本人使用的vmware workstation 14提前准备好了FusionCompute_V100R005C10SPC700_CNA.iso FusionCompute_V100R005C10SPC700_VRM.iso提醒：安装这个电脑配置一定要
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2024-10-09 18:11:37
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首先说一下cudnn 不同版本是可以并存的， cudnn5系列要求在/usr/local/cuda/lib64 路径下要存在 链接到libcudnn.so.5.1.10 的libcudnn.so cudnn7系列只需要在/usr/local/cuda/lib64 路径下存在 libcudnn.so.7 就可以了，所以不
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2024-04-04 10:34:18
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Ubuntu16.04 系统Anaconda+cuda11.1+cudnn+pytorch安装一、Anaconda的安装与配置1.1Anaconda下载1.2Anaconda安装二、安装CUDA和CUDNN2.1NVIDIA驱动的安装2.2CUDA下载2.3CUDA安装2.4设置环境变量2.5CUDNN安装三、pytorch-torchvision安装 硬件环境：GPU RTX3090单卡。一、
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2024-05-09 10:43:30
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Debian是使用非常广泛的系统，本篇文章第一部分讲述如何在Debian 8 (Jessie) 下面安装 Docker 环境，第二部分介绍了如何彻底的清理 Debian 8 上的 Docker 环境。Debian 8 使用了3.16的内核，已经满足了docker运行的要求。但是因为安全方面的原因，docker.io 包并没有放在debian的stable源里面，而是放在了backports 源里面
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2023-08-22 12:01:54
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Linux环境配置1. 配置基本环境配置镜像源在系统设置–软件和更新中，选择清华的镜像源（mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn） 安装多线程下载工具，之后可以用apt-fast 代替 apt-get# apt-fast, 即apt-get 的多线程版本， 可以不装
sudo add-apt-repository ppa:apt-fast/stable
sudo apt-get
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2024-04-12 12:53:43
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文章更新了，请看这篇文章：首先一句话：装机前备份重要资料。装机不规范，电脑两行泪！如何备份：网盘，U盘，创建iso系统镜像备份……不懂怎么创建iso系统镜像的，百度ghost镜像备份。文本写的时间较早，当时对于linux不够了解，最好还是多看几篇教程，确保安装时出现异常时，能知道如何解决。正式装Ubuntu第一步：1.准备一个稍微大一点的空U盘，4g以上吧，然后去下载Ubuntu的iso镜像和软碟
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2024-05-27 15:21:44
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CUDA的默认安装目录是/usr/local/cuda-10.1(或者/usr/local/cuda-9.0等等)，但在多用户的服务器上最好不要安装在默认安装目录，因为/usr/local是其他用户可以访问到的，会影响其他用户使用。本流程把CUDA安装在我所在的home目录下：/home/skipper/cudas/1.下载CUDA
下载需要安装的CUDA版本：https://developer.
文章结构前言背景知识本机环境安装步骤1. 点击任务栏搜索框，搜索“命令提示符”并打开2. 查看本机CUDA版本3. [CUDA toolkit下载](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)4. [cuDNN下载与安装](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)5. 安装CUDA
文章目录1、普通用户不使用sudo安装多个版本CUDA和cuDNN1.1、服务器目录结构解释1.2、确定安装的软件版本2、下载CUDA Toolkit3、下载cuDNN4、安装CUDA5、安装cuDNN6、安装多个版本的CUDA自己安装过程 1、普通用户不使用sudo安装多个版本CUDA和cuDNN1.1、服务器目录结构解释用户名为zb，目录 /home/zb/cuda/，用于存放不同的cuda
1. 创建虚拟环境conda create –n py37-keras python=3.72. 激活虚拟环境conda activate py37-keras3. 安装ipykernel使用conda install ipykernel 安装jupyter notebook 的插件，该插件能让我们在notebook里自主切换anaconda中的环境4. 安装tensorflow-gpu使用con
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2024-10-21 14:24:09
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一：CUDA以及Cudnn安装1.cuda安装首先，到Nvidia官网下载需要的的cuda版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive GTX1060显卡，此次下载：cuda_9.0.176_384.81_linux.run将 .run文件放到home目录，在 ~ 终端运行：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linu
# Docker 中安装 CUDA 的完整方案
在现代的深度学习和高性能计算中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）已成为 NVIDIA 提供的一种并行计算框架，允许开发者使用 GPU 来加速计算。本文将详细介绍如何在 Docker 环境中安装 CUDA，并给出具体的操作步骤和代码示例。
## 目标
我们的目标是：
1. 创建一个 Docker
原创
2024-10-23 04:34:21
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安装环境：Win7 64位系统，Geforce GT 430显卡安装前提： Visual Studio 2010 Visual Assist X安装步骤：1，Nvidia显卡驱动，装275.33版，这是最新版本驱动，初次安装为了少出错，
docker ubuntu 安装apt install docker nvidia docker 安装curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$
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2023-09-22 21:49:31
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NVIDIA英伟达驱动在安装之前，先更改数据源，否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中，点击Software&update，进入后选择source code,从download from中选择的镜像源，此处可以看个人习惯选择，或者点击best choice选择系统推荐，此处我选择的是镜像源，选择后按照指令输入系统权限（装系统时，自己编辑的），点击close，等待片刻即可，从文
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2024-05-16 20:24:48
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1.查看电脑与cuda适配版本打开NVIDIA控制面板（桌面右键，打开NVIDIA控制面板->选择左下角的系统信息->组件）： 我的cuda版本必须是11.5以上，因此去官网下载这个版本的cuda2 下载cuda进入官网：cuda官网下载链接 打开官网如下： 找到对应版本，我的cuda版本只需要大于等于11.5.2就行，随便下一个。进入以下界面： 这个local其实就是下好了安装包进行
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2024-10-17 10:23:23
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文章目录准备工作一、nvidia1.卸载旧驱动2.查看适合本机的nvidia驱动3.根据自身情况选择适合的nvidia版本，我这里安装的是nvidia-4603.重启一下二、CUDA cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run1.CUDA下载2.nouveau驱动，nvidia安装失败也可以先禁用这个驱动重新试试3.执行安装脚本4.添加环境变量5.验证二、CUDNN cudn
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2024-06-25 14:08:52
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CPU Docker镜像安装CUDA
### 引言
CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口，由英伟达公司开发，可用于加速科学计算和深度学习等任务。然而，在一些场景下，由于硬件设备的限制，我们可能无法在本地计算机上安装CUDA。这时，可以使用Docker技术创建一个基于CPU的Docker镜像，并在该镜像中安装CUDA。本文将介绍如何通过Docker镜像在CPU上安装CUDA，并提供相应的
原创
2023-12-01 05:57:51
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文章目录一、安装Docker1、安装docker的依赖环境2、设置docker的镜像源（此处是阿里源）3、安装docker4、启动并设置为开启自启动5、测试6、docker的中央仓库二、基础镜像命令三、容器命令1、运行启动容器2、查看正在运行的容器3、查看容器的日志4、进入到容器内部5、删除容器（删除容器前，需要先停止容器）6、启动容器7、退出容器8、显示容器的进程信息9、查看镜像的元数据10、
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2023-08-18 14:33:46
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一、Docker简述 Docker 是一个应用程序开发、部署、运行的平台，使用 go 语言开发。相较于传统的主机虚拟化，Docker 提供了轻量级的应用隔离方案，并且为我们提供了应用程序快速扩容、缩容的能力。“一次封装，到处运行”：只需要一次配置好环境，换到别的机子上就可以一键部署好，大大简化了操作。 二、Docker架构图1，镜像： Docker 镜像（Image）就是一个只读的模
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2024-04-09 20:55:50
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