服务器上的nvidia显卡驱动用的好好的,突然有一天,服务器断电了,然后恢复之后发现常用的nvidia-smi命令无法使用了,具体显示什么无法建立和驱动器的通信之类的,上网查了一堆,发现问题的核心:linux服务器重启之后有时候内核更新了,这时候系统会自动更新内核,那么原来的nvidia驱动器的版本就跟不上内核的版本了.自己设置启动内核是一种解决方法,另一种解决办法是更新nvidia驱动,如果原来是用.run文件安装的(推荐这种安装方式),那么解决方法: 首先卸载原来安装的驱动: sh NVID

Mac本软件安装之后打不开的解决办法 MacOS系统版本10.15.3 一,安装Axure RP 9 问题:安装之后打不开 提示“Axure RP 9已损坏,无法打开”或“打不开 Axure RP 9,因为他来自身份不明的开发者” 解决办法:系统偏好设置 -> 安全性与隐私 -> 通用 -> 选择“任何来源” 我的系统在通用里没有“任何来源”,在macOS 10.12.x的时候默认已去掉:但是可以通过如下方式开启: 1,显示"任何来源"选项在控制台中执行: sudo

ISE 14.7安装教程最新版(Win10安装) Xilinx ISE是一款世界著名的硬件设计软件,它为设计流程的每一步都提供了直观的生产力增强工具,覆盖从系统级设计探索.软件开发和基于HDL硬件设计,直到验证.调试和PCB设计集成的全部设计流程.本平台提供Xilinx ISE官方版文件安装,需要的朋友可以下载试试! Xilinx ISE运行速度非常的快,设计人员可以在一天时间里完成多次设计反复.这一增强设计环境现在还提供了SmartXplorer技术.SmartXplorer技术专门为解决设计

本次安装的debian系统安装的时候提示wifi硬件需要安装非自由固件才能运行,并告诉本硬件要安装的固件名字叫做iwlwifi-2030-6.ucode.是iwlwifi驱动适配我的wireless硬件型号2230的驱动. 系统安装完毕之后可以使用apt-get install iwlwifi直接安装.之后可以正常使用wifi了.但是使用的是intel-wirelees网卡的通用wifi驱动.我想安装本网卡型号的最新驱动.方法如下: 1.使用lspci命令,查看本网卡型号为2230,去https

在PHPExcel_IOFactory::createWriter($objPHPExcel, 'Excel2007'); 后面加一行 ob_clean();

安装网易云音乐: sudo dpkg -i 文件路径#文件路径可以直接把刚才下载的软件包拖进终端sudo apt install -f 修复依赖关系 安装后打不开的问题: 1.sudo gedit /etc/sudoers在最后面加一行:lzz ALL = NOPASSWD: /usr/bin/netease-cloud-music注:lzz为当前登录用户名2.sudo gedit /usr/share/applications/netease-cloud-music.desktop修改Exec

TensorFlow 2.0 for Linux 使用时报错:(cuDNN 版本低了) E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:319] Loaded runtime CuDNN library: 7.4.1 but source was compiled with: 7.6.0. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version

Linux(Fedora25, 64bit)台式机配备了NVIDIA显卡GTX950,但是仅仅使用开源驱动nouveau,无法发挥NVIDIA显卡的性能,所以可以考虑使用官方提供的显卡驱动. # 先安装显卡驱动所需的库 sudo yum/dnf groupinstall "Development Tools" sudo yum/dnf install kernel−devel kernel−headers dkms # 从官网(www.nvidia.com)下载适合硬件和系统的显卡驱动

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

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-

原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html 个人知乎主页欢迎关注:https://www.zhihu.com/people/jack_lu,相信我会提供高质量的timeline. "站在岸上学不会游泳."看了各种深度学习的新闻.有意思的paper,要开始搭建深度学习环境入坑了.昨天看到一视频展现了tensorflow在Android平台上的应用,感觉潜力巨大,所以选择了tensorflow. 结合几篇安装博客总结了安装方法,可能是

因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来没有用过Linux, 本文章恐有初级错误, 望见谅, 谢谢. (本文写于2017年3月17日) 为了能够利用GPU(NVIDIA GTX1080)运行TensorFlow, 根据调查需要按顺序安装以下内容: Ubuntu, NVIDIA驱动, CUDA, cudnn, TensorFlow 安装Ub

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

很多神经网络架构都需要安装CUDA,安装这个的确费了我不少时间,是要总结一下流程了. 安装这个,最好使用官网的安装步骤和流程,不然,会走很多弯路: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal 按照上面的流程走,下面就是根据各种问题去解决问题

一.参考: https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 https://www.jianshu.com/p/00c37b09f0f3 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 |

00.CUDA简介 CUDA和GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序 01.CPU+GPU协同架构 02.部署环境 [docker@lab-250 ~]$ cat /etc/*release NAME="Red Hat Enterprise Linux Server" VERSION="7.0 (Maipo)" ID="rhel" ID_LIKE="fedora" VERSION_ID="7.0&

原文转自:http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183 CUDA7.5和CUDA8.0的安装过程是一毛一样的.所以如果安装CUDA8.0的同学,直接将下文中的所有7.5替换为8.0即可. 折腾了好多天,前后重装了大概六.七次Ubuntu,终于上把CUDA安装好了,被坑了好多次,也走了不少弯路. 第一次发帖,还请多指教. [环境] 笔记本:ThinkPad T450 X86_64 显卡:主显 Intel HD Graphics 55

1. 更新apt-get源列表 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2. 添加驱动源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update 3. 安装nvidia驱动 1.正常策略 sudo apt- sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install freeglut3-dev 这一步有超多的坑,如果你

版权声明:本文为博主原创文章,支持原创,转载请附上原文出处链接和本声明.  本文链接地址:https://www.cnblogs.com/wannengachao/p/11947668.html 驱动安装&cuda 一.准备工作,查看是否默认安装了nouveau, nouveau 是 linux 第三方 nvidia 驱动,要先禁用才能安装 nvidia 驱动. 建议 iclone 将nouveau 配置为可选项 =.= 1..禁用 nouveau 驱动 lsmod | grep nouveau

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

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