环境配置所需安装包visual_studio_2010VCForPython27.msicuda_5.5 win7环境64位版anaconda2 win7环境64位版 文件的下载和安装可以参考theano_windows环境官方安装教程 安装步骤文件在在完毕就可以安装啦 因为cuda的GPU加速依赖vs2008的C++编译器，官方文档中推荐下载vs2010，其中包含2008，并且发现其中包含x
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2024-08-27 09:10:17
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lspci使用lspci命令可以显示系统中的PCI总线和连接到它们的设备信息，在默认情况下，显示一个简短格式的设备列表。但是可以使用“lspci -vvx”或“lspci -vvxxx”显示更加详细的设备信息，在这些信息中包含了PCI设备驱动程序或lspci本身的错误信息等。 使用方法：1．命令行选项（1）基本显示模式选项-m：以向后兼容的机器可读形式输出PCI设备数据。-mm：以机器可读形式输出
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2024-05-30 08:58:26
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说明： lspci 是一个用来显示系统中所有PCI总线设备或连接到该总线上的所有设备的工具。参数：-v
使得 lspci 以冗余模式显示所有设备的详细信息。
-vv
使得 lspci 以过冗余模式显示更详细的信息 (事实上是 PCI 设备能给出的所有东西)。这些数据的确切意义没有在此手册页中解释，如果你想知道更多，请参照 /usr/include/linux/pci.h 或者 PCI 规范。
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lspci 命令和 setpci 命令均为 Linux 发行版中原生可用的命令。这 2 条命令均可提供多级输出，适合在不同时间点用于查看 PCI 总线上训练的不同组件的功能和状态。其中大部分功能均可反映《PCI Express 基本规范》中所需的配置空间寄存器。与大部分命令一样，在 Linux 中可通过运行“lspci --help”或“man lspci”来获取实用的指示信息。//&n
命令说明：lspci 是一个用来显示系统中所有PCI总线设备或连接到该总线上的所有设备的工具参数：-v使得 lspci 以冗余模式显示所有设备的详细信息。-vv使得 lspci 以过冗余模式显示更详细的信息 (事实上是 PCI 设备能给出的所有东西)。这些数据的确切意义没有在此手册页中解释，如果你想知道更多，请参照 /usr/include/linux/pci.h 或者 PCI 规范。-n以数字形
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2024-07-03 07:43:13
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1. // 获取当前App的基本信息字典
2. NSDictionary *infoDictionary = [[NSBundle mainBundle] infoDictionary];
3. //app名称
4. NSString *app_Name = [infoDictionary objectForKey:@"CFBundleDisplayName"];
5. /
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2024-05-19 12:26:40
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Linux 主机的硬件配备lspci 找到的是眼下主机上面的硬件配备[root@www ~]# lspci [-vvn]选项与參数：-v ：显示很多其它的 PCI 接口装置的具体信息-vv ：比 -v 还要更具体的信息-n ：直接观察 PCI 的 ID 而不是厂商名称查阅您系统内的 PCI 装置...
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2015-05-13 09:40:00
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什么是设备丢失D3D中设备（Device）有两种状态，一种是可操作状态，也就是正常状态，另一种是丢失状态（Lost），处于丢失状态的设备是不能进行渲染操作的。简单的说，设备丢失是只应用程序（Device）与显卡失去了联系，因此无法使用显存。这里的Device不是只硬件，而是我们在程序中创建的Device对象，可以理解为上下文环境。什么情况会导致设备丢失当某些事件发生时，设备会由正常状态转换到丢失状
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2024-05-29 11:09:16
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### 在Linux下查看GPU型号
在Kubernetes（K8S）集群中，我们经常需要查看节点的GPU型号以进行相应的调优和管理。下面我将为你介绍如何在Linux系统下查看GPU型号。
#### 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程以及每一步需要做什么。
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 安装相应的GPU驱动程序 |
| 2 | 查看GPU信息 |
| 3 |
原创
2024-05-28 11:22:05
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# 如何在Android上查看GPU型号
在开发Android应用时，了解设备的GPU型号可能是很重要的。这会帮助开发者优化图形性能，确保应用在不同设备上的表现一致。今天，我们将学习如何在Android设备上查看GPU型号。下面是整个流程的概述。
### 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-08-03 10:30:36
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Tensorflow有Pip,Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 ,本文中采用Pip安装。因为国内中文教程中有关Pip安装的很少，官方中文文档也有一些顺序上的错误，语义的模糊，按照上面的来很容易出错。所以我就在这里写一篇教程吧。注：建议 Ubuntu 16.04版本配置：Linux Distribution: Ubuntu 16.04 64位Cpu:
Detectron概述Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测（Object Detection）平台。用一幅图简单说明下Object Detection。如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation。图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs23
目录1、简介2、用法1）权限处理2）直接运行lspci命令3)详细输出4）搭配“grep”命令进行过滤搜索5）根据设备ID查询设备相关信息6)同步最新状态3、相关知识补充1、简介显示系统中所有PCI总线设备或连接到该总线上的所有设备的工具。通过使用不同的参数，lspci可以用来查看pci设备的信息，定位pci问题，以及修改配置空间寄存器等。识别该系统中的硬件。lspci 命令用于显示连接
1.查看设备2.开启服务3.关闭服务4.安装软件5.覆盖安装-r 代表如果apk已安装，重新安装apk并保留数据和缓存文件6.系统应用:adb shell pm list packages –s补充：-s #安装在SD卡内，而不是设备内部存储7.第三方应用:adb shell pm list packages -38.列出手机装的所有app的包名adb shell pm list packages
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2024-02-29 13:25:01
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paddle-gpu2.5版本安装踩坑记录：paddlepaddle-gpu==2.5.2.post117安装不成功基本是一些软件包的版本不对造成的。以下内容为我在使用过程中遇到问题解决方法的一些记录，仅供参考。一、环境准备1、创建虚拟环境conda create -n paddle_env python=YOUR_PY_VER
#进入虚拟环境
conda activate paddle_en
指定GPU设备号记录自己在实验室服务器上运行程序“指定gpu设备号”时的一些总结，和踩过的一些坑。4种方法1. 使用os指定import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'注意：这两行代码一定要放在所有代码之前，尤其要放在“import torch”之前（原因可以向下查看“附录”，或者自己在命令行尝试几种不同的指定方法）2. 在命令行指定CUD
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2024-06-05 13:17:22
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[root@localhost ~]# lspci00:00.0 Host bridge: Intel Corporation 82G33/G31/P35/P31 Express DRAM Controller (rev 10)00:01.0 PCI bridge: Intel Corporation 82G33/G31/P35/P31 Express PCI Express Root Port
原创
2017-08-24 15:25:15
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ubuntu16.04安装nvidia1、首先查看自己的pc显卡的型号 ubuntu16.04 查看方法： 查看GPU型号 ：lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本
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2024-05-27 15:12:40
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linux上查看gpu卡型 Fatmawati Achmad Zaenuri/Shutterstock Fatmawati Achmad Zaenuri / Shutterstock Need to identify the Graphics Processing Unit (GPU) in a Linux computer? Here’s how you can ident
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2024-08-05 21:57:30
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1.确认GPU型号和操作系统版本，本示例中以A100以及操作系统为Centos 7.9进行操作。 准备GPU驱动和CUDA 11.2软件包，在nvidia官网进行驱动包和CUDA包下载 链接: link linux系统均选择 Linux 64-bit CUDA Toolkit选择最新版本 如您需要老版本CUDA，请前往老版本CUDA下载 本示例中使用CUDA 11.2。访问nvidia官网，下载C
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2024-07-03 09:56:20
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