如果你参加了GDC 2019大会或者一直关注我们的动态,那么你可能已经听说或者看到了我们完全重新开发的PVRMonitor工具的Demo。我们不仅对其进行了很大的改进, 而且我们还重新设计了三种模式——Android平台和Unity/Unreal引擎插件。现在大家已经可以下载使用了！在这里我宣布大家可以在谷歌商店下载Android版本的应用了。不记得它有哪些功能了吗？下面就列举其主要的功能特性。在
# Ubuntu MySQL Monitor
MySQL is a popular open-source database management system used by many websites and applications to store and retrieve data. Monitoring the performance of the MySQL server is c
原创
2023-10-14 11:40:44
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system-monitor使用过Windows 10的朋友们都知道，Windows 10系统自带了一项功能——任务管理器，我们可以通过它方便地查看当前系统的状态，主要包括CPU，内存，硬盘，GPU。如果使用Ubuntu系统，有一个插件可以达到相同的目的——system-monitor。原理介绍Ubuntu是开源操作系统linux的一个发行版，也是目前使用人数最多的一个发行版。为了方便广大用户使用
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2023-10-03 13:37:09
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文章目录基本信息1.ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 之pywrap_tensorflow.py（1）Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 没有装（2）cuda和cudnn版本不一致（3）tensorflow-gpu版本不一致（4）其他python库版本问题等2.TensorFlow pi
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2024-10-11 13:22:27
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摘要：本文详细介绍了在Ubuntu 18.04下如何配置深度学习GPU（显卡）环境，包括了显卡驱动下载安装，环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功，是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法，其要点如下：安装显卡驱动安装Cuda 10.0安装cuDNN前言GPU作为深度学习的一个强有力工具，特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地，深度学习的模型可以
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2024-04-04 06:49:15
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写在前面一些废话接触深度学习已经有一段时间，之前一直在windows下使用Theano，但是发现Theano天书般的源码真是头大，在看到tensorflow中文教程后，发现它竟然逻辑清晰，教程丰富，实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑]所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装，结果入坑无数，同时搞坏了一块1T硬盘(花了450大洋啊，心在滴血…)。初步估算，整个
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2024-06-29 21:58:57
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引用参考： 一. 安装环境Ubuntu16.04.3 LSTGPU: GeForce GTX1060Python: 3.5
CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)cuDNN v6.0
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2024-06-17 17:32:27
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经历了半天得研究，终于把conky的配置文件搞明白了，于是自己改了一个，主要把ATI相关的性能显示出来特此记录备份。ps:ATI显卡在linux上就是悲剧！ 补充说明： aticonfig命令提供了对显卡各种参数的详细设置与显示，为了得到显卡温度始终频率等信息，必须使用命令初始化一下，主要就是aticonfig自动备份xorg的配置文件：sudo ati
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2024-03-15 20:28:07
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Android Monitor包含GPU Monitor，它将可视化的显示渲染窗体的时间。GPU Monitor可以帮助你： 1、 迅速查看UI窗体生成 2、 辨别是否渲染管道超出使用线程时间在GPU Monitor中显示一个运行的应用1、 打开一个项目 2、 在物理设备或...
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2016-07-01 17:37:00
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文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
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2024-09-01 22:43:35
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先介绍一下我自己的配置环境Ubuntu 16.04Intel i7 CPU16G内存GTX980Ti 显卡1、安装NVIDIA显卡驱动（1）先在NVIDIA官网上下载对应的驱动程序，可根据自己的GPU的型号下载相应的.run文件例如NVIDIA-Linux-x86_64-3xx.xx.run形式的文件名自己电脑的GPU型号查询可在终端输入：nvidia-smi查询。大概在中间位置。也可以输入： n
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2024-05-05 15:49:30
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Ubuntu16.04安装NVIDIA显卡驱动一、查看显卡型号1.方法12.方法2二、下载显卡驱动三、安装显卡驱动1.BIOS禁用secure boot2.卸载旧版NVIDIA驱动程序3.禁用nouveau4.进入命令行界面并停止可视化桌面5.给run文件赋予执行权限6.安装驱动7.安装过程选项8.打开可视化桌面并检验安装结果 一、查看显卡型号1.方法1输入以下命令lspci |grep -i
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2024-06-12 09:19:05
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1. 下载下载，请点击这里2. MPI安装在ubuntu终端中，先执行下面命令：sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install gfortran2.1 将下载文件移动到ubuntu中在虚拟机/home/用户名下新建文件夹software将mpich-4.0a1.ta
0. 综述目前，知道3种安装N卡驱动的方法： 1. PPA源：最简便，但未必有最新驱动（亲测），或可能遇到问题（风闻）。sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa #添加ppa源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源
sudo apt-get update #更新ap
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2024-08-07 14:25:04
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之前写过关于windows下安装支持GPU的matconvnet以及tensorflow的博客，具体参照: 这次稍微记录下ubuntu下安装支持gpu版的tensorflow吧，毕竟我觉得还是挺简单的。。系统：Ubuntu16.04########################################## START####################################
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2024-03-28 11:24:39
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二.安装过程1、检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号，如果你是双系统，在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息；你也可以在ubuntu的终端中输入命令：$ lspci | grep -i nvidia ， 会显示出你的NVIDIA GPU版本信息，不过不是很详细。 然后去
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2024-04-29 17:26:25
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容器将应用程序封装到隔离的虚拟环境中，以简化数据中心的部署。通过将所有应用程序依赖项 (例如二进制文件和库) 都包括在内，应用程序容器能在任何数据中心环境中无缝地运行。英伟达基于Docker 提供的NVIDIA-Docker可用于容器化 GPU 加速的应用程序。这意味着无需进行任何修改即可轻松容器化和隔离加速的应用程序，并将其部署到任何受支持的、可使用 GPU 的基础架构上。 管理和监控加速的数据
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2023-07-11 20:21:04
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在Ubuntu系统中搭建GPU版pytorch环境1 搭建pytorch的GPU环境1.1 重装ubuntu自带的显卡驱动自带的显卡驱动可能没有办法使用nvidia-smi命令查看显卡信息打开终端，检测N卡和推荐驱动的输入：ubuntu-drivers devices安装推荐的驱动sudo ubuntu-drivers autoinstall安装完成后重启电脑现在输入nvidia-smi指令便不会
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2023-08-03 19:28:45
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0.检查配置1. VMWare上运行的Ubuntu，并不能支持真实的GPU（除了特定版本的VMWare和特定的GPU，要求条件严格，所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后，又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统，链接在此，以此来搭建Caffe GPU版本）；2. 输入：lspci | grep -i nvidia 显示结果：
文章目录1 安装nVIDIA显卡驱动方法1方法2 添加官方源2 安装CUDA9.02.1 gcc/g++降级2.1.1 查看现有gcc/g++所用版本2.1.2安装gcc/g++ 6版本2.1.3降级2.1.4再次查看gcc/g++的版本指向2.2 安装CUDA9.0 ToolKit软件包2.2.1 下载安装包2.2.2 启动安装程序2.3 配置环境变量3 安装cuDNN3.1 下载安装包3.2
