今天在阿里云上申请了一个深度学习服务器，碰到了很多坑，在网上查了好多资料，大都是自己电脑可以别的电脑就不可以的那种，整合了多个博客的文章才把环境配置好，现在写一个完整的配置方案，以后用起来就方便多了，也供大家参考。一、首先安装nvidia驱动：***在官网上查找符合自己gpu的驱动：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，选择合适的版本下载。 更新系统源
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2024-05-01 11:33:01
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我认为最好的方法就是screen命令。在大家对man手册不感冒的情况下，我先来说说这个命令的用法。介绍一下用screen命令实现一个终端登录后，可以使用多个屏幕进行工作的。众所周知，我们登录系统的控制台后，控制台上有多个虚拟终端，可以通过Alt＋F1。。。F6来进行多屏幕切换作业。但是我们如果通过ssh登录到系统后，如何在一个终端下用多个屏幕工作，以提高工作效率呢。screen命令可以
背景小编在刚开始学习Python时，是在Python官网下载的原生版本，用的是自带的编码环境，后来了解到在数据分析、数据科学领域用Jupyter notebook比较好，于是直到现在也是一直在用Jupyter notebook，也偶尔用PyCharm做开发。在数据分析与处理中Jupyter notebook还是很方便，可以直接查看数据，可以写文档，可以画图 等很多优点，感觉Jupyter note
您只需要专注于深度学习本身，无需安装任何深度学习环境，零设置开启您的深度学习之旅。极客云，为深度学习而生，您只需简单几步操作即可测试和训练您的模型。1.上传代码和训练集数据（不收费）上传的数据将会被挂载到 连接后服务器的 /data 目录下2.选择适合配置，创建云服务器。我第一次配置时候选择最便宜的，来熟悉环境，下载所需软件包。3. 配置好云主机后，打开Jupyter Notebook
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2024-04-24 15:35:52
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因为LZ是使用GPU服务器跑TensorFlow，而TensorFlow默认的是占用所有GPU，于是为了不影响其他同学使用GPU，于是就试验和总结了一下TensorFlow指定GPU的方法。。环境系统：Ubuntu14.04TensorFlow：v1.3GPU 8个GTX1080，第一列的0~7的数是GPU的序号一.设置指定GPU1.一劳永逸的方法，直接在~/.bashrc中设置环境变量 CUD
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2024-05-07 13:13:33
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1、vi是linux系统上经常使用的一个文本编辑器，其有三种模式：命令模式、编辑模式(插入模式)、末行模式。命令模式——>编辑模式：“i a o I A O”linux编辑模式——>命令模式：“ESC”shell命令模式——>末行模式：“： / ？”(：与/用于搜索)bash编辑模式经常使用操做：网络i :在当前光标前面插入数据lessa :在当前光标以后插入数据编辑
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2024-06-20 09:56:43
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Linux终端窗口这是一个简短但是非常有用的教程：它向你展示从终端运行Linux应用程序的同时，如何保证终端仍然可以操作。在Linux中有许多方式可以打开一个终端，这主要取决于你的发行版的选择和桌面环境。使用Ubuntu的话，你可以使用CTRL + ALT + T组合键打开一个终端。你也可以点击超级键(Windows键)打开一个终端窗口。在键盘上，打开Ubuntu Dash，然后搜索"TERM"。
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2024-04-21 07:21:50
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Advanced Content以下章节专为时间富余和有意深究的学习者而设，其中将介绍更多中级技术，其中会涉及部分手动内存管理，以及使用非默认流重叠执行核函数和内存拷贝。在了解以下所列的各项技术后，您可尝试运用这些技术进一步优化 n-body 模拟。Manual Memory Allocation and Copying尽管 cudaMallocManaged 和 cudaMemPrefetchA
MAC 使用记录在终端切换路径切到其他磁盘打开`bash_profile`使用 vi 编辑`bash_profile``nano ~/.bash_profile `macos 架构确认显隐，隐藏文件夹右键功能扩展截屏MacOS下更改usb接口Windows键盘Alt和Win键位置双屏设置系统完整性保护（SIP）移除互联网上下载的应用文件权限查看和修改 在终端切换路径在 macOS 终端中，你可以
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2024-07-30 12:24:47
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后面的不用看了，直接看最省事版本： 直接用CUDA_VISIBLE_DEVICES="2,3"指定多卡就可以，也可以给sh文件传参进去。但是，切记！切记！切记！sh文件里不能有空行，尤其是使用反斜杠 \ 连接多行的时候，
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2024-03-24 08:52:37
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1、目前主流方法：.to(device)方法 （推荐）import torch
import time
#1.通常用法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
model = model.to(device)
'''
1.先创建device
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2023-08-31 10:09:45
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持续监控GPU使用情况命令：$ watch -n 10 nvidia-smi 一、指定使用某个显卡 如果机器中有多块GPU，tensorflow会默认吃掉所有能用的显存， 如果实验室多人公用一台服务器，希望指定使用特定某块GPU。 可以在文件开头加入如下代码：import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ[
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2024-07-22 17:08:16
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首先：1。终端和控制台都不是个人电脑的概念,而是多人共用的小型中型大型计算机上的概念。一台主机，连很多终端,终端为主机提供了人机接口，每个人都通过终端使用主机的资源.。终端有字符哑终端和图形终端两种. 控制台是另一种人机接口,，不通过终端与主机相连,，而是通过显示卡-显示器和键盘接口分别与主机相连, 这是人控制主机的第一人机接口。 回到个人计算机上,个人计算机只有控制
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2024-08-02 08:50:16
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目录1. 命令讲解2. 高效使用大家使用的服务器中有多个GPU，而这个大服务器又在被很多人使用，比如你的课题组的同学。为了资源合理分配，不占用别人正在使用的GPU，我们可以指定自己要使用的GPU组（也就是在你的代码中使用的某一个或某几个GPU），这样就很有效的避免了GPU的资源占用，实现资源的最大化，也不用因为占用特别大的GPU被课题组的“拉黑举报”了！HHH~~~选择特定的GPU组运行程序可在程
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2024-03-28 13:40:07
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首先是电脑配置情况，gtx 750ti，linux14.05 thr，4核
1.首先禁用nouveau
利用sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf新建blacklist.conf文件，输入命令：
blacklist
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2024-08-19 21:27:04
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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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pyTorch的GPU模式安装记录1. 安装CUDA2. 安装cuDNN3. 安装pyTorch4. 显卡驱动设置测试CUDA是否安装成功后记 的 的 模式需要先安装 和 ，然后才安装 。1. 安装CUDA进入到 CUDA Toolkit Archive 选择想要下载的版本：由于目前 的 文件只支持到11.0版本（见第 3 节），因此选择cuda_11.0.2_451.48_win10：
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2024-03-15 09:23:15
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(一)mxnet 的核心接口接口功效Context指定运行设备NDArraypython与C++交互数据对象DataIter为训练提供batch数据Symbol定义网络LR Scheduler定义学习率衰减策略Optimizer优化器Executor图的前向计算与反向梯度推导Metric查看模型训练过程指标Callback回调函数KVStore跨设备的键值储存ModuleALL in one 将
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2024-04-27 07:44:08
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1.1 重定向命令 重定向也称为输出重定向，把在终端执行命令的结果保存到目标文件。 “>” — 如果文件存在会覆盖原有文件内容，相当于文件操作中的‘w’模式 “>>” 如果文件存在会追加写入文件末尾，相当于文件操作中的‘a’ 模式 终端内容保存到文件使用重定向有两种方式: > 和 >> “>” 表示每次只写入最新的数据，原有数据不保留。 “>>
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2024-02-28 09:38:21
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文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
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2024-05-22 19:26:03
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