贴上我看的教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672 一开始想用pycharm装pytorch,但不知道为什么一直失败.后来只能conda pip安装 但conda pip安装太慢,所以找了镜像.非常快 conda install pytorch=0.4.0 -c soumith 安装成功后测试cuda可不可用,torch.cuda.is_available()返回了false 原因是我cuda是8,pytorch1.0.1匹配的是cuda10,所以只能卸载重

2020/5/29 在 windows10 上面安装 CUDA 和 cuDNN 0.简单了解一下 CUDA 和 cuDNN 1)什么是 CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 2)什么是cuDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能.易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以

最近做一个"高清视频人流量检测"的项目,由于对实时性要求较高,我们需要较快的检测速度.在搜索茫茫"论"海后,我在"The Fastest Deformable Part Model for Object Detection"这篇论文中,找到了FFT(DPM).Proposed Method.以及ACF三种相对较快的行人检测方法.由于在这三种方法中,Proposed Method和ACF方法更快,检测效果更好,所以我将注意力主要集中在PM和ACF上

Y7000P电脑环境i7处理器,1060显卡,16g内存,win10家庭版(系统版本号1809),在联想官网升级过bios,所有驱动都是最新.(截止时间点2019年3月1日) python3.5 安装GeForce Experience到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/,experience检测显卡驱动,发现最新版本419.17,点击安装,一定要注意,选择自定义安装,然后有个纯净安装的勾选框.安装完成后需要重

看我结论,大家试试看最后装pytorch看行不行,不行就去冲了PyTorch   /Doge ubuntu 20.04 下安装CUDA,参考这个博主写的,先看显卡支持的最高CUDA版本,之后找一个较新的不管是安装CUDA cuDnn 还是PyTorch都按一个版本装就行 不过最后的cudnn 我是在官网下的Deb安装的,然后参考这个链接里的 CUDA版本切换 这一步创建的那个cuda文件夹. 然后对MINIST数据集,跑一个简单的 卷积神经网络 的时候出现了RuntimeError: cuDNN

电脑是ubuntu20.4 Pop!_OS 20.04 LTS MX250显卡并没有列在CUDA支持的GPU里 希望文中链接的别人的博客不会消失掉. 安装了英伟达的驱动 参考了这一篇:Ubuntu 安装Nvidia显卡驱动,跟着这篇博客 ①进入bios,禁用自己的secure boot ② ubuntu-drivers devices # 查看显卡设备和显卡驱动 ​ sudo ubuntu-drivers autoinstall #自动安装合适显卡驱动 ③重启.这个时候就能使用nvidia-sm

毕业再没用配过机器学习的环境了,既亲切又陌生,久违了. 系统 mint18  x64 1安装cuda 按官网提示 选的9.1版  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2安装Anaconda3 从清华的镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 从最下面选Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64 在下载 路径下 执行 bash ./Anaconda3-5.0.

安装node.js后npm不可用 最近要用Vue做项目,依赖node.js,于是按官网下载安装node 下载地址:https://nodejs.org/en/download/ 网上也有很多教程这里就不详细解释了,我遇到的问题是安装完成后, 查看node版本(指令:node -v)是v10.16.0: 查看npm版本(指令:npm -v)光标一直闪好久没反应. 开始以为版本不稳定,重新下载了个低版本,还是不行,上网查资料以为是系统环境变量不对,按步骤重新配置还是无果.半天之后无意间看到访问量少的

一键安装lnmp后安装可用完美 swoole(一键安装完lnmp重启下,之前出现502一直解决不了,不清楚啥情况) 找到对应php版本,在lnmp文件夹的src 1.安装swoole cd /usr/local/src wget https://github.com/swoole/swoole-src/archive/v1.9.1-stable.tar.gz tar zxvf v1.9.1-stable.tar.gz cd swoole-src-1.9.1-stable /usr/local/p

CUDA以及CUDNN下载安装 在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以找到各个版本的cuda,个人建议下载cuda11.0(也就是2年前的),太新或太旧都可能出现适配问题 在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载符合cuda版本的cudnn压缩包,解压之后把里面的bin.include.lib文件夹等复制到cuda安装路径下(CUDA默认安装路径为C:\Program Fi

chmod Document 这里Document是一个文件夹,文件夹中还有好多子文件,可以发现执行了这条指令以后,其子文件夹的权限并没有改变. 要想改变其子文件夹的权限,应该执行 Document/ 对于想要编译内核或者安装瑞昱网卡驱动的人来说,需要安装对应系统内核的headersudo apt-get install linux-headers-generic 查看pci设备和驱动: sudo lspci -knn 安装pure-ftpd服务器端 sudo apt-get install p

环境: Ubuntu 16.04.4 LTS CUDA:8.0 CUDNN:5.1 CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive 选择runfile(local) 参见https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596.https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/ Instal

转载请注明出处  BooTurbo https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html 安装平台及环境 CPU:i9-9900k桌面级 GPU:RTX 2080移动版 系统:Ubuntu 18.04.3 LTS 1.在安装CUDA之前确保环境满足安装条件 2.进入NVIDIA官网下载适合自己机器的CUDA版本,官网下载,如图所示,按照 Installation Instructions 来进行, wget https://developer.down

(安装:NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1) 显卡(GPU)驱动:NVIDIA-384 CUDA:CUDA9.0 cuDNN:cuDNN7.1 Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动,首先进入NVIDIA官网,然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号. 这里我的电脑是:华硕F450J ,自带的NVIDIA GEFORCE 745. 第一步.安装NVIDIA GPU驱动 去NVIDIA官网查询是否支持我电脑的GPU如下 可以看出:GeForce 700M S

简介 pytorch是非常流行的深度学习框架.下面是Windows平台配置pytorch的过程. 一共需要安装cuda.pycharm.anancoda.pytorch. 主要介绍cuda和pytorch的安装. 安装cuda 1. 根据自己的显卡,选择合适的cuda版本. 百度输入CUDA,进入官网下载. 下载结束后,进行安装. 安装结束后,自动弹出此窗口. 一路下一步 在环境变量中,添加cuda的路径 在cmd中验证是否安装成功 可显示出CUDA版本,说明安装已成功. 2. 下载pytoch

ubuntu安装vim时提示 没有可用的软件包 vim-gtk3,但是它被其它的软件包引用了 解决办法 本人在ubuntu系统安装vim  输入 sudo apt-get install vim 提示如下: 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树        正在读取状态信息... 完成        没有可用的软件包 vim,但是它被其它的软件包引用了. 这可能意味着这个缺失的软件包可能已被废弃, 或者只能在其他发布源中找到 然后解决办法: 第一步:sudo apt-ge

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

安装 CentOS 后的系统配置及软件安装备忘 // */ // ]]>   安装 CentOS 后的系统配置及软件安装备忘 Table of Contents 1 Linux 自举过程 1.1 启动第一步(加载BIOS) 1.2 启动第二步(读取MBR) 1.3 启动第三步(Boot Loader / Grup) 1.4 启动第四步(加载内核) 1.5 启动第五步(用户层init依据inittab文件来设定运行等级) 1.6 启动第六步(init进程执行rc.sysinit) 1.7 启动第七

你用安装向导安装了全新的SQL Server,最后你点击了完成按钮.哇噢~~~现在我们可以把我们的服务器进入生产了!抱歉,那并不是真的,因为你的全新SQL Server默认配置是错误的. 是的,你没看错:SQL Server的默认安装在很多方面的配置是错误的.在今天的文章里,我想给你展示下,为了更快的性能,在SQL Server安装完成后3个你需要立即修改的配置选项.我们开始吧! 最大服务器内存(Max Server Memory) 免责声明:如果这些天你在32位系统上运行你的SQL Serve

因开发需要,今天把CentOS 6.5自带的Python2.6.6升级到了Python2.7.3.按照如下步骤进行升级 1.查看当前系统python的版本 python -V 2.下载2.7.3版本的Python wget http://python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tar.bz2 3.解压和安装 tar -jxvf Python-2.7.3.tar.bz2 #进入解压后的目录 cd Python-2.7.3 #编译和安装 ./configur

1.1 LinuxCentOS 为例.1.1.1 升级 Python(1) 下载 Python 版本$ wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.11/Python-2.7.11.tgz(2) 解压并进入该目录.$ tar -zxvf Python-2.7.11.tgz$ cd Python-2.7.11(3) 编译安装至 /usr/local/python27 目录下.$ ./configure --prefix=/usr/local/python2