为了能够记录,下次可以有参考的东西,就记录如此 多谢网上大牛的帖子,我都是安装您们的才顺利的一次性,无黑屏现象的完成了安装 1. 参考: 1.secure boot option ( 开机进入bios) 应设置为disable,否则就算安装好NVIDIA驱动,调取ctrl+alt+F2, 输入sudo nvidia-smi,显示无驱动(输入sudo apt-get –purge remove nvidia-*), 依旧出现如重启黑屏与反复跳入登录界面,无法进入桌面.(参考:https://www

[框架安装趟雷指南]Ubuntu+1060+cuda+cudnn+Keras+TH+TF+MXnet https://zhuanlan.zhihu.com/p/23480983 天清 9 个月前 写这篇文章的问题是为了回报社会,同时纪念长达一周的地狱般的安装(折腾)过程. 本文不一定是最佳安装方法,也不一定适合每一个人,主要目的是帮助大家避坑. 已经更到安装完毕keras+th+tf并开启gpu支持,如果发现有任何错误请务必指正. 感谢一切在安装过程中给予我帮助的文档作者.群友.同行,感谢清华大

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5655957.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/862537/cuda-setup-and-installation/installing-cuda-toolkit-on-ubuntu-14-04/ http://unix.stackexchange.com/questions/38560/gpu-usage-monitoring-

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

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

参考:http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/53648615 https://segmentfault.com/a/1190000009803319 python版本tensorflow分为Cpu版本和Gpu版本,Nvidia的Gpu非常适合机器学校的训练 python和tensorflow的安装较简单,可以参考上面的链接,主要是通过Anaconda来管理. 使用Nvidia的Gpu,需要安装Cuda和cudnn 需要注意 1.显卡是否支

前言 对,这是一个高大上的技术,终于要做老崔当年做过的事情了,生活很传奇. 一.主流 GPU 编程接口 1. CUDA 是英伟达公司推出的,专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口.文档资料很齐全,几乎适用于所有 N 卡. 本专栏讲述的 GPU 编程技术均基于此接口. 2. Open CL 开源的 GPU 编程接口,使用范围最广,几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA,其掌握较难一些,建议先学 CUDA,在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松. 3. DirectCompute

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/6580691f/,欢迎阅读! compile opencv with CUDA support on windows 10 Series Part 1: compile opencv on ubuntu 16.04 Part 2: compile opencv with CUDA support on windows 10 Part 3: opencv mat for loop Part 4: speed up opencv

NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核,既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件,又能产生前向兼容的 PTX 版本. 每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本,并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容. 例如,针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备,但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备. 基于这个原因,为了确保与应用程序发布后引入的 GPU 架构的向前兼容性,建议所有应用程序都包含其内核的 PTX 版本. 注意:C

系统环境: 操作系统:Ubuntu 18.04.01 显卡型号:GeForce GTX 1060 6G CMake 版本:3.10.2 GCC 版本:7.4.0 GNU Make 版本:4.1 CUDA 版本:10.0.130 错误提示: # make -j`nproc` ... Cuda 10.0 fatal error: nvcuvid.h: No such file or directory ... 查看错误信息 错误原因: CUDA 10.0 中 Decode 模块已经被废弃:https

随着信息处理的爆炸增长,传统使用CPU计算已经无法满足计算作业增长的需求,GPU的出现为批量作业提供了新的契机.GPU计算拥有很类库,比如CUDA.OpenCL等,但是可以发现CUDA是其中相对比较成熟的一个,也是目前应用最为广发的一种.于此同时开发语言的飞速发展,呈现百花齐放状态,C#语言简单高效,所以本文讲述如何使用C#调用CUDA进行GPU计算. 前言 最近几年计算机有了巨大发展,各种开发语言百花齐放,但是笔者还是钟爱C#语言,尤其是目前微软的生态开放,.NET 技术的跨平台加上方便高效的

概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用. CUDA的本质是一个工具包(ToolKit):但是二者虽然不一样的. 显卡驱动的安装: 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以

/var/lib/docker/overlay2 占用很大,清理Docker占用的磁盘空间,迁移 /var/lib/docker 目录 du -hs /var/lib/docker/ 命令查看磁盘使用情况. 1 docker system df命令,类似于Linux上的df命令,用于查看Docker的磁盘使用情况: 2 docker system prune命令可以用于清理磁盘,删除关闭的容器.无用的数据卷和网络,以及dangling镜像(即无tag的镜像) 3 docker system pr

深度学习最热的两个框架是 pytorch 和 tensorflow,pytorch 最新版本是 1.3,tensorflow 最新版本为 2.0,在 win10 下 pytorch 1.3 要求的 cuda 最高版本是 10.1,见下图: 而 tensorflow 2.0 使用的 cuda 版本是 10.0,见下图: 这就造成了冲突,一般是装 cuda 10.1,然后再重新编译 tensorflow 2.0 源码跑在 cuda 10.1 下,编译 tensorflow 源码的步骤还是较麻烦的,也

查看安装包 pip list 本帖提供操作过程,具体操作网上有好多了,不赘述.红色字体为后来复现出现的问题以及批注 题外话: (1)python 的环境尽量保持干净,尽量单一,否则容易把自己搞晕,不知道自己后来项目开发的依赖包到底安装在哪里了. (2)无论是安装python2 还是python3,还是anaconda,一定要清楚自己的环境,不要一连装了好几个版本,会崩的. (3)查看环境变量,python的环境变量是否都被配置,如何配置,在安装python时就已经涉及到了,最后采用anacond

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I

I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library cublas64_80.dllI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\

Nvidia driver installation(after download XX.run installation file) 1. ctrl+Alt+F1   //go to virtual terminal 2.sudo service lightdm stop   //stop X window 3.sudo init 3 4. sudo ./XX.run    if Nouveaue is using,disable it. by [sudo update-initramfs -