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok) 验证是否安装成功
虽说装上宝塔面板确实省下了安装软件时不必要的麻烦，问题是学过一点Nginx或Apache，就不需要宝塔来创建网站了。...关于在宝塔上安装了Nginx后，找不到Nginx对应网站的配置文件，其实一直在如下路径中 ?...如果是直接安装Nginx，没有用到宝塔面板来装，默认路径可以放在/usr/nginx下，这样就可以随便来配置网站相关的信息了。...default.htm default.html; root /www/wwwroot/pt.xdr630.top; #SSL-START SSL相关配置，请勿删除或修改下一行带注释的404...include /www/server/panel/vhost/rewrite/pt.yunxdr.top.conf; #REWRITE-END #禁止访问的文件或目录
点击上方蓝字关注我们 看到标题，可能很多人会不太可能实现，因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样，即使使用 Python...即使如此，我们还是可以把两个框架的 GPU 版本都装上，只不过不能安装两个框架的最新版本！...从源代码构建中选择自己的系统进行点击，我这里是 Win10，所以我是点击 Windows，跳转后的页面如图所示。...找到经过测试的构建配置，选择 CPU 或者 GPU 进行点击（在我这里必须选择 GPU），跳转后的位置如图所示。...版本找齐之后就是进行安装。安装的时候需要注意，首先安装 CUDA 和 cuDNN，安装教程参考一下我的这一篇历史文章：用 GPU 运行代码，还有这种操作？！
Android N 7.0 上安装apk android.os.FileUriExposedException问题 android.os.FileUriExposedException: file://.../storage/emulated/0/trgis/1511427343635.apk exposed beyond app through Intent.getData() 今天做自动更新的时候，自己下载好的...apk安装包调用系统的安装服务就报错，很是郁闷，因为之前的代码是好着的，后来查了下资料，原来是Android N 7.0版本之后不支持之前的写法了，好了直接上解决方案。...android:name="android.support.v4.content.FileProvider" android:authorities="你的包名...xml/file_paths是我们接下来要添加的文件 2.在res/xml下新建file_paths.xml <?
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