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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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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1、安装docker2、下载caffe docker镜像 docker pull bvlc/caffe:gpu 可以去https://hub.docker.com/search/?q=SSD%20caffe&type=image搜索想要的caffe版本3、docker images 查看镜像4、运行caffe容器 docker run -t -i bvlc
原创
2022-01-17 16:34:06
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这篇博客写于2019年3月28日，大家在参考的时候注意时效性，不过万变不离其中，我只是想把这些个关系讲清楚，让大家少踩坑。Docker就是个容器，而deepo就是个镜像，镜像可以看做是类，而容器就是镜像的一个实例化，deepo镜像的环境很依赖系统的环境，但是相对来说，各个系统比较独立，比如在我的配置过程中，docker是可以启动服务的，但是deepo启动不了，是因为docker对于cuda9.0就
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2023-12-25 20:58:59
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文章目录1. docker使用GPU2. 镜像cuda版本和宿主机cuda版本不兼容2.1 确定问题2.2 解决方案3. ubuntu上安装GPU驱动4. NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux 1. docker使用GPU首先介绍几个事实：最初的docker是不支持gpu的为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docke
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2023-07-21 11:07:54
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一开始在docker中拉取了ubuntu镜像再配置环境就遇到pytorch安装一直报错的问题，后来安装anaconda后安装也一动不动。后来就尝试直接拉取带有cuda的pytorch镜像，结果发现torch.cuda是false，一直很苦恼，网上也有说去拉取nvidia-driver的镜像，不过我想可能是nvidia-smi不可用的问题导致cuda不可用的。后来看可以安装nvidia docker
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2023-08-19 13:29:19
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最近发现网速太慢，用anaconda配置环境根本搭建不起来，没办法只能另想出路，试试docker，发现简直是我的救星，分享一篇借鉴别人的Docker环境配置。一、安装Docker1.更新系统软件，并下载必要工具sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-c
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2024-02-04 10:16:41
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1.安装docker镜像sudo docker pull nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04
# 创建一个cuda9.0 cudnn7 ubuntu16.04的容器，名字为caffe，同时将本机的/home/hzh目录挂载到容器的/var/workspace下面
sudo nvidia-docker run -it -v /home/hzh:/var/
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2024-06-17 12:29:43
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在AI应用容器化时，会碰到cuda failure 35错误，查了下是跟CUDA驱动版本有关。但有时同一个镜像在不同环境运行仍会有问题，查了下宿主机的显卡驱动版本，也没发现什么问题。为了彻底解决这类问题，了解了CUDA API的体系结构，并对NVIDIA Docker实现CUDA容器化原理进行了分析。CUDA API体系结构CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，通过一些CUDA库提供了一
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2024-04-16 22:59:23
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作者：高广超本文默认读者已经对Docker有一定了解，且清楚使用Docker进行部署的优势。1.安装Docker(Mac)官网：https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/1.1 下载 Docker for Mac地址：https://store.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac
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2023-08-05 21:19:23
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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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为什么要用docker， 熟悉docker 其实已经很久了，自从实习的时候觉得它是一个利器以来一直没有机会使用它，这几天在折腾caffe环境中，觉得是时候用上Docker了。需求：构建一个独立的容器，里面安装了caffe 的所有依赖，在需要跑代码的时候，直接运行它。优点：可以解决各种依赖问题，比如这个软件需要安装gcc 4.7 ，而另外一个需要安装gcc 4.8 等等互斥的环境需求。Docker
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2023-07-17 11:12:15
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# Docker CUDA实现指南
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下实现"Docker CUDA"的整体流程。下面是一个简单的甘特图，展示了具体的步骤及时间安排。
```mermaid
gantt
title Docker CUDA实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 安装Docker
安装Docker: 2022-0
原创
2024-03-16 04:55:07
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ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd教程前言一、caffe-ssd是什么？二、使用步骤1.总体环境介绍2.创建docker与安装配置3.caffe-ssd环境的搭建总结 前言 在unbutu中配置显卡环境，docker容器的使用，以及搭建caffe-ssd深度学习的环境，最后训练自己的数据得出模型是一件困难的事情。经过一个多星期不断调试环境反复修改，作者
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2024-06-06 21:56:07
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目录前言一、Docker安装备份sources.list并新建阿里源镜像填入（最近清华源好像有问题）更新源使之生效二、NVIDIA GPU 驱动安装驱动安装检查安装结果三、Docker安装docker安装检查安装结果为避免docker操作必须要sudo，将当前用户加入docker用户组（${YOUR_NAME_HERE}处填当前用户名）四、Nvidia-docker安装安装检查安装结果五、Dock
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2023-07-21 11:04:58
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docker ubuntu 安装apt install docker nvidia docker 安装curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$
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2023-09-22 21:49:31
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