安装pykeops遇到了很多很多坑,对于官网要求,我建议是,即使是(optional)也必须遵守,因为他们之所以写上,是因为很多时候他们只在那些环境里测试过(不要问我是怎么发现TAT)。。。。我配置:ubuntu:16.04gcc:7.4.0CUDA:10.1cmake:3.14.5pytorch:1.3.1这个配置可以避开大部分坑。 首先安装gcc,推荐这两个教程:htt
Tensorflow2 on wsl using cuda动机环境选择安装步骤1. WSL安装2. docker安装2.1 配置Docker Desktop2.2 WSL上docker使用2.3 Docker Destop登陆2.4 测试一下3. 在WSL上安装CUDA3.1 Software list needed3.2 [CUDA Support for WSL 2](https://d
众所周知,深度学习环境往往非常麻烦,经常不同项目所依赖 torch、tensorflow 包对 CUDA 版本也有不同要求,Linux 下进行 CUDA 管理比较麻烦,是一个比较头疼问题。随着 WSL2 对物理机显卡支持,Nvidia-Docker 也提供了对容器显卡支持。我们可以通过拉取不同 Docker 镜像方式来实现对容器内 CUDA、CUDNN 自由切换,操作非常简
转载 2023-11-22 15:56:35
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linux安装docker操作系统要求以Centos7为例,且Docker 要求操作系统必须为64位,且centos内核版本为3.1及以上。 查看系统内核版本信息:uname -r3.10.0-862.el7.x86_64一、准备卸载旧版本:yum remove docker docker-common docker-selinux docker-engine yum remove docker-
转载 2024-07-03 15:45:32
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这种安装方式更简单CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出一种集成技术,是该公司对于GPGPU正式名称。透过这个技术,用户可利用NVIDIAGeForce 8以后GPU和较新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NVIDIA型号:lspci | grep -i nvid
转载 2024-06-10 10:19:02
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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 $ID$
转载 2023-09-22 21:49:31
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ubuntu18.04 CUDA10.1 docker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安装配置3.caffe-ssd环境搭建总结 前言 在unbutu中配置显卡环境,docker容器使用,以及搭建caffe-ssd深度学习环境,最后训练自己数据得出模型是一件困难事情。经过一个多星期不断调试环境反复修改,作者
# Docker CUDA安装教程 ## 整体流程 为了帮助你实现Docker CUDA安装,下面是一整套步骤。你只需要按照这些步骤顺序执行,就能够成功地将CUDA安装Docker容器中。 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 安装Docker | | 2 | 通过Docker下载适用于CUDA镜像 | | 3 | 创建一个Docker容器 | | 4 |
原创 2023-10-10 12:06:00
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# CUDADocker安装指南 在现代深度学习和高性能计算中,CUDADocker组合使用已成为一种主流实践。这篇文章将详细介绍如何在系统中安装CUDADocker,并提供一些代码示例,帮助读者更好地理解整个过程。 ## CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发并行计算平台和编程模型,使开发者可以使用N
原创 10月前
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# 使用 Docker 安装 CUDA 指南 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是 NVIDIA 推出一个并行计算平台和编程模型,它使得软件开发者能够利用 NVIDIA 图形处理单元(GPU)强大计算能力。随着深度学习等高性能计算领域发展,CUDA 在很多应用中显得尤为重要。使用 Docker 安装 CUDA 环境可以简化配置过程,本篇文章
原创 9月前
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# Docker安装CUDA教程 ## 1. 整体流程 以下是安装Docker安装CUDA整体流程: | 步骤 | 内容 | | --- | --- | | 1 | 安装Docker | | 2 | 下载CUDA Docker镜像 | | 3 | 运行CUDA容器 | | 4 | 查看CUDA运行状况 | 接下来,我们将详细介绍每一步操作。 ## 2. 安装Docker 首先,我
原创 2023-11-18 06:18:07
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环境:Ubuntu18.04裸机目录一、安装驱动Step1.查看可安装驱动版本:一般recommend都是470 Step2.禁用原驱动Step3.安装470驱动 完成后需要再次rebootStep4.安装完成后,查看显卡信息二、安装CUDA Step1.下载对应版本CUDA Step2.安装CUDAStep3.配置变量三、cudnn安装 四、nidia-
步骤:下载cuda安装环境变量配置并激活查看当前cuda版本由于在不同实验或者不同用户情况下,可能用到不一样环境,有时候安装cuda版本不匹配,因此需要在服务器上安装多个cuda版本。最近下载了一个代码跑,需要安装pytorch1.7,安装之后跑发现出错,cuda版本太旧,当时装cuda-10.0。后面重新装了cuda-10.1也不行,cuda-10.2才可以。这个blog写pyt
安装CUDA之前先查看自己电脑支持CUDA版本。 1、进入NVIDIA控制面板,点击左下角【系统信息】2、点击【组件】,可以看到支持CUDA版本。3、官网下载对应CUDA版本: (建议下载CUDA10.0版本和cudaa v7.6.5版本,因为之前有朋友和我说他们在安装高版本CUDA时,中间会出现找不到.dll文件错误,这个错误我目前没有找到方法去解决,后续有精力时候可能会找解决办法
安装及配置过程一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1)查看系统版本uname -a 2)查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为:
转载 2023-11-18 20:58:14
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一、安装前准备首先要查看你NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本。 因为是在docker中执行,所以需要先进入你容器:nvidia-docker start 容器名nvidia-docker attach 容器名 在你容器里执行以下命令查看cuda版本:nvidia-smi CUDA Version: … 这里版本号需要大于等于你安装cuda版本号二、关键点:gcc降级因为Ub
转载 2023-09-01 23:13:39
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文章目录准备工作一、nvidia1.卸载旧驱动2.查看适合本机nvidia驱动3.根据自身情况选择适合nvidia版本,我这里安装是nvidia-4603.重启一下二、CUDA cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run1.CUDA下载2.nouveau驱动,nvidia安装失败也可以先禁用这个驱动重新试试3.执行安装脚本4.添加环境变量5.验证二、CUDNN cudn
Linux系统上安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出一种并行计算平台和应用程序接口,使开发者能够利用GPU进行高性能计算。在Linux系统上安装CUDA有助于开发者利用GPU加速计算,提高程序性能。本文将为您介绍在Linux系统上安装CUDA步骤和注意事项。 步骤一:检查系统要求 在安装CUDA之前,首先需要
原创 2024-02-02 14:07:43
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# Windows Docker 安装 CUDA ## 引言 CUDA是NVIDIA提供用于并行计算平台和编程模型,它可以在GPU上运行并行计算任务,加速计算过程。而Docker是一种容器化技术,可以在不同操作系统中创建和运行独立容器,提供了一种快速部署和管理软件方式。本文将介绍如何在Windows系统中使用Docker安装CUDA,并提供代码示例。 ## 准备工作 在开始安装
原创 2023-12-02 04:36:20
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# 在Docker安装CUDA步骤 ## 简介 在本文中,我将指导你如何在Docker容器中安装CUDACUDA是一种并行计算平台和编程模型,用于利用NVIDIA GPU计算能力。通过在Docker安装CUDA,你可以在容器内运行需要GPU加速应用程序,而不必安装和配置主机CUDA环境。 ## 步骤概览 下面是在Docker安装CUDA整体步骤概览: | 步骤 | 说明 |
原创 2023-10-06 16:25:56
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