ubuntu18.04安装后的登陆问题、卡顿问题及基本环境配置 文章目录ubuntu18.04安装后的登陆问题、卡顿问题及基本环境配置1. ubuntu18.04循环登录、卡在开机界面、无法进入图像界面2. 安装显卡驱动3. 确定tensorflow-gpu版本与CUDA和cuDNN版本对应关系4. Ubuntu卸载原有的cuda和cudnn5. 安装CUDA9.06. cudnn的安装7. 安装
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2024-07-22 10:57:54
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经历了半天得研究，终于把conky的配置文件搞明白了，于是自己改了一个，主要把ATI相关的性能显示出来特此记录备份。ps:ATI显卡在linux上就是悲剧！ 补充说明： aticonfig命令提供了对显卡各种参数的详细设置与显示，为了得到显卡温度始终频率等信息，必须使用命令初始化一下，主要就是aticonfig自动备份xorg的配置文件：sudo ati
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2024-03-15 20:28:07
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写在前面一些废话接触深度学习已经有一段时间，之前一直在windows下使用Theano，但是发现Theano天书般的源码真是头大，在看到tensorflow中文教程后，发现它竟然逻辑清晰，教程丰富，实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑]所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装，结果入坑无数，同时搞坏了一块1T硬盘(花了450大洋啊，心在滴血…)。初步估算，整个
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2024-06-29 21:58:57
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引用参考： 一. 安装环境Ubuntu16.04.3 LSTGPU: GeForce GTX1060Python: 3.5
CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)cuDNN v6.0
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2024-06-17 17:32:27
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摘要：本文详细介绍了在Ubuntu 18.04下如何配置深度学习GPU（显卡）环境，包括了显卡驱动下载安装，环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功，是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法，其要点如下：安装显卡驱动安装Cuda 10.0安装cuDNN前言GPU作为深度学习的一个强有力工具，特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地，深度学习的模型可以
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2024-04-04 06:49:15
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先介绍一下我自己的配置环境Ubuntu 16.04Intel i7 CPU16G内存GTX980Ti 显卡1、安装NVIDIA显卡驱动（1）先在NVIDIA官网上下载对应的驱动程序，可根据自己的GPU的型号下载相应的.run文件例如NVIDIA-Linux-x86_64-3xx.xx.run形式的文件名自己电脑的GPU型号查询可在终端输入：nvidia-smi查询。大概在中间位置。也可以输入： n
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2024-05-05 15:49:30
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文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
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2024-09-01 22:43:35
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Ubuntu16.04安装NVIDIA显卡驱动一、查看显卡型号1.方法12.方法2二、下载显卡驱动三、安装显卡驱动1.BIOS禁用secure boot2.卸载旧版NVIDIA驱动程序3.禁用nouveau4.进入命令行界面并停止可视化桌面5.给run文件赋予执行权限6.安装驱动7.安装过程选项8.打开可视化桌面并检验安装结果 一、查看显卡型号1.方法1输入以下命令lspci |grep -i
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2024-06-12 09:19:05
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0. 综述目前，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ap
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2024-08-07 14:25:04
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在Ubuntu系统中搭建GPU版pytorch环境1 搭建pytorch的GPU环境1.1 重装ubuntu自带的显卡驱动自带的显卡驱动可能没有办法使用nvidia-smi命令查看显卡信息打开终端，检测N卡和推荐驱动的输入：ubuntu-drivers devices安装推荐的驱动sudo ubuntu-drivers autoinstall安装完成后重启电脑现在输入nvidia-smi指令便不会
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2023-08-03 19:28:45
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容器将应用程序封装到隔离的虚拟环境中，以简化数据中心的部署。通过将所有应用程序依赖项 (例如二进制文件和库) 都包括在内，应用程序容器能在任何数据中心环境中无缝地运行。英伟达基于Docker 提供的NVIDIA-Docker可用于容器化 GPU 加速的应用程序。这意味着无需进行任何修改即可轻松容器化和隔离加速的应用程序，并将其部署到任何受支持的、可使用 GPU 的基础架构上。 管理和监控加速的数据
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2023-07-11 20:21:04
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Nvidia-smi ...
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2021-10-12 14:10:00
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二.安装过程1、检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号，如果你是双系统，在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息；你也可以在ubuntu的终端中输入命令：$ lspci | grep -i nvidia ， 会显示出你的NVIDIA GPU版本信息，不过不是很详细。 然后去
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2024-04-29 17:26:25
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之前写过关于windows下安装支持GPU的matconvnet以及tensorflow的博客，具体参照: 这次稍微记录下ubuntu下安装支持gpu版的tensorflow吧，毕竟我觉得还是挺简单的。。系统：Ubuntu16.04########################################## START####################################
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2024-03-28 11:24:39
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最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型，以前在Windows上配置过，也知道一些注意点，这次在Linux下配置，也遇到了很多坑，下面总结一下配置过程，配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。激活虚拟环境 我在服务器上安装了anaconda，并且创建了一个python3.6的虚拟环境，命名为tensorflow，在该环境下进行各种库的安装以及环境配置
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2024-06-12 22:02:26
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作者 | 寒蝉 阿里云操作系统团队导读：本次课程为您介绍如何在 Serverless Kubernetes 集群中使用 GPU 加速机器学习任务的执行。本文分为四个部分，第一部分是 ECI GPU 的简单介绍，第二部分是 ECI GPU 的基本实现原理，第三部分是 ECI GPU 的使用方式，最后一部分是通过经典的 MNIST（手写数字识别）任务来演示如何在 ACK 集群中使用 GPU 来执行机器
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2024-07-03 18:08:56
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0.检查配置1. VMWare上运行的Ubuntu，并不能支持真实的GPU（除了特定版本的VMWare和特定的GPU，要求条件严格，所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后，又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统，链接在此，以此来搭建Caffe GPU版本）；2. 输入：lspci | grep -i nvidia 显示结果：
自己整理的一个关于dpkg, apt, aptitude三者的常用命令，方便以后查阅。
dpkg:
dpkg是用来安装.deb文件,但不会解决模块的依赖关系,且不会关心ubuntu的软件仓库内的软件,可以用于安装本地的deb文件
常用命令：
dpkg -i package_name.deb #安装本地软件包
dpkg -R dir_name #安装该文件夹
文章目录1 安装nVIDIA显卡驱动方法1方法2 添加官方源2 安装CUDA9.02.1 gcc/g++降级2.1.1 查看现有gcc/g++所用版本2.1.2安装gcc/g++ 6版本2.1.3降级2.1.4再次查看gcc/g++的版本指向2.2 安装CUDA9.0 ToolKit软件包2.2.1 下载安装包2.2.2 启动安装程序2.3 配置环境变量3 安装cuDNN3.1 下载安装包3.2
前言： 在参考了众多大咖对这个小众软件的配置方案之后，我终于也走上了这条不归路，相比博客园的LitLeo前辈20次的失败来说，五次失败的我已经是极为顺利了。首先我要声明这次配置的结果，与之前我所在的实验小组一样，依然有部分的benchmark无法运行，由于目前自己还是一个菜鸟，暂时对这个结局不做过多解释。在下面的描述当中，如果出现任何的错误，欢迎指正。 在一台实体机上配置，我没有使用英伟达显卡驱动
