安装: 1.先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2.下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装: CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到

查看linux下的cpu.内存和硬盘大小: 查看cpu的方法 1. cat /proc/cpuinfo  或者 更直观的查看cpu的型号命令:dmesg |grep -i xeon 查看内存的方法 2. cat /proc/meminfo  或者 更直观的查看内存的命令:free -m 查看硬盘大小 3.df -h 最后用top命令也可以查看到cpu和内存的使用率 在输入top命令之后直接按"1" 就能很清楚的查看到cpu和内存的使用情况. ----------------------

这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置 时间轴 前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动 安装显卡驱动 查看GPU版本 显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载 下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息 ​测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下

Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN 准备工作 1.查看GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 2.查看Linux版本 uname -m && cat /etc/*release nvidia驱动 1. 先卸载原有N卡驱动 #for case1: original driver installed by apt-get: sudo apt-get remove --purge nvidia* #for case2: original

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息 已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里

在登录界面出现分辨率特别大,整个图形界面特别大,并且怎么也登录不上去的情况时 对于这种情况,一般就是显卡驱动崩了的原因,所以我们可以首先检查显卡驱动是否有问题 nvidia -smi 如果出现说驱动链接不上什么的问题,就是说明你的显卡驱动出现了问题 主要采用以下的处理方法 一.进入ubuntu系统 首先CTRL+ALT_F1到达字符处理界面 然后输入管理员账号和密码登录进去,此时你相当于进入了终端 遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

最近在玩谷歌新开源的自然语言模型bert,最开始是在google的免费GPU上面来弄的(这个部分其实也是可以写一个教程的,中间坑也挺多).但谷歌比较坑人,小数据集还行,大点的数据集训练耗费时间长,再加上网络不稳定总掉线,训练一个上万的数据集断断续续的用了一天时间.改用在本地的linux服务器上来训练bert,但是没有NVIDIA显卡,只好用cpu来跑了,速度超慢,跑一个7万的模型需要50个小时.跑出来的结果很奇葩loss很大,估计参数设置有问题,想换个参数重新跑,太耗费时间了,看来只好搞个GPU

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

将所有文件的编码,转换为UTF-8 find . ! -type d -exec enca -L zh_CN -x UTF-8 {} \; 将指定目录下所有文件权限设定为644 find . ! -type d -exec chmod 644 {} \; 将指定目录下所有目录权限设定为755 find . -type d -exec chmod 755 {} \; 替换文本文件中行尾换行符,从dos(CRLF)为unix行尾换行符: find . -name '*.php' | xargs -I

特此声明:本文不允许用于商业目的,允许转载(注明一下啦). 首先,官方的参考文献为:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html. 现在开始: 安装一些依赖包(对于gcc与g++编译器,就不多说了,可以apt-get install build-essentital),命令如下: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev li

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

源:增量式PID的stm32实现,整定过程 首先说说增量式PID的公式,这个关系到MCU算法公式的书写,实际上两个公式的写法是同一个公式变换来得,不同的是系数的差异. 资料上比较多的是: 还有一种是: 感觉第二种的Kp Ki Kd比较清楚,更好理解,下面介绍的就以第二种来吧.(比例.积分.微分三个环节的作用这里就详细展开,百度会有很多) 硬件部分: 控制系统的控制对象是4个空心杯直流电机,电机带光电编码器,可以反馈转速大小的波形.电机驱动模块是普通的L298N模块. 芯片型号,STM32F103

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

win10安装Tensorflow 前提: 保证你的pip>=8.1版本 否则利用python -m pip install -U pip  进行升级,或下载pip源文件 确定你的显卡是否支持cuda,以及cuda版本.利用NVIDIA控制面板查看,具体请百度. Python3.5 以上. 安装的是tensorflow的gpu版本 安装: 之前,TensorFlow还不支持Window系统,虽然可以安装,但是极其麻烦.Google在2016年11月在开发者博客中宣布新版本            

登录后死机,关机时死机的解决方法 更新内核并安装 Nvidia 显卡驱动可解决. 在内核更新为 4.15.18,Nvidia 显卡驱动为 390 时,问题解决. 使用 LiveCD 启动,然后 mount 安装的系统的根分区,可以在文件管理器中挂载,也可以用如mount /dev/sda1 rootdir的命令挂载,然后 chroot 到该分区,如chroot rootdir. 然后 sudo systemctl set-default multi-user.target 使系统重启后默认进入字

目录 换源 开发相关的基本包 vimrc python, pip zsh, oh-my-zsh, josh 配置android相关环境 查看库文件(libxxx.a/libxxx.so,动态静态库均可)是哪个编译器生成的 ldd查看动态库的依赖项 nvidia-smi反应慢 查找ppa软件包 U盘启动ubuntu(安装),进不去桌面 安装软件包/编译常见软件包 查找包 安装软件到系统路径 编译时提示头文件找不到 双"重定向" 装ffmpeg 编译安装opencv和opencv cont

1.确定显卡型号 网上有些使用lspci | grep -i nvidia可以查看显卡型号,但是我的好像查不到具体型号,如下图. 但是后来我知道了安装的是1080Ti,所以也就明确了型号.驱动在(https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)选择对应型号和系统下载即可. 2.关闭SecureBoot或者FastBoot 网上许多教程缺少这一步,但是这一步很关键. 开机长按del或者F8进入BIOS界面,然后将Secure Boot置为disable,有些主