本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n

事件背景 前段时间从Ubuntu切换到了LinuxMint,想尝尝鲜. LinuxMint是基于Ubuntu改良的,放弃了Ubuntu的Unity界面,更加易用,更加适合我这样的小白人员.本文也适用于Ubuntu用户. 使用后发现电脑的风扇总是转个不停.以前就听说过Linux系统对独立显卡不友好,这次算是真见到了. 手上的这个T450是独显集显二合一的,需要安装驱动才能手工选择让哪个显卡工作. 解决方案 安装N卡驱动 网上看了很多教程,基本上都是基于开源的N卡驱动,看起来非常复杂,看得人满头雾水

朋友挖矿,需要给Ubuntu(16.04版本)系统安装nvidia的显卡驱动,请我帮忙.最开始是进行手动安装.无奈的是安装完后进不了图形化界面.今天正好有时间,找了个硬盘装了个Ubuntu进行测试,成功安装.与上次不同的是这次采用PPA的方式,为了避免自己忘记,简单做个记录: 1.添加Graphic Drivers PPA,命令如下: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update 2.查看推荐的驱动版本,

0. 综述 电脑型号:R720 Ubuntu版本:16 显卡型号:1050ti 目前,知道3种安装N卡驱动的方法: 1. PPA源:最简便,但未必有最新驱动(亲测),或可能遇到问题(风闻). sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa #添加ppa源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源 sudo apt-get update #更新apt-get 然后进入:系统设置->软件和

安装RTX2080显卡驱动 近日新购了一台DELL服务器,用于TensorFlow,由于显卡是另加的,需要安装显卡驱动. 服务器配置 服务器型号:DELL PowerEdge R730 CPU:2*Intel(R) Xeon(R) E5-2650 v4 内存:8*32G 磁盘:2*1.2T,raid 0 显卡:2*Nvidia RTX2080 系统:Ubuntu 18.04 使用标准Ubuntu 仓库进行自动化安装 首先,检测显卡型号和推荐的驱动程序的模型.在命令行中输入如下命令: root@r

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

火狐浏览器加速下载 应用到的程序 Aria2 Uget firefox插件Flashgot 1.下载Uget sudo apt-get install uget 2. 下载Aria2 sudo apt-get install aria2 3.配置Uget 打开Uget 编辑---->设置 设置分类 分类------>属性 4.配置firfox 下载flashgot,重启firefox 配置flashgot 5.下载 下载一张图片

nvidia-smi 连续查看显卡状态 sudo watch nvidia-smi

前言           以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ 作者的显卡是GT 730,现以NVIDIA-Linux-x86-384.69为例. 1.打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia*sudo apt-get install nvidia-319-updates-dev 2.现在切换到推荐的开源驱动软件和更新->附加驱动程序,之后重新启动你的电脑.(这一步可有可无,没有也能成功) 3.下载官方驱动. 4.按Ctrl + Alt + F1组

本来以为是Ubuntu打包的镜像,换了阿里源老是报错100公钥不可用,结果发现是Debian的操作系统,换位Debian的操作系统打包的,换位Debian的源即可 #源如果使用错误也会报错,没有Debian10的源,使用9.x的阿里源也能解决解决 cat /etc/issue #查看版本 cat /etc/os-release cat > /etc/apt/sources.list <<eof deb http://mirrors.aliyun.com/debian/ stretch m

查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-*

搜索附加驱动或者drive 然后会出现让你选择nvidia binary driver,然后点击应用更改即可.

我的机子装的是64位ubuntu 14.04 LTS系统,显卡是GeForce 405 ,想使用cuda所以需要装NVidia官方驱动,但是总是碰到 nouveau 驱动正在使用的问题.找了好久,网上各种将nouveau加入blacklist的文章都不能用,最终找到这篇文章,成功解决问题 转载[Ubuntu安装NVIDIA官方驱动] 由于NVIDIA显卡的开源驱动在性能和效果上比官方的驱动差之太远,无奈只能自己动手安装官方的驱动.安装NVIDIA驱动的具体流程如下:其实NVIDIA的官网的REA

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107

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关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

这里需要说明一下,笔者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究,一方面是因为Windows所对应的框架搭建的依赖过多,社区设定不完全:另一方面,Linux系统下对显卡支持.内存释放以及存储空间调整等硬件功能支持较好.如果您对Linux环境感到陌生,并且大多数开发环境在Windows下更方便操作的话,希望这篇文章对您会有帮助. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i

参考:https://blog.csdn.net/u010094199/article/details/54380086 参考:https://blog.csdn.net/jonms/article/details/79318566 参考:https://blog.csdn.net/jonms/article/details/79318566 cuDnn的配置可以参考:https://blog.csdn.net/lucifer_zzq/article/details/76675239 首先介绍一

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=112) 环境说明 Ubuntu 18.04 MLU270 加速卡一张 前言   阅读本文前,请务必须知以下前置文章概念: <寒武纪加速平台(MLU200系列) 摸鱼指南(一)--- 基本概念及相关介绍> ( https://blog.csdn.net/u011728480/articl

由于我的第一篇Blog并没有给出完全解决进Ubuntu系统时显卡所造成的问题,至于那个装显卡驱动的方法本人也没有去做,感兴趣的朋友可以在网上教程试一试. 至于我的那个在高系选项中进行配置也不是好的方法,因为那个配置只是临时的,每次开机都会被重新加载,所以每次开机都需要配置一遍,这样就很麻烦. 直到昨天我发现了一个比较不错的解决方法,在/boot/grub/文件夹下有一个grub.cfg文件,那个是配置grub引导的,我们打开这个文件: sudo vim /boot/grub/grub.cfg 或