ubuntu18.04 搭建 docker，nvidia-docker2,cuda10.2+cudnn7.6.4全过程记录一、下载docker1、根新ubuntu的apt索引sudo apt-get update2、安装包允许apt通过https使用仓库sudo dpkg --configure -a
sudo apt-get install apt-transport-https ca-cer
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2023-12-20 09:43:52
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项目地址：https://github.com/easzlab/kubeasz#：先配置harbor
#：利用脚本安装docker
root@k8s-harbor1:~# vim docker_install.sh
#!/bin/bash
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certif
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2023-07-25 09:35:25
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# PyTorch与CUDA 10的结合：深度学习的高效推进
PyTorch是一个开源的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到广泛欢迎。而CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台及编程模型，使得使用GPU进行高性能计算成为可能。特别是在深度学习领域，利用CUDA可以显著加速模型的训练和推理。本文将讲述如何在Docker中使用带有CUDA 10的PyTorch镜像，以及相关的代码示例。
##
原创
2024-10-26 04:49:48
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Tensorflow2.0的安装问题tensorflow2.0的版本早已更新了，相比tensorflow1.x的版本tensorflow2.0显然更将的强大，但是它的安装过程是真的让人痛苦，下面和我一起来配置tensorflow2.0吧，windows版本我提供了cuda和cudnn的百度网盘linux的可以自行去官网下载安装过程TensorFlow 和其他的Python 库一样，使用Python
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2024-07-11 19:25:15
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CUDA10与Linux kernel之间的兼容性一直是许多开发者关注的焦点之一。在过去的几年里，随着GPU技术的不断发展和Linux操作系统的流行，越来越多的开发者开始在Linux上使用CUDA进行GPU加速的编程工作。然而，由于CUDA和Linux kernel之间的兼容性问题，有时会给开发者带来一些困扰。
在CUDA10发布之后，许多开发者开始关注它与Linux kernel之间的兼容性情
原创
2024-04-29 10:59:24
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# 使用 PyTorch 下载 CUDA 10 的实用指南
在深度学习领域，PyTorch 是一个广泛使用的框架，而 CUDA 是 NVIDIA 提供的用于加速计算的工具。当你想在 PyTorch 中使用 CUDA 10 时，可能会遇到一些挑战，尤其是在安装和配置阶段。本文将帮助你解决这个实际问题，并示范如何在环境中成功安装 PyTorch 和 CUDA 10。
## 一、准备工作
在开始之
原创
2024-10-26 07:01:11
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文章目录前言一、查看GPU支持的CUDA版本二、安装CUDA三、确定torch、torchvision和python版本四、安装anaconda五、安装torch和torchvision 前言安装cuda版本的pytorch时踩了不少坑，网上安装pytorch的版本很多，一般的教程都是到pytorch的官网，利用网址和镜像源去安装，问题非常多。也有教离线安装的，但是没有正确的安装顺序，torch
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2023-08-30 18:19:18
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目录 一.安装anaconda注意1.配置anaconda环境变量 2.检验添加国内（清华）镜像源二.安装cuda1.卡带NVIDA控制面板——系统信息，查看系统对应的cuda的版本2.官网下载，安装3.添加环境变量（该图是别的地方） 4.检查 三.安装cudnn检查四.在anaconda中配置pytorch虚拟环境注意其他一.安装anaconda在anac
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2024-09-16 02:01:45
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# 与CUDA 10兼容的PyTorch
在深度学习的领域中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）和PyTorch（一个流行的深度学习框架）是两个不可或缺的工具。开源框架PyTorch支持CUDA，能让用户利用NVIDIA GPU加速计算，显著提高模型训练效率。CUDA 10是一个特定版本的CUDA，与PyTorch结合使用时，可以帮助我们进行高效的
原创
2024-10-09 03:52:03
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pull 一个 conda镜像 首先查看镜像库：docker search miniconda 选择第一个conda镜像docker pull continuumio/miniconda3pull好镜像后，查看，修改tag和image名称 查看镜像：docker images 修改REPOSITORY 和TAG名称docker tag ????? xxxxxxy:1
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2023-07-21 11:01:14
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# 如何在CUDA 10上安装PyTorch
在深度学习的世界中，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。对于新入行的小白来说，可能会对如何安装与CUDA 10对应的PyTorch感到迷茫。今天，我将为你详细讲解整个过程，包括必要的步骤、安装命令、配置环境等。
## 安装流程
以下是安装PyTorch与CUDA 10的基本流程：
| 步骤 | 描述
小白一个，从开始从老师那里听说了GPU编程这一回事，回去就自己尝试配置编程环境。虽然在博客上看了大佬们的教程，对我这个菜鸟来说很困难，感觉不是很详细。按照其中一个的教程配置了不下10次，我同学的是配置好了，但是我的怎么都运行不了。但在我的坚持下，环境总算是搭建成功了，我这篇博客主要参考了 和 两篇博客，感谢大佬们的帮助！！！我就用我亲身体验，写下这篇博客，以供初学者参考，希望大家能指出其中不足
因项目代码需要安装，最终环境配置如下：tensorflow 2.1.0
cuda_10.2.89_441.22_win10.exe
cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip 1.CUDA下载安装CUDA的安装包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项，我选择的是cuda_10.2.89_441.22_win10.exe(大小为2+G)，安装
目录一、前言二、官方安装教程及软件包1、官方教程2、CUDA Toolkit 10.0 Download3、cuDNN Download三、Win10安
原创
2022-09-07 10:36:05
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1、安装环境OS: Win10 专业 x64Python: Python 3.7.7（通过Anaconda软件自带安装）Anaconda: Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64.exe 【这个版本自带的py
CUDA各种版本大同小异，找到对应的版本下载即可1、tensorflow_GPU的安装tensorflow_GPU安装有很多方法，（1）直接使用pip install tensorflow_gou==版本（2）使用源直接下载后，直接在下载文件的路径安装，这里给出阿里的一个下载源，很快 &nbs
一、注意事项安装了3个钟头，遇到了很多问题，成功后总结一下遇到的问题，希望大家及时止损。 1.要是用tensorflow_gpu,需要安装cuda，如果要运行神经网络，需要安装cudnn。 2.duda，cudnn，tensorflow_gpu,这三者有对应的版本号，具体的大家可以百度。我安装的对应版本是cuda10.0+cudnn(在官网下载时选择对应cuda10.0的版本)+tensorflo
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2024-08-20 17:20:43
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目录对于系统镜像的备份问题对于Dock镜像内使用串口等问题对于nano与STM32进行串口通讯,同时运行mobileNet-V1网络进行识别对于系统镜像的备份问题首先在windows系统上是不好读取系统镜像的,而且不同的TF卡本身也对镜像存在一些要求.首先我是使用了ubuntu的虚拟机.1.首先TF卡要插上读卡器要连接上虚拟机2.terminal输入sudo fdisk -l查看对应的u盘文件,注
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2024-07-09 15:54:45
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一开始是想要在windows上训练yolov5模型，由于本人第一次接触cuda以及pytorch，在安装过程中有各种各样的问题，重装了无数次nvcuda还是无济于事，最后竟然发现一直下载错了版本，故发文记录并且把成功经验分享给大家。首先本人使用的版本是Anaconda+Pytorch1.8.1+torchvision0.9.0，cuda10.2，显卡为GTX1060，驱动版本441.22 一开始在
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2024-02-22 19:28:02
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CUDA8安装配置CUDA8的安装包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项，我选择的是cuda_8.0.61_win10.exe(大小为1.3G)，安装的时候建议选择 自定义 而不是“精简”(从下面的英文解释可以看出，其实这里的精简写成完整应该更贴切，他会安装所有组件并覆盖现有驱动，然而我并不想安装全家桶，何况我的官方显卡驱动比他的新)。如下图所示，我们只需选择CUDA下面这4项就够了（
