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    ubuntu16.04 显卡驱动与cuda安装

    系统设置-> 软件与更新 ->ubuntu 软件 -> Download from -> 把这里改成阿里其它高校源即可 第二种方法:只需将你想使用源 添加到 /etc/apt/sources.list...-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 配置 pip 源 cd $HOME mkdir .pip cd .pip sudo vim pip.conf 在里面添加...)中找到Security BOOT ,将其disable就可以了 #查看驱动 nvidia-smi 会输出显卡信息 安装 cuda8.0 # 官网下载cuda.run 文件 chmod +x cuda8.../cuda8* # 询问 是否安装 graphic driver时候 要选择 no,因为之前已经安装好显卡驱动了 # 安装完之后配置 CUDA 环境 sudo vim /etc/profile #...java8 安装 sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get update sudo apt-get install oracle-java8

    2.3K80

    Qt图形库-QCustomPlot

    如果您使用是Qt 5.0更高版本,则需要在.pro文件中QT变量中添加printsupport。...将常规QWidget放在表单所需位置。 右键单击它,然后单击 Promote to…。 ? 在出现对话框中,在“提升类名”旁边输入字段中输入QCustomPlot。...头文件旁边输入应自动填充正确qcustomplot.h值。 点击添加,将QCustomPlot添加到提升类列表中,最后点击提升,将窗体QWidget变成QCustomPlot。 ?...,libgl1-mesa-dev和libglu1-mesa-dev,例如 通过在bash终端中输入以下内容: sudo apt-get install mesa-common-dev libgl1-mesa-dev...运行示例 下载部分中QCustomPlot.tar.gz软件包包含示例项目,这些项目已准备好进行编译。 只需将整个程序包提取到一个新目录,在示例目录中导航并运行qmake即可; 制作。

    2.3K10

    ubuntu安装多个版本CUDA并随时切换

    recommended library`错误 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1...-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run #开始安装 #..一堆协议说明......_6388.log # ***安装完成*** 配置CUDA相关环境变量 修改~/.bashrc文件(~/.zhsrc) 在文件末尾添加环境变量 Tensorflow官方安装历程要求注意是:...利用同样方法下载你想安装另一个版本cuda工具包(注意是runfile类型),在安装过程中,注意cuda symbol link选择(首次安装,选y,安装额外版本,选n) 2、cuda多个版本切换...这里,cuda-9.0和cuda-9.1就是我们安装两个cuda版本了,而cuda是一个软链接,它指向我们指定cuda版本(注意上面在设置环境变量时,使用cuda,而不是cuda-9.0和cuda

    7.3K41

    Ubuntu18.04完美搭建Tensorflow-gpu

    然后在Ubuntu搭建深度学习环境! 本次搭建环境,主要是在Ubuntu18.04版本,关于Centos系统搭建深度学习环境昨天也尝试了,驱动与cuda都装成功了!...有时需要对自己狠一点,不留后路,就像这次换系统一样,全部卸载掉,只保留一个单Linux系统,让自己在Linux重燃激情与活力,不断磨炼自己学习毅力与能力!...如下图所示: 额外库文件安装 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1...-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 2.5 动态链接 编辑~/.bashrc文件 vi ~/.bashrc 尾部追加 export PATH=/usr/local...tf.constant([3.0,4.0,5.0],name='b') c = a + b sess = tf.Session() print(sess.run(c)) 测试结果如下图: 看到[4. 6. 8.

    3.3K40

    实战:CNN+BLSTM+CTC验证码识别从训练到部署 | 技术头条

    长话短说,开门见山,网络现有的代码以教学研究为主,本项目是为实用主义者定制,只要基本环境安装常识,便可很好训练出期望模型,重定义几个简单参数任何人都能使用机器学习技术训练一个商业化成品。...如果希望使用上面对应之外搭配CUDA和cuDNN,可以自行编译TensorFlow,或者去Github搜索TensorFlow Wheel找到第三方编译对应版本whl安装包。.../configure --prefix=/usr/local --enable-shared make -j8 sudo make install -j8 经过上面指令就安装好Python3.6环境了...强烈建议使用虚拟环境进行项目间环境隔离,如VirtualenvAnaconda等等。...libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 执行安装程序,按指示无脑继续就好了,如果提示是否安装驱动选不安装。

    1.1K50

    GPU编程(一): Ubuntu下CUDA8.0环境搭建

    姨夫还在大法真的可谓是蒸蒸日, 现在卸任了, 不知道大法还能不能继续领跑游戏主机市场. 但是注意, 这里加上本来已经式微老任也和英伟达有关, 后面说....同年8月,英伟达推出第一款以GeForce命名显示核心--GeForce 256, 并首次提出GPU概念....英伟达数据中心业务也蒸蒸日, 为大大小小公司提供强大计算力支持. 然后在2016年10月20日任天堂发布了Switch, 用是英伟达定制Tegra X1系统芯片....sudo apt-get install freeglut3-dev libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1.../cuda-installation-guide-linux/#abstract ---- 最后 现今并行编程和GPU编程是基础了, 学会搭建CUDA编程环境很重要, 在这个基础还可以继续构建深度学习

    1.8K40

    【玩转腾讯云】腾讯云部署K8s集群

    如果想要了解 K8s 一些特性,并且将其应运很好,那就需要动手部署一个 K8s 集群。下面讲解下在腾讯云 K8s 集群部署流程。...mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt kubernetes-xenial main EOF 配置完阿里源后,我们更新一下资源: apt-get update 更新完后,先摒弃不可用损坏...关于 kubelet,在 K8s 集群中,在每个 Node 都会启动一个 kubelet 服务进程。该进程用于处理 Master 下发到本节点任务,管理 Pod 及 Pod 中容器。...每个 kubelet 进程都会在 API Server 注册节点自身信息,定期向 Master 汇报节点资源使用情况,并通过 cAdvisor 监控容器和节点资源。...libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 安装 Cuda: accept select "Install" / Enter select "Yes" sh cuda_10.1.168

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