1.配置yum下载源 vim /etc/yum.repos.d/chrome.repo
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。
本次教程主要是在Ubuntu 18.04下安装Tensorflow 2.0 GPU版本，大家之前在安装Tensorflow 2.0 GPU版本时，是否经常遇到CUDA、CUDNN安装麻烦的问题，下面呢，我介绍一种可以不用安装CUDA、CUDNN的方法（ps:这些安装自动在conda install tensorflow-gpu==2.0.0安装哦）！
我的cuda版本是9.0，cudnn版本是7.1.2，tensorflow-gpu版本是1.9.0。
简介： Linux Enterprise Server 15 SP3配置安装kvm nvidia vGPU
本文讲解了如何安装cuda、cudnn以及如何在服务器上创建并管理虚拟环境，我们只有学会这些基本的使用方法，才能进入深度学习环境，开始我们的学习与研究，所以这部分内容是基本而十分重要的。
GPU驱动安装 使用GPU之前，需要先确定好CUDA已经安装配置完成。 查看是否支持GPU lspci | grep -i nvidia 01:00.0 VGA compatible contr
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：
我们知道CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，使用该架构能够在GPU上进行复杂的并行计算。在有些场景下既需要使用虚拟机进行资源的隔离，又需要使用物理GPU进行大规模的并行计算。本文就进行相关的实践：把NVIDIA显卡透传到虚拟机内部，然后使用CUDA平台进行GPU运算的实践。
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章，作为作者进行机器学习的基础篇（筑基期），后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装，CUDA Toolkit安装，以及cuDNN的安装，以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
在linux 平台做FFMPEG视频编码的程序时，程序运行时提示错误：[h264_nvenc @ 0x2018080] Cannot load libcuda.so.1 。对于这个问题，直接查看是因为因为cuda 买有安装，也就GPU视频硬件加速的库没有安装。实际上是因为没有安装编码库的原因。
2) 查看当前使用的GPU序号：torch.cuda.current_device()
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
GPU虚拟化驱动：NVIDIA-GRID-Linux-KVM-470.63-470.63.01-471.68
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架，Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说，Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度，以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境，这次从anaconda安装开始， 然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
最近买了两块NVIDIA Titan X Pascal显卡装到了服务器(运行Ubuntu 16.04)上。为了使用这两块GPU显卡，首先需要安装显卡驱动，安装方式为
今天一起来看看尝试下 Google Colab 工具，一款由 Google 出品，免费面向大众的、可使用 GPU、TPU 来训练模型的给力在线工具！！
原文标题：Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接：https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南，包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
前方图片已沦陷，建议后台回复 环境 获取word版，下载到电脑上方便查看。 主要包括以下内容： 1. 安装Ubuntu 16.04 系统 2.安装Ubuntu系统必要软件 3. 安装cuda和cudnn 4. 安装TensorFlow，Keras 然后后面会用到很多命令，但是别问为什么要这样做哈！安装软件呢，是一件特别无聊的事情，但是当你全部都安装完成之后，一种成就感油然而生啊，有木有！加油！！！ 1. 下载Ubuntu 一般来说国内的下载地址有两个，一个是阿里云镜像，一个是网易源镜像。这里给一个网易源的地
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:拓扑管理，其中提及设备插件，在本文<Kubelet从入门到放弃系列:与GPU齐飞>，今天zouyee跟段全峰童鞋为各位介绍Kubernetes如何利用Nvidia系列GPU，后续介绍Device Plugin的相关概念以及Kubelet组件源码逻辑。
查看 NVIDIA_CUDA 版本，这里有有个坑：!nvidia-smi方法查看版本为11.2，而 !nvcc --version 方法查看版本为11.1。
这个错误出现时，首先检查自己安装的tensorflow版本是否是Gpu版本的，如果是使用的Anaconda或者miniConda的话，可以使用 conda list查看安装了哪些包 image.
如果想要了解 K8s 的一些特性，并且将其应运的很好，那就需要动手部署一个 K8s 集群。下面讲解下在腾讯云上 K8s 集群部署流程。
不同操作系统，不同语言，不同包管理器安装PyTorch方法不一样。Anaconda是官网推荐的和主流的包管理器，若支持CUDA则能更好的用GPU进行加速，不过不是必选项。
这里我选了CUDA Toolkit10.5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。
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一直以为自己的笔记本不支持tensflow-gpu的运行，结果每次运行模型都要好久。偶然间一个想法，想试试自己的笔记本，结果竟然神奇的发现能用GPU。于是分享一下安装步骤.
为深度学习项目建立一个良好的环境不是一件容易的任务。因为需要处理的事情太多了:库必须匹配特定的版本，整个环境需要可以复制到其他机器上，所有东西都需要能够机器中的所有驱动程序通信。这意味着你需要为你的NVIDIA GPU安装特定的驱动程序，并且CUDA库必须与你的驱动程序和你想要使用的框架兼容。
栈的操作我相信大家都应该了解了弄懂了， 如果没弄懂希望可以去再去看看相关的资料，我博客中的C语言中缀表达式转后缀表达式中涉及到了一下栈的基本操作，有兴趣的朋友也可以看看。 所谓共享栈，就是两个栈共同使用一块内存空间，其中一个栈的栈底作为另一个栈的栈顶，反之亦然。
默认情况下，用户在 TKE 添加 GPU 节点时，会自动预装特定版本 GPU 驱动，但是目前默认安装 GPU 驱动版本是固定的，用户还不能选择要安装的 GPU 驱动版本，当用户有其他版本的 GPU 驱动使用需求时，就需要在节点上重新安装，下面将介绍在 TKE 节点中如何重新安装 GPU 驱动程序。
根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。
之前使用AIGC生成图片，一般都是生成512*512的图，然后再进行放大，以达到高清出图的要求。但是这里有个问题是底模其实都是海量的512*512图片训练出来的，所以出图效果上经常不如人意，在细节上会差一些。这次SDXL1.0直接使用1024*1024的海量图片训练底模，而且分为了文生图用的base模型和图生图进行优化和放大的refiner模型，从而在开源免费的文生图软件上实现了不输于Midjourney的出图效果。
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法：基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理，抽取关键信息，然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码，生成新的文本，然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后，作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案，更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
CUDA官网：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
修改配置文件/etc/docker/daemon.json，进入/etc/docker目录。查看是否有daemon.json文件，没有则执行如下命令创建。
1.nvcc nvcc 是The main wrapper for the NVIDIA CUDA Compiler suite. Used to compile and link both host and gpu code.(NVIDIA CUDA 编译器套件的主要包装器,用于编译和链接主机和 gpu 代码)。一般使用nvcc -V查看CUDA版本
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包，然后右键复制链接地址，通过wget命令下载。 官网：https://repo.anaconda.com/archive/
nodejs下载地址： https://nodejs.org/en/download/
暂时告一段落，接下来安装linux上的.netcore runtime运行环境(centos8安装用dnf命令)
基础知识 CPU: 中央处理器,它集成了运算,缓冲,控制等单元,包括绘图功能.CPU将对象处理为多维图形,纹理(Bitmaps、Drawables等都是一起打包到统一的纹理)。 GPU:一个类似于CPU的专门用来处理Graphics的处理器, 作用用来帮助加快格栅化操作,当然,也有相应的缓存数据(例如缓存已经光栅化过的bitmap等)机制。 OpenGL ES：是手持嵌入式设备的3DAPI,跨平台的、功能完善的2D和3D图形应用程序接口API,有一套固定渲染管线流程. OpenGL ES详解 Display
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
选自Medium 作者：Franklin He 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Google Colab（Google 提供免费 GPU 的机器学习环境）上运行 StarCraft II 机器学习项目，包括过程中遇到的问题和作者提出的解决方案。 如果你想开始使用 FREE StarCraft II 机器学习环境，请先完善 GPU 硬件，您可以看一下我的 Google Colab notebook：https://colab.research.google.com/dri
机器之心发布 来源：百度PaddlePaddle 不久之前，机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过 PaddlePaddle 框架之后，从这篇文章开始上手，安装 PaddlePaddle。 环境 系统：Ubuntu 16.0.4（64 位） 处理器：Intel(R) Celeron(R) CPU 内存：8G Windows 系统的安装 PaddlePaddle 目前还不支持 Windows，如果读者直接在 Windows 上安装 Pa
本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。 需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387， CUDA 9，比较老旧，需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。 确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境 查看显卡信息，确定自己的显卡型号： $ nvidia-smi 或 $ lspci | grep -i vga 输出的设备信息并不是我们熟悉的型号，比如我的输出为： 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corpo
linux如何删除环境变量，使用unset命令就可以立刻删除 1、打开linux客户端，如下图所示 2、点击连接linux按钮 3、输入用户名，主机ip地址 4、输入密码 5、连接成功，可以进行操作
python这些年在编程语言排行榜上名次一直在上升，这个并不是偶然。python发展了几十年，中间好长一段时间无人问津，现在已经发展很成熟了，像新的语言go很多需要的包都没有，而python上各种包很多，用户开发不可能自己慢慢写包，直接调用包，快得多，有立杆见影的效果。
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