在使用Eclipse时候，仍然出现 libcuda.so 找不到的情况.....原因：cuda环境没有设置到系统环境中。方案：设置CUDA path：在bashrc中添加路径，只对当前用户产生影响。sudo gedit ~/.bashrc在最后行添加内容：export...
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2018-01-30 15:12:00
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Preparesudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-develsudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-develsudo yum install atlas-devel sudo yum install
原创
2022-09-08 20:36:12
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1. 右键工程点击：Building Dependency右击：Build Customizations点击选项：CUDA 7.5 2.添加C++依赖：cudart.libkernel32.libuser32.libgdi32.libwinspool.libcomd...
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2016-07-11 18:43:00
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在一台linux上启动caffe mnist lenet程序，同时nsight调试进入cuda代码里
原创
2022-07-19 11:40:20
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因为一些原因还是需要使用别人基于Caffe的代码，但是代码比较老，默认不支持高版本的cuda或者cudnn 怎么办呢？基本上就是把最新官方Caffe BVLC的几个关键文件拿过来替换即可。 脚本如下： 然后，再编译你的caffe_xxx时，CUDA和CuDNN都用起来，都可以编译了。
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2018-05-18 16:33:00
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作为小码农的我，昨天就在装这个东东了，主要參考第一篇博文，可是过程发现非常多问题。经过反重复复，千锤百炼。最终柳暗花明。我把这个caffe给搞定了，是故，我公布出来。后之来者，欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分，在Ubuntu上调试执行成功。第一部分：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装
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2017-08-15 20:18:00
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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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第一部分，准备材料（NVIDIA官网下载）：显卡驱动àNVIDIA-Linux-x86_64-367.44.runCuda8.0àcuda_8.0.27_linux.run网址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsCudnnàcudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz网址：https://developer.nv...
原创
2021-07-12 10:12:04
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第一部分，准备材料（NVIDIA官网下载）：显卡驱动NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.runCuda8.0cuda_8.0.27_linux.run网址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsCudnncudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz网址：https://deve
原创
2021-07-12 10:12:10
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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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caffe在windows上编译gpu版本堪称地狱式摧残，很难成功，但我却成功编译caffe-windows gpu版本，而且是使用cuda10.0年8月15日.
原创
2024-10-24 12:25:50
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文章目录前言探索过程结果 前言最近这段时间实验室新进了一批A100的卡，需要在上面微调一个大模型。自己之前有一定的CUDA安装和卸载经验，在本地主机上装过11.7和12.1两个版本的，本来没觉得这会是一个非常困难的事情，按部就班的操作就可以。如果希望安装CUDA，还是建议参考官方的说明文档 NVIDIA CUDA Installation Guide，这个后面有时间也许可以出一期（但是该装的都装
20220101 CUDA 安装报错 could not create file “…\chrome_elf.dll” 关闭36020210617 pytorch 1.6 cuda 10 显卡安装20210607 pytorch 利用 gpu运行模型20210110显卡使用限制 指定多块GPU的方式和前文完全一致，只需要多写几个编号即可：import os
os.environ["CUDA_VI
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2024-09-27 23:24:28
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@[TOC](linux下的docker安装与使用(centos 8))版本信息VMware15+CentOS 8[alvin@localhost ~]$ su
密码：
[root@localhost alvin]# cd
[root@localhost ~]# uname -a
Linux localhost.localdomain 4.18.0-193.el8.x86_64 #1 SMP Fr
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2024-10-23 15:56:49
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在CentOS操作系统上安装CUDA是一项非常重要的工作，特别是对于需要在GPU上运行深度学习、机器学习等计算密集型任务的开发者来说。CUDA是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，通过CUDA，开发者可以使用NVIDIA GPU进行并行计算，加速计算任务的运行。
以下是在CentOS操作系统上安装CUDA的详细步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | --------
原创
2024-05-15 09:47:54
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1、前期准备安装依赖sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-develsudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel sudo yum atlas-devel cmake glibc-
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2024-03-26 20:08:26
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特别感谢在学习和使用Caffe和CNN的过程中，超级大神Yanqing Jia, Eric Tzeng, Evan Shelhamer, Ross Girshick, Sergey Karayev, Sergio Gadarrama给予的帮助。 特别说明： 0. Caffe 官网地址：http://caffe.berkeleyvision.org/ 1. 本文为作者亲自实
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2022-08-08 11:30:39
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深度学习框架的配置过程真是血泪史啊，如果想把所有模块都配置好，还是要花不少功夫的，这其中肯定会有不少坑。记录下自己安装caffe的整个过程：1、检查自己电脑的配置 这一步很重要，也是最容易被忽略的。如果只是看了几个博客，就直接开始配置了，这样的话，在后面后遇到很多问题。经典的配置可能是ubuntu+cuda+cudn，但是使用cudnn
原创
2023-10-10 09:19:24
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首先去NVIDIA官网下载CUDA 在这里，需要注意图中的network与local。前者就是一个网络安装器，需要在线安装，而后者则是完整版的安装文件，可以离线安装。我是下载的后者。下载之后，双击.exe程序。 点击OK进行安装。 之后进入NVIDIA安装界面，先会检查系统是否适用于CUDA，然后进入下图界面。这里我们选择自定义，并点击下一步。（在安装之前最好关闭掉360安全卫士，不然会弹出一些列
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2024-07-18 23:34:53
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最近，由于学习需要，需要在Centos系统上配置CUDA环境，以下分享一下安装过程，也方便我再次查看，以此来做个记录（注：本人小白一个，只是照自己实际情况总结，不当之处还请大佬们谅解。）。一 安装前的准备1、查看自己的GPUlspci | grep -i nvidia执行即可，我的GPU如下： 2、查看CentOS版本uname -m && cat /etc/redhat
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2024-03-07 07:58:26
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