执行nvidia-smi出错 NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running: 看了网上说需要降低Linux内核版本,但是试了没用,最后通过改TensorFlow和cuda的版本才把问题解决,然后得出个结论,对于TensorFlow这种多路配合配能用的东西,一定

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

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

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

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

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有些天方夜谭了,之后我可能会开一个文章专门跟进我学习的进度,也可能会在这篇文章的下面更新学习流程 1.何为卷积? 视频:[工程数学基础]3_变声的基础原理_理解卷积的含义_线性时不变系统的冲激响应

航空航天尔雅 选择题1. 已经实现了<天方夜谭>中的飞毯设想.—— A——美国2. 地球到月球大约—— C 38 万公里3. 建立了航空史上第一条定期空中路线—— B——德国4. 对于孔明灯来说,最重要的是—— C——自重5. 世界公认的人类第一次重于空气的,有动力驱动的飞行器进行的载人飞行的空速是每小时—— B——46 公里6. 一战期间飞机使用的是双翼飞机—— B——双翼7. 航空业才逐渐兴起—— B——(一次世界大战后)8. 德国制造了第一架喷气式飞机—— D——德国9. 美国实现了人类

参考官网文档 http://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/280.13/README/editxconfig.html 进入更改文档: vi /etc/X11/xorg.conf Remove the line: Driver "nv" (or Driver "vesa") (or Driver "fbdev") and replace it with the line: Driver &

Ubuntu Kylin 1610在安装完毕后,会自动安装显卡驱动,对于一般的图形图像使用来说自然不会有太大的问题,但是对于ANSYS17.2的一些模块,还是会出现问题.一个比较常见的问题就是OpenGL,在使用DM模块的时候会出问题,模块根本无法使用.当你启动DM后发现天蓝色的图形窗口无法出现的时候,就意味着你该更换显卡驱动了. Kylin默认安装的是Nouveau驱动,这是一个第三方为NVIDIA显卡开发的开源驱动,能够应付一般的图形显示问题,但是不能满足类似CAD之类的专业的图形显示要求,

在 Linux 桌面系统下玩了这么久,大部分时间都是使用 Ubuntu,偶尔使用一下 Fedora.我的电脑中安装有多个 Linux 发行版,见这里<在同一个硬盘上安装多个Linux发行版及Fedora 21初体验>.在 Ubuntu 桌面系统中,安装 Nvidia 显卡驱动是分分钟的事,使用起来也一直很顺畅,见这里<桌面美化那点事儿>.然而到了 Fedora 中,则一直是好事多磨.特别是对于 Fedora 21 Workstation 版,在我的笔记本电脑上安装 Nvidia 驱

文章在简书里面编辑的,复制过来貌似不太好看,还是到简书的页面看吧: http://www.jianshu.com/p/c89b97d052b7 1.安装环境简介: 硬件: cpu:i7 6700k gpu:gtx 1070 内存:32g 系统:Ubuntu 14.04 安装在一块移动硬盘上~为啥不装双系统呢?不爽~!移动硬盘上装Ubuntu的一个坑是装之前需要确认你的盘是否是4k对齐.你不确认也行,反正它死活都不让你装~. 系统语言选的是English,不推荐中文,在shell里面输入中文路径是

主机: Dell OptiPlex 390 MT (i5) 系列: 主机原配独显,型号未知,运转三年半,常有异响,关机之后过一阵再开机,可以解决.最近,风扇的声音实在不正常,重启也无解,判定它挂了.风扇型号power logic直径38mm 孔距25mm 12V 0.05A PLA04710S12L,直径仅38mm,孔距25mm,寻遍中关村的科贸海龙等电子市场也一无可获,最接近的一只风扇也要大出2mm.好在万能的淘宝有售:https://item.taobao.com/item.htm?spm=

代码 文本 原因E1000 Failsafe voltage error. Contact support.(故障保护电压错误.请联络支持人员.) 查看系统事件记录以了解严重故障事件.E1114 Ambient Temp exceeds allowed range.(环境温度超过了许可范围.) 环境温度到了超出许可范围的某个点.E1116 Memory disabled, temp above range. Power cycle AC.(已禁用内存,温度超出范围.请关闭交流电源再打开.) 内存

老司机也差点翻船... 升级16.04的时候,将默认启动管理器(default display manager)选为gm3(gnome3)了(应该使用默认的lightgm)如果改成gm3,好像是nvidia驱动就不兼容了,所以系统启动时一直卡在这个错误信息:"a start job is running for hold until boot process finishes up" 这个时候是没有终端的,所以无法进行任何操作. 解决方法:通过一个Ubuntu USB启动盘启动系统,选

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

http://blog.csdn.net/soilwork/article/details/713842 nVIDIA SDK White Paper ----Vertex Texture Fetch Water 分类: GPU程序设计2006-05-09 04:48 3439人阅读 评论(2) 收藏 举报 shader网格fp数学计算算法blog nVIDIA SDK White Paper Vertex Texture Fetch Water   作者:Jeremy Zelsnack 本文版

一.给Redhat装Nvidia驱动时,出现类似ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. 的错误,这是应为系统已经安装了Nouveau的显卡驱动,解决办法: (1)编辑 /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在加入 blacklist nouveau (2)运行命令备份与重建initramfs: 先备份($(uname -r)是显示内核版本的命令,无需改动) mv /boot