Ubuntu16.04下TensorFlow-GPU安装记录1 确定电脑型号(重要的是显卡型号)2 确定CUDA版本、ubuntu版本3 Win10系统下安装Ubuntu组成双系统(简述过程)3.1 Win10下分出一个40G以上的分区用来安装Ubuntu3.2 制作Ubuntu16.04启动盘3.3 安装Ubuntu16.04及遇到的问题3.3.1 安装过程界面卡死3.3.2 安装时一定要分
转载 2024-08-21 19:53:42
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前言之前配过一次,但没有配好,o(╯□╰)o,所以这次又重新进行配置了一遍,现记录如下,希望和我情况相同的同学能够少点障碍。环境及问题描述环境Windows10 64 位系统 GTX1060 6G问题需要在windows系统配置 TensorFlow 的GPU版本, 本方案应该可行,只要和我情况一样(别的系统没试过,不过把win10的部分换成win7应该也差不多能行吧), 本文用到的所有文件均已上
RTX3060安装pytorch1 安装anaconda2 查看本机显卡支持的cuda最高版本(2)根据pytorch版本选择要安装的CUDA(3)下载安装CUDA(4)下载cudNN(5)下载安装刚刚选择的pytorch版本 前不久刚刚入手了一台新电脑,显卡为RTX3060,安装环境的时候,踩了不少坑,现在将经验总结如下: 1 安装anaconda这个可以看这个教程: 需要注意的是,要记得
安装pytorch模块这里是安装pytorch的第二个步骤,正式进入了pytorch模块。 首先,如果你想要使用pytorch,那么你的电脑上面必须要有英伟达的显卡,那么怎么看自己电脑上面有没有英伟达的显卡呢?这里可以去看我的另一篇文章,查看自己电脑上面是否由英伟达的显卡。第二步,安装pytorch模块但是安装pytorch模块之前,先需要确定一下自己电脑的配置。 查看自己电脑CUDA的版本,w
amd nvidia 颜色 A few years ago, people were predicting the death of PC gaming as we know it. Those people are feasting on an abundance of humble pie, as PC games remain a cornerstone of the
随着嵌入式系统工控领域的应用,大容量的数据存储是需要解决的一个问题。常见的解决方案包括Flash存储芯片、SD卡和U盘。综合比较而言,SD卡是个不错的选择。SD卡具有存储容量大(大于128GB)、方便携带及支持SPI通信的特点。今天这篇文章,我们就来聊聊SD卡的那些事。SD卡的全名为“Secure Digital Memory Card”,中文翻译为“安全数字存储卡”。S它是一种基于半导体闪存工
转载 2024-04-25 00:13:28
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一、NVIDIA驱动程序的下载 最近学习人工智能Paddle及Tensorflow,要安装NVIDIA 系列显卡驱动程序,这一套驱动的的下载、安装方法还是有些特点的,因此记录下来方便备用(注意以下软件的下载,下载之前要注册,我的机器安装的套装版本如下:) 419.17-desktop-win10-64bit-international-whql.exe cuda_10.1.168_4
内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;本篇概览台式机是2018年购买的惠普暗隐精灵3代,显卡GTX1060,本文记录了此机器安装Ubuntu 16.04.7 LTS,再安装Nvidia驱动的过程;另外还有一些避坑的小结,如果您遇到了类似问题可以拿来参考;纯净Ubuntu系统先安装Ubuntu16 LTS桌面版U盘安装,我这里是惠普台
一、本地部署 Stable diffusion1. 前言目前市面上比较权威,并能用于工作的 AI 绘画软件其实就两款。一个叫 Midjourney(简称 MJ),另一个叫 Stable-Diffusion(简称 SD)。MJ 需要付费使用,而 SD 开源免费,但是上手难度和学习成本略大,并且非常吃电脑配置(显卡、内存)。E 和 Midjourney 相比,Stable Dif
训练神经网络的过程中最重要的工具是数据可视化GPU加速PyTorch,数据加载可通过自定义的数据集对象实现。数据集对象被抽象为Dataset类,实现自定义的数据集需要继承Dataset,并实现两个Python魔法方法 __getitem__:返回一条数据或一个样本。obj[index]等价于obj.__getitem__(index) __len__:返回样本的数量。len(obj)等价于o
//通过context对象获取私有目录,/data/data/packagename/filse context.getFileDir().getPath()存储到SD卡,获取SD的大小及可用空间 (重点)使用Sdcard注意事项: 1.权限问题: <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERN
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总说这些更新不影响主体。所有更新附加在文章最后。 第一次更新: 内容:添加一些Torch7常用库的安装,时间:2017.3.20 第二次更新:内容:某些torch库无法在线安装,转成离线安装的方法,时间:2017.3.31 第三次更新:内容:针对安装”cutorch”时出错的问题修复。时间:2017.5.11 第四次更新:内容:加入cudnn6.0的安装。
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sd 哪个pytorch 的描述 在当今深度学习快速发展的时代,选择合适的框架变得至关重要。Stable Diffusion(SD)作为一个强大的生成模型,它的实现和运用很大程度上依赖于底层框架。许多开发者选择PyTorch时,会遇到“sd 哪个pytorch”的问题。这不仅涉及到模型的性能,还关系到开发的效率和可维护性。因此,理解在这个背景下如何选择适合的PyTorch版本显得尤为重要。
查看Linux/ubuntu深度学习的cuda、cudnn、显卡、驱动的版本1.查看cudnn版本:法一:nvcc -V注意:V是大写的。法二:cat /usr/local/cuda/version.txt从以上2幅图,均可以看见,我这台电脑的cuda的版本是10.0.130,但第一种命令更简单。2.查看cudnn版本:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |
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通过案例学PyTorch。 介绍PyTorch是增长最快的深度学习框架, Fast.ai在其 MOOC、Deep Learning for Coders及其库也使用了它。PyTorch 也非常Python 化,也就是说,如果您已经是 Python 开发人员,使用它会感觉更自然。此外,根据Andrej Karpathy的说法,使用 PyTorch 甚至可以改善您的健康:-)动机周围有很多
# 实现“蓝天显卡1060 vbios”的完整流程 本文中,我们将探讨如何实现与蓝天显卡1060相关的VBIOS。从初学者的角度出发,我们将详细说明整个过程,并给出具体的代码示例和相关说明。为方便理解,整个流程将以表格、流程图和饼状图的形式展示。 ## 1. 整体流程 下面的表格展示了完成该任务的主要步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 准备工
原创 8月前
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纪念被我折磨过的机器显卡驱动安装(能用nvidia-smi查看就说明成功安装了)anaconda环境里安装cudatoolkit,别在外部环境安装cuda,cudann 显卡驱动安装(能用nvidia-smi查看就说明成功安装了)这是第一步,需要安装你电脑上的英伟达显卡驱动,没有显卡驱动,后面安装什么cuda就没用 去nvidia官网找符合你电脑型号的显卡驱动:三个红框对应,下载.run文件,
因为要做毕设需要安装caffe2,配置cuda8.0,但是安装nvidia驱动真的是把我难倒了,看了很多篇博文都没有效果,现在我自己重新总结了下几种 安装方法(亲测有效),希望能帮到大家。查看版本驱动NVIDIA驱动方法一:ppa源安装驱动测试重启之后终端内输入:方法二:手动去官网下载.run文件自己安装下载完成之后:卸载原先的所有驱动:禁用nouveau:sudo gedit /etc/mod
 前言(废话)  电脑是2018年买的了,显卡为gtx1050的老古董了,为了上深度学习这个课,需要安装pytorch。于是在网上找教程一步步安装,其中经历了c盘空间不足,anaconda在下载文件默认保存位置为c盘,于是查教程更改默认下载位置;通过pytorch官网找到的conda下载命令都下载不了,于是手动pip下载,不管是清华镜像下载,还是换源,结果都是找不到需要下载的
1 系统设置篇1001 修改主机名(陈绪)vi /etc/sysconfig/network,修改HOSTNAME一行为"HOSTNAME=主机名"(没有这行?那就添加这一行吧),然后运行命令"hostname 主机名"。一般还要修改/etc/hosts文件的主机名。这样,无论你是否重启,主机名都修改成功1002 修改linux启动方式(文本方式或xwindow方式)(陈绪)vi /etc/in
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