文章介绍2种深度学习部署思路：1)Windows下部署深度学习，确保只用本地机器也可以跑深度学习-GPU版本2)Centos下部署深度学习，Windows作为可视化界面，利用Centos的CPU跑深度学习-CPU版本一。Windows10下部署深度学习第1步，win r输入dxdiag查看本地机器有没有安装英伟达GPU，如果没有，则Windows下无法操作第2步，下载Windows 版本
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2024-04-23 13:29:22
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写这篇文章之前，首先感谢一下容天汇海公司的那个姐姐和我的大师兄，谢谢你们耐心解答我和毛毛同学遇到的问题，我们要继续努力！好啦，现在我们就开始吧，安装好系统，配置完环境就可以跑程序了。本篇文章我参考了这两篇文章： http://www.rthpc.com/plus/view.php?aid=351 http://jingyan.baidu.com/article/414eccf60142f06b43
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2024-08-30 17:16:32
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举例：conda install pytorch0.18.0 torchaudio==2.3.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidiaconda install pytorch0.18
原创
2024-06-26 15:29:06
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最近又有新的项目要做了，这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题，所以最近一直在学习CUDA的编程问题，昨天安装软件完毕，运行第一个程序的时候还是遇到很多问题。所以这里给大家一起分享一下， 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧。 安装 你需要的软件有四种：其中，cuda的devdriver是不用安装的，当然，你可以下载最新版本安装一下。 然后就是下载，注意，你下载的所有的软件和你计算
目录1 卸载干净 cudnn 与 cuda（1）卸载 cudnn（2）卸载 cuda2 安装 cuda（deb方式）3 安装 cudnn（deb方式）4 安装 TensorRT（deb方式） 自己亲自上手安装一次 TensorRT 后才知道，为什么网上很多博主说 TensorRT 的安装就会劝退很多人。 TensorRT 的确加速推理，但安装的坑也相对比较多，这里跟大家分享一下。 Tens
1. 准备2. VS中配置CUDA安装CUDA时候会选择集成在VS中，安装之后有samples，试着跑一下测试下。关于库路径正常添加就可以了。vs属性表中CUDA C/C++配置3. cmake编译支持CUDA的opencv3.1 configure 'opencv'打开 cmake_gui.exe, 最上方两个文本框，分别输入 下载的"opencv/source" 的路径，和将要存储生成文件的路
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2024-07-08 10:41:44
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目录1.检查电脑配置1.1查看电脑是否有GPU1.2查看GPU的型号是否支持CUDA2.安装需要的软件（anacond）2.2安装anaconda2.2.1安装的小细节2.2.1 手动配置系统变量3.用conda搭建虚拟环境3.1在基础环境（base）中创建虚拟环境3.2虚拟环境的配置4.PyCharm切换代码运行环境5.结语前言（第一次接触GPU跑深度学习的同学可以look一下）误区1
安装Linux系统是每一个初学者的第一个门槛。我们都知道，系统一般是安装在系统盘C盘，Linux也有类似的系统盘（/根分区），Linux通常区分为/boot分区、/根分区、/swap分区，Linux系统以文件的方式储存，所有的文件都是储存在某个目录下，类似于的文件夹。那下面我们就来了解一下CentOS的安装。第一步：选择启动方式 在BIOS里设置光驱启动，并
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2024-04-08 21:57:46
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项目需要Pytorch框架，所以这里记录下他的安装配置过程。一些深度学习框架的安装一般需要适配CUDA版本，【这里需要说明GPU下有了CUDA这个粗GPU加速框架，可以不用cuDNN】，所以本文从CUDA->cuDNN->Pytorch逐一进行配置说明。1 CUDA配置检查自己的设备是否有Nvidia显卡，这个一般方式很多，可以自行查阅相关信息。如果硬件设备符合条件，那么就可以上Nvi
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2024-05-10 16:35:17
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之前用过TensorFlow的CPU版，现在买了个新电脑，就想把GPU也用起来，又因为目前大部分工作是在linux下做，所以有了在linux下安装cuda和TensorFlow的计划，快一个礼拜一直在搞这件事，重装了N次系统，cuda和TensorFlow终于是能用了。姑且写一下攻略吧，也算自己留个档。注意事项此攻略适用于广大使用Nvidia显卡的Ubuntu用户，CentOS，RedHat，Wi
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2024-07-27 12:03:58
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一、安装显卡驱动确认需要的 cuda 版本，以 cuda10.1 为例1. 查看版本对应在cuda说明文档中查看需要的cuda对应的显卡驱动版本 cuda10.1 在 linux 下需要显卡驱动版本 >=418.392. 在线安装显卡驱动添加ppa源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update查看添加的源中支
准备工作——Cmake在 MacOS 环境下，建议以 Xcode 和 homebrew 作为主要的 build 工具，具体配置方法这里不再赘述。建议参考 Installing OpenCV 3 from Source on macOS Catalina 配置 Cmake 相关较为完备的命令行工具。下文中仅 Cmake 为必要的 Shell 命令。$ brew install cmake实现步骤1.
这种安装的方式更简单CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。查看显卡是否支持CUDA输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号：lspci | grep -i nvid
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2024-06-10 10:19:02
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在深度学习和高性能计算的领域中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个非常重要的技术。通过CUDA，开发者可以利用NVIDIA显卡的并行计算能力来加速计算任务。然而，在实际开发过程中，可能会遇到“python指定cuda版本”的问题，这往往会影响到工作效率和项目进展。本文将记录下这一问题的解决过程，并提供一些最佳实践和工具支持。
## 背景定位
配置mysqlyum源vim/etc/yum.repos.d/mysql.repomysql55communityname=MySQL5.5CommunityServerbaseurl=http://repo.mysql.com/yum/mysql5.5community/el/7/basearch/enabled=0gpgcheck=1gpgkey=file:///etc/pki/rpmgpg/
原创
2022-04-20 18:00:46
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## 如何在CentOS上安装指定版本的Ruby
### 概述
本文将介绍如何在CentOS操作系统上安装指定版本的Ruby。我们将使用RVM（Ruby Version Manager）工具来管理Ruby版本。
### 准备工作
在开始之前，请确保你已经具备以下条件：
- 一台运行CentOS的机器，并且具备sudo权限
- 稳定的网络连接
### 安装RVM
RVM是一个用于管理不同版本R
原创
2023-10-01 10:34:17
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建议去下面链接下载后本地安装。
原创
2024-10-26 09:26:34
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CUDA是什么就不介绍了，直接讲怎么实现CUDA多版本的共存和实时切换。1、安装多个版本的CUDA这里，我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓)首先，在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。[图片上传失败...(image-7421b8-1540209119247)]然后，选择对应的安装包，这里选择runfile类型的安装文件，以便后面设置每个cuda的安装路径。
# CentOS安装指定版本MongoDB
## 引言
MongoDB是一种跨平台的文档型数据库，以高性能、高可用性和易扩展性著称。随着大数据和云计算的迅速发展，MongoDB越来越受到开发者的青睐。在本篇文章中，我们将学习如何在CentOS上安装特定版本的MongoDB，并提供详细的代码示例。
## 环境准备
在开始之前，请确保您使用的是CentOS 7或更高版本，并且您有足够的权限执行
# centos安装docker指定版本教程
## 1. 简介
本文将指导刚入行的小白如何在CentOS系统上安装指定版本的Docker。我们将通过以下步骤来完成这个任务：
1. 检查CentOS系统版本
2. 卸载旧版本的Docker
3. 安装指定版本的Docker
## 2. 步骤说明
下表展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-09-22 12:57:03
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