环境安装和例程运行 显卡主要有两家,ATI.NVIDIA,简称A卡和N卡.随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多. Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁.NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集. ATI总部设在加拿大安大略省万锦.06年,被AMD收购.ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写. 本篇主要讲述 1. Cuda编程环境准备.驱动更新.安装to

最近会转载一些 MSSQL 基础相关的文章. 参考文献: http://www.cnblogs.com/xianspace/archive/2009/04/05/1429835.html 前言 今天在安装sqlserver2008 r2的时候,在Server Configuration阶段要求我设定sqlserver中各种服务的账户名称,如下图所示: 账户类型可以在后期修改,改的就是服务中的log on as里面的属性. 那么Local system/Network service/Local

内置系统账户:Local system/Network service/Local Service 区别 学习使用 xp_cmdshell 的时候 发现必须 sqlserver 的服务运行在local system 才可以执行 net user的命令. 这篇文章讲解的很详细呢 可以仔细学习一下. https://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2012/07/03/2574747.html 参考文献: http://www.cnblogs.com/xiansp

参考文献: http://www.cnblogs.com/xianspace/archive/2009/04/05/1429835.html 前言 今天在安装sqlserver2008 r2的时候,在Server Configuration阶段要求我设定sqlserver中各种服务的账户名称,如下图所示: 账户类型可以在后期修改,改的就是服务中的log on as里面的属性. 那么Local system/Network service/Local Service这三种账户有什么区别呢? Loc

// The name of the account under which the service should run// 1 NT AUTHORITY\\SYSTEM 2 NT AUTHORITY\\NetworkService 3 NT AUTHORITY\\LocalService#define SERVICE_ACCOUNT L"NT AUTHORITY\\NetworkService" // The password to the service account name

LocalSystem 账户  LocalSystem是预设的拥有本机所有权限的本地账户,这个账户跟通常的用户账户没有任何关联,也没有用户名和密码之类的凭证.这个服务账户可以打开注册表的HKEY_LOCAL_MACHINE\Security键,当LocalSystem访问网络资源时,它是作为计算机的域账户使用的. 举例来说,以LocalSystem账户运行的服务主要有:WindowsUpdate Client. Clipbook.Com+.DHCP Client.Messenger Servic

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.

前面完成了一系列准备工作,本节开始将创建各种 Neutorn 网络,我们首先讨论 local network. local network 的特点是不会与宿主机的任何物理网卡相连,也不关联任何的 VLAN ID. 对于每个 local netwrok,ML2 linux-bridge 会创建一个 bridge,instance 的 tap 设备会连接到 bridge.位于同一个 local network 的 instance 会连接到相同的 bridge,这样 instance 之间就可以通信

local network 的特点是不会与宿主机的任何物理网卡相连,也不关联任何的 VLAN ID.   对于每个 local netwrok,ML2 linux-bridge 会创建一个 bridge,instance 的 tap 设备会连接到 bridge.位于同一个 local network 的 instance 会连接到相同的 bridge,这样 instance 之间就可以通信了.   因为 bridge 没有与物理网卡连接,所以 instance 无法与宿主机之外的网络通信. 同时

在上一期中,我们介绍了为什么使用GPU可以加速计算和处理图像,以及查看自己的电脑能否使用GPU加速,不知道的可以去看上一期文章,这期我们正式的来下载与安装GPU加速工具CUDA,并检查是否安装成功. ​前言: 安装CUDA之前,我们需要做一些准备工作,一起来看一下NVIDA的官方的CUDA下载安装文档,地址:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html. 可以看到,如果我们想要下

ubuntu 深度学习cuda环境搭建 ubuntu系统版本 18.04 查看GPU型号(NVS 315 性能很差,比没有强) 首先最好有ssh服务,以下操作都是远程ssh执行 lspci | grep -i nvidia03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 315] (rev a1)03:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GF119 HDMI Audio Con

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub

题记:从一开始不知道显卡就是GPU(虽然是学计算机的,但是我真的不知道…脑残如我也是醉了),到搞好所有这些环境前后弄了5天时间,前面的买显卡.装显卡和装双系统见另一篇博客装显卡.双系统,这篇主要记录我怎么配置后面的环境,虽然中间重装Ubuntu三次,后面安装过程也没差别. 基础平台:64-bit,Ubuntu14.04 1.安装NVIDIA驱动(参考技术文章,基本是复制啊,蟹蟹作者~) (1) 在官网下载NVIDIA驱动,根据自己买的型号选择下载,放到 /home/lvxia/ 目录下面,我下载

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D

转自:http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1 NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0环境配置 引言 DIGITS简介 DIGITS特性 资源信息 说明 DIGI

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

[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

0.安装背景 系统:ubuntu 16.04 内核:4.4.0-140-generic GPU:GTX 1080Ti nvidia驱动版本: 384.111 cuda: CUDA 8.0 深度学习库cuDNN: cuDNN5.1 tensorflow:1.0.1 1.安装nvdia显卡驱动 下载nvidia显卡驱动 去nvidia官网查询显卡对应的驱动,并下载.这里的显卡驱动下载链接:Download,密码:mfxh 下载的时候要注意,显卡驱动与ubuntu内核版本对应.对应表来自nvidia官

(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

Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn 原文 https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/79545625 前言 因为之前针对Pytorch,caffe,torch等,装了cuda8.0和对应cudnn5.1,但是最近在装MxNet的时候,发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5,所以无奈不想卸载cuda8.0只能在电脑上安装多个版本的cuda和对应cudnn.     安装c