【Django是什么】Python下有许多款不同的 Web 框架。Django是重量级选手中最有代表性的一位。许多成功的网站和APP都基于Django。Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。Django遵守BSD版权，初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。 
拿到一个已经安装好驱动的服务器，在此基础上安装了cuda8.0.记录安装过程1.首先下载cuda8.0我采用的是本地先在官
原创
2023-02-06 16:40:41
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Kubernetes（K8S）作为一个开源项目，通常需要安装在Linux系统上运行。在某些情况下，我们可能需要在CentOS 7上安装CUDA（Compute Unified Device Architecture）来支持GPU相关的工作负载。CUDA是由NVIDIA提供的并行计算平台和应用程序编程接口，可以充分利用GPU进行并行计算，为深度学习、机器学习等工作提供了强大的计算支持。
下面我将以
原创
2024-05-15 09:48:13
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目录环境配置软件安装1.支持最高的cuda版本查询，下载cuda开发软件；3.配置环境（~/.bashrc添加环境变量）4.后续维护查询补：关于windows下的cuda环境配置一、Visual Studio 2022 + CUDA 11.6 (Windows10)二、Visual Studio Code + CUDA 11.6 (远程连接Ubuntu)摘要：由于课题要对图像处理程序进行加速，于是
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2024-04-22 22:35:47
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2017-04-13 11:41:00
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1. 安装前的预备知识/Pre-installation ActionsCUDA是NVIDIA公司开发的一套并行计算平台和编程模型，它通过GPU（显卡）的强大计算能力显著地提高程序的运行速度。它实际上只是在C语言的基础上提供了一组扩展，所以其cuda代码的风格与C语言十分相似。为了在你的Linux系统中使用CUDA，需要做以下准备工作：确认你的电脑上有一张支持CUDA的显卡首先，只有英伟达的显卡才
经过三天的反反复复安装cuda和cudnn搭建tensorflow-gpu1.13.1环境之后，得到了一些经验，想在这里与大家分享一下：第一、选择安装驱动的时候一定要符合自己机型的显卡型号，可以安装NVIDIA驱动检测软件对自己的机型显卡进行检测。 1.安装NVIDIA驱动检测sudo yum install nvidia-detect2.查看显卡驱动型号nvidia-detect -v就会出
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2024-05-14 14:42:11
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本文将会讲到四种典型的深度学习框架：Tensorflow-GPU keras pyTorch caffe 的配置和安装。我们的系统环境是Centos 7。一：先安装anaconda，因为anaconda较python来讲，其库更全，而且也便于支持其他语言。（1） 下载个anaconda。地址：https://www.continuum.io/downloads 或者 https://m
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2024-05-10 16:52:04
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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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首先官方文档有cuda驱动和toolkit和Linux内核本，gcc版本的对应关系，其中也有一些安装过程可参考：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive此网址也包括各个版本的cuda驱动与库 cuda文件版本命名理解：NVIDIA-Linux-x86_64-450.191.01.run 此为run文件，对应
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2024-07-19 10:47:52
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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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MPICH2是MPI（Message-Passing Interface）的一个应用实现，支持最新的MPI-2接口标准，是用于并行运算的工具，在程序设计语言上支持C/C++和Fortran。最近因为有项目需要的计算量比较大，所以就学习使用了MPICH2，在此根据网络上查询的相关信息和我自己的实际使用经历，分别总结一下MPICH2在windows和linux下基本的安装使用方法。
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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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CentOS安装tensorflow-gpu的过程遍地是坑，有条件的哥们还是遵从Tensorflow官方建议，直接上Ubuntu。如下主要包含了几个分支：安装Python 3显卡驱动CUDA/cuDNNtensorflow-gpuglibc和gccCentOS 7.2安装Python 3.7CentOS 7.2默认的Python版本是2.7.5，这里采用源码编译安装Python 3.7。$ ll
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2024-06-09 08:44:34
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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 |
| -------- | --------
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2024-05-15 09:47:54
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先查看自己的linux上显卡型号： # lspci | grep -i nvidia04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102a1)04:00.1 Audio devi
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2023-11-02 10:50:07
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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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前言用deb方式安装的cuda，进行卸载。我目前是卸载10.1，安装10.2或者11.6。 CUDA与显卡型号是对应的，若显卡升级了，那CUDA也要跟着升级，不然无法适配显卡，找不到设备。RTX2060s/RTX2070s 可以对用CUDA11.6，cudnn8.4.0, Driver Version 510RTX3050 用CUDA11.6就不行了，发现是驱动NVIDIA-525合适，CUDA1
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2024-08-16 10:45:28
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U盘安装Centos7按TAB键之后出来的文字修改为：>vmlinuz initrd=initrd.img linux dd quiet。改好之后回车，然后就会列出你的设备列表了然后重启电脑，重复上一步做法，将底下的命令改成：>vmlinuz initrd=initrd.img inst.stage2=hd:/dev/sdc4 quiet 回车使用sudo提示用户不在sudoers文件
目录下载nvidia驱动cuda开始安装安装完成配置环境变量验证安装cudnn #链接cuda和cudnn安装与配置（windows）# 其实根据cuda和cudnn官网提供的安装教程已经足够# cuda-10.2为例，cuda-10.1和 10.2 版本均有可视化界面，之前的低版本内容都是一样的，仅是有框和无框的区别下载cudacudnn（需要注册才能下载）nvidia驱动# nvidia-s
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2024-10-25 12:04:22
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