目录docker和nvidia-docker的区别docker安装docker-nvidia安装使用docker安装gpu版本的pytorch安装JupyterLab （可以选择不安装）命令解读 docker和nvidia-docker的区别nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-pl
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2024-03-19 20:11:25
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目录（一）引言（二）更新驱动1下载驱动更新2安装3进行驱动更新（三）安装anaconda3-5.2.0（四）安装tensorflow-gpu1安装tensorflow-gpu环境2安装jupyter3安装tensorflow-gpu4安装pytorch（五）在pycharm中使用tensoflow-gpu1配置新的pycharm环境2创建IDLE快捷方式 资源下载，提取码:vv50 （一）引言最
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2024-05-05 08:32:30
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1.GPU 安装需要从官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载cuda 9.0不过官网下载很容易断，我用了百度云来下载，遇到第一个坑。安装过程就是很傻瓜的。（特别注意现在tensorflow不支持9.0,所以我下载用的是8.0），需要VS2015对此路径下的C:\ProgramData\NVIDIA Corporat
原创
2017-11-05 16:40:52
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环境：操作系统：Ubuntu 16.04 x64，USB 安装独显：Geforce GTX 1050，本地安装Cuda 10.0 网络在线安装一、安装Geforce GTX 1050 驱动安装1. 英伟达官网下载驱动程序 英伟达官网 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn根据电脑配置选择相应的
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2024-05-17 20:18:06
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前言之前自己没有完整走过深度学习环境配置的流程，总觉得流程很麻烦，很烦人，后来经过几次的折腾，发现其实也没有那么吓人，基本上一遍就过。因此特意记录下自己的配置流程，相信你按照我的流程，也能非常顺利的配置好cuda和cudnn，开始你的深度学习之旅！依赖安装Ubuntu18.04默认安装了gcc v7，而cuda-9.0依赖gcc v6，通过下面命令安装：sudo apt-get install g
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2024-07-23 09:32:34
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一、环境准备硬件：台式机或者笔记本一台软件：已安装好ubuntu16.04LTS系统注：最好在独立的电脑上做研究和开发，不要使用虚拟机之类的，省的遇到问题，无法解释。以下使用的机台式机是：Z840工作站，显卡为 NVIDIA Quadro P4000二、安装显卡驱动点击“系统设置-->详细信息”，在“图形”看到自己电脑上的显卡。如果“图形”处没有显卡的型号，则需要进行显卡驱动的安装。（NVI
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2024-04-23 18:58:11
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目录前言第一步：安装Anaconda1.下载和安装2.配置Anaconda环境变量第二步：安装CUDA Toolkit + cuDNN1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本2.下载CUDA + cuDNN3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0第三步：安装TensorFlow-GPU1.创建conda环境2.激活环境3.安装tensorflow-gpu第四步：测试前言
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2024-07-23 13:26:29
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TensorFlow——GPU版本安装参考文章 1.http://blog.sina.com.cn/s/blog_14935c5880102wu86.html 1.winR打开诊断看电脑GPU信息dxdiag 查看电脑GPU版本 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 2.打开NVIDIA控制面板->帮助->组件查看当前显卡支持CUDA Tool
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2024-03-08 09:27:21
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参考： 1、https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/docker 2、https://tensorflow.google.cn/install/install_linux#installing_with_docker按照以下步骤通过Docker安装TensorFlow：1、按照Docker文档中
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2023-11-02 22:45:51
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首先十分感谢我的老师对我的支持，终于申请到了电脑，现在终于可以在linux系统下载配置tensorflow-GPU加速器了，对于新手说安装过程也是十分’感动’，掉坑无数，希望本文可以给大家带来帮助。步骤一：安装Nvidia显卡驱动 步骤二：下载并安装cuda8.0 步骤三：安装GPU版tensorflow 步骤四：安装atom及其插件 步骤五：测试程序步骤一 ：安装Nvidia显卡驱动 步骤二：下
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2024-05-20 12:23:35
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这里写目录标题前言本人安装环境查看需要安装Cudnn和Cuda的版本CUDA安装配置CUDA环境检测是否安装完成Cudnn安装将Cudnn相应文件放到CUDA文件去安装tensorflow-gpu找到对应的tensorflow-gpu版本创建tensorflow-gpu环境下载tensorflow-gpu安装过程中出现的错误测试tensorflow是否安装成功 前言在这次装tensorflow-
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2024-07-01 21:04:59
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win10下pytorch-GPU+cuda安装全过程查看独立显卡选择对应型号的cuda安装对应型号的cudnn安装及相应配置conda创建虚拟环境选择清华镜像安装conda下载出现连接超时怎么办安装pytorch将虚拟环境添加至jupyter 查看独立显卡在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中（或者任务管理器-性能中），查看是否有独立显卡。
可以看到本机有一个集成显卡和独立显卡NVI
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2024-04-22 22:50:14
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删除、卸载 sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda* sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda*" "nsight*" sudo apt-get --purge remove "*nvidia*" sudo apt-g ...
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2021-06-16 00:21:00
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# PyTorch安装GPU
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的开源框架，它提供了丰富的工具和接口来构建和训练神经网络模型。如果你想在GPU上加速PyTorch的计算，你需要正确地安装和配置GPU相关的软件和驱动程序。本文将指导你如何在PyTorch中安装GPU，并提供了安装过程的示例代码。
## 步骤1：安装CUDA
CUDA是NVIDIA的并行计算平台和编程模型，它允许你在N
原创
2023-08-23 09:59:19
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根据官方文档 http://deeplearning.net/software/theano/install.html#windows来安装theano库会显得比较繁琐，在此介绍一种简洁的配置方式，包含以下4步(以64位Win7环境为例)： 1） 安装TDM-GCC (64位) 2）
2017年4月,谷歌公布了张量处理器（TPU）的论文——TPU 已经在谷歌数据中心内部使用大约四年，而且TPU 在推理方面的性能要远超过 GPU（“尽管在一些应用上利用率很低，但 TPU 平均比当前的 GPU 或 CPU 快15-30倍，性能功耗比高出约 30~80 倍”）CPU GPU TPU的工作原理CPU 如何运行 CPU 最大的优势是灵活性。通过冯诺依曼架构，我们可以为数百万的不同应用加载
一、公钥加密 假设一下，我找了两个数字，一个是1，一个是2。我喜欢2这个数字，就保留起来，不告诉你们(私钥），然后我告诉大家，1是我的公钥。我有一个文件，不能让别人看，我就用1加密了。别人找到了这个文件，但是他不知道2就是解密的私钥啊，所以他解不开，只有我可以用数字2，就是我的私钥，来解密。这样我就可以保护数据了。我的好朋友x用我的公钥1加密了字符a，加密后成了b，放在网上。别人偷到了这
要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN，然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。 其次还要了解一下不同的T ...
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2021-08-11 23:24:00
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下载NVIDIA驱动的相关工作用以下命令：lspci | grep -i nvidia # 查看显卡型号 sudo dpkg --list | grep nvidia-* # 查看驱动版本已经安装了相关版本的版本
原创
2022-02-21 16:32:33
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Swin Transformer 环境搭建 1. 摘要 本文主要对 Swin-Transformer
Swin Transformer 环境搭建1. 摘要本文主要对 Swin-Transformer-Object-Detection 进行简要介绍，并考虑到其环境安装对新手而言是一个常见的挑战，因此本文实现了其对应的环境安装。2. 介绍Swin Trans
