最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练,发现需要安装cuda 9.0版本才可以,因为tensorflow默认的就是cuda 9.0,为了减少对tensorflow源码进行重构的时间,将之前的cuda8.0版本进行了卸载,然后再安装cuda 9.0
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Docker分为开源免费的CE(Community Edition)版本和收费的EE(Enterprise Edition)版本,本文安装社区版,该版本也是开发人员和小型团队的理想选择。
在Linux上运行的Docker有三种不同的方式将数据从 Docker Host挂载到 Docker 容器,并实现数据的读取和存储:volumes、bind mounts、tmpfs。
Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器,由VMware中国研发团队负责开发的开源企业级Registry项目。作为一个企业级私有Registry服务器,Harbor提供了更好的性能和安全,提升用户使用Registry构建和运行环境传输镜像的效率。Harbor支持安装在多个Registry节点的镜像资源复制,镜像全部保存在私有Registry中,确保数据和知识产权在公司内部网络中管控。另外,Harbor也提供了高级的安全特性,诸如用户管理,访问控制和活动审计等。
如果系统没有安装 gcc 则会提示 command not found。这时要先安装 gcc。
最近使用了个自动化平台(详见自动化运维平台Spug测试)进行每周的变更,效果很不错,平台将大量重复繁琐的操作通过脚本分发方式标准化自动化了,平台核心是下发到各个服务器的shell脚本,感觉有必要对shell脚本做个总结,所以有了写本专题的想法。本专题将结合运维实际介绍shell脚本的各项用法,预计10篇左右,将包括系统巡检、监控、ftp上传下载、数据库查询、日志清理、时钟同步、定时任务等,里面会涉及shell常用语法、注意事项、调试排错等。
Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
ubuntu的bash窗口窗与在xshell不同,通过shift+v无法黏贴,并且在输入界面鼠标右键无法使用。粘贴文件的方法如下
DIGITS: Deep Learning GPU Training System
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
首先说一下Docker虚拟机。为什么需要虚拟机?不知道你是否有过这样的经历,在github上看到一个有趣的开源项目,把代码下载下来,按照项目上的说明编译运行,结果发现怎么也不能成功。
镜像是Docker三大核心概念中最重要的一个,Dokcer运行容器钱需要本地存在对应的镜像,如果不存在对应的镜像,Doker 会先从默认的镜像仓库下载(如果用户不希望Docker从默认的镜像仓库下载镜像的话,可以使用自定义镜像仓库)。这篇文章将讲解镜像的拉取、查看镜像信息、搜索镜像、删除镜像和镜像的导入导出。
咋们可以先从systemd这个进程入手分析这个问题: 根据文档《systemd (简体中文)》文档,我们可知如下图信息: 作用:
选自Caffe2.ai 机器之心编译 在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型;而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。 为了有效地训练和部署人工智能模型,我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息(图像、视频、文
选自GitHub 作者:Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程,从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装,再到服务器的设置,可谓面面俱
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便,请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装,安装的是3.6
本文介绍了如何利用Docker快速搭建一个包含2个节点的mongodb集群,并进行了验证和体验。首先,介绍Docker的基本概念和优势。然后,详细说明如何下载和安装MongoDB。接着,给出创建MongoDB集群的步骤。最后,展示了一个具体实例,包括如何构建镜像、创建容器和启动MongoDB服务。通过本文,读者可以了解如何在本地构建一个MongoDB集群并体验其功能。
需要安装 NVIDIA CUDA 8 和 cuDNN v5.1 或 v6.0,官方推荐安装方式如下:
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化.
ntp server ip为172.27.9.131,操作系统版本为centos 7.6,安装前无ntp服务,/etc目录下也没有相关ntp文件,也没有ntpdate命令
如果在ubuntu1804上使用mysql,在做大量数据写入时,建议按照如下文档做优化,性能立即提高 2.5 倍:
apt-get update && apt-get dist-upgrade reboot do-release-upgrade
*本文作者:Li4n06,本文属 FreeBuf 原创奖励计划,未经许可禁止转载。
我的ubuntu18现在 Adsl连接出现问题,在网络哪里找不到宽带连接,做一个问题解决方案。 这是参考文献: ubuntu下pppoe拨号 ubuntu的ADSL拨号上网主要是无线网情况下 ADSL(PPPOE)接入指南 ubuntu 16.04 上不了网?DSL消失?更新网卡驱动? Ubuntu16.04怎么设置宽带连接 ubuntu16.04拨号上网及无线驱动安装 Ubuntu更换网卡驱动 升级Ubuntu 16.04 LTS后 DSL拨号上网(ppp)连接自动断开解决办法 ubun
3. run方式安装cuDNN 参考博客 CUDA、CUDNN在Ubuntu下的安装及配置
2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器(Graphics Proce
目前mongodb已经出到3.x,相对于2.x改动较大,本着学新不学旧的原则来捣鼓nosql数据库。最初想着apt-get安装但是软件源上都是2.x的,遂下载好后传到服务器安装。
引言 2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器(Graphics
Semantic-Segmentation-Editor是由日立汽车工业实验室(Hitachi Automotive And Industry Lab)开源的基于Web的语义对象标注编辑器(Semantic Segmentation Editor),该工具专门用于创建机器学习语义分割的训练数据,为自动驾驶研究开发的,但也可以用于标注其他类型的语义目标数据库。它不仅支持普通相机拍摄的2D图像(.jpg和.png文件)还支持LIDAR生成的3D点云(.pcd文件)中目标的标注。它是使用React, Paper.js和three.js开发的Meteor应用程序。
本文介绍了在Ubuntu 17.04系统上安装TensorFlow 1.2的GPU版本的过程,包括安装NVIDIA的GPU-CUDA, cuDNN, libcupti-dev, 以及通过pip或spip安装TensorFlow-GPU版本。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
tensorflow 与cuda对应版本 ubuntu 1604.py3 Dockerfile FROM scratch ADD ubuntu-xenial-core-cloudimg-amd64-root.tar.gz / # a few minor docker-specific tweaks # see https://github.com/docker/docker/blob/9a9fc01af8fb5d98b8eec0740716226fadb3735c/contrib/mkimage/debo
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些,本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统:Windows 10 显卡型号:Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动:391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 📷 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
近年来,Pytorch深度学习框架由于其构建网络结构简单、入门门槛较低,越来越受到深度学习开发者的青睐,它与TensorFlow不同在于Pytorch是一个动态的框架,不需要一开始就定好了网络的架构,在运行期间可以边调试边修改,而TensorFlow则反之,这样带来的好处是开发者不需要一开始明确所构建网络的结构,可以慢慢学习找到更合适的结构,就好比在建筑工地的实地考察的工程师,工人们每搭一堵墙都会过来询问下一步要做什么,而TensorFlow就好比在办公室画图纸的建筑师,在施工之前就设计好整栋大楼的结构,而且设计时候也不会有人打扰,当然效率就比Pytorch要高了。
在 Ubuntu 部署遇到坑多,几乎快要 “从入门到放弃”,最后无意在Slack 看到 Perfect-Ubuntu,心想再试一试,再不行就准备“从Vapor入门到。。”(Vapor部署成功,坑少),最后这Perfect-Ubuntu解决了数据库的问题部署成功!
NVIDIA是GPU(图形处理器)的发明者,也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。
2.使用此软件可以解决KVM宿主机内virt-manager客户端操作单台VM时,鼠标跟踪不同步问题
计算机一直很擅长数字处理,却苦于分析图像中的大量数据。直到最近,创建图形处理单元库已不仅仅用于游戏,现在我们可以利用数千个核心的原始力量来揭示图片背后的含义。
机器之心整理 参与:李泽南、李亚洲 本周一(6 月 19 日)机器之心发表文章《我的深度学习开发环境详解:TensorFlow + Docker + PyCharm 等,你的呢(附问卷)》介绍了研究员 Killian 的深度学习开发环境:TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard,并附了一份调查问卷想要了解机器之心读者配置的开发环境、对编程语言、框架的使用情况。虽然获得的反馈量比较有限,但我们也观察到了一些比较有趣的现象。在这篇文章中,我们将
0x00 前言 之前在Ubuntu 16.04上安装了[cuda 9.1],工作也很正常。但是,后来莫名奇妙就出问题了,重装cuda之后还总是进不了系统。因此,寻找到了以下优化的安装方法。 0x01 安装步骤 主要优化点:将之前使用cuda中自带的GPU驱动改为手动安装。 以下操作都在root权限下执行: 1、 安装GPU驱动 更新源 add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa apt update 检查当前最佳驱动版本 root@vm:~# ubuntu-dri
前文《[x86][linux]AVX512指令引起的进程crash》中,介绍了一次因为avx512指令导致的进程crash。
openstack安装详见:OpenStack实践(一):Ubuntu16.04下DevStack方式搭建p版OpenStack
Swift是苹果于2014年WWDC(苹果开发者大会)发布的新开发语言,可与Objective-C共同运行于Mac OS和iOS平台,用于搭建基于苹果平台的应用程序。Swift是一款易学易用的编程语言,而且它还是第一套具有与脚本语言同样的表现力和趣味性的系统编程语言。Swift的设计以安全为出发点,以避免各种常见的编程错误类别。它快速,安全,现代,并且拥有支持该语言的庞大社区。Swift主要用于开发iOS和macOS应用程序,但从Swift 3开始,您也可以将它用于服务器端应用程序开发。
1. 下载cuda10.1: 英伟达官网链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_6
来源:机器之心 本文长度为2800字,建议阅读5分钟。 本文向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。 为了进行强化学习研究,我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整,甚至包含语法错误。因此,本文试图解决这个问题,提供一个详尽的软件环境安装指南。 本文将指导你安装 操作
为了研究强化学习,最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整,甚至包含语法错误。本文试图提供一个详尽的软件环境安装指南。 操作系统(Ubuntu) 4 种驱动和库(GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip) 5 种 Python 深度学习库(TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch) 这些软件之间的互
为了进行强化学习研究,我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整,甚至包含语法错误。因此,本文试图解决这个问题,提供一个详尽的软件环境安装指南。
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