序 最近需要在Linux下进行一个OpenCL开发的项目,现将开发环境的配置过程记录如下,方便查阅. 完整的环境配置需要以下几个部分: 安装一个OpenCL实现,基于硬件,选择NVIDIA CUDA SDK (英伟达的显卡OpenCL是被包含在CUDA SDK内的): 安装Cmake项目生成工具(这个是可选的,我用它进行源码到项目的逆变换): 集成开发环境,选择Eclipse CDT 安装OpenCL实现 根据硬件显卡类型以及安装的Linux系统类型,在NVIDIA下载相应的安装包: 我选择的是

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘

参考链接:https://www.jianshu.com/p/ad808584ce26 安装OpenCL OpenCL是一系列库和头文件,需要根据硬件安装对应的SDK,也就是说,如果希望使用Intel CPU作为并行设备,则必须安装Intel SDK,如果使用NVIDIA GPU作为并行设备,则必须安装NVIDIA SDK.这里给出在Intel CPU和NVIDIA GPU运行OpenCL的配置方法,可以根据自己的硬件情况选择,注意,虚拟机无法使用NVIDIA设备.新手推荐使用Intel SDK

原创作品,转载请注明来源:http://www.cnblogs.com/shrimp-can/p/5253672.html 1.查看工具 默认目录为:local,进入local:cd /usr/local 输入命令:ls,查看该目录下的文件,可以看到安装的cuda在此处 进入cuda文件:cd cuda-7.5(我的是7.5),此处为安装的东西 查找安装的工具,在bin目录下,进入cuda文件所在目录,然后进入bin目录:cd bin 输入命令:ls,就可以看到cuda toolkit自带的工具

liunx安装py.27 按网站(https://blog.csdn.net/u012071918/article/details/78817344) 上的教程安装py.27 1.安装依赖的库 在终端输入命令 yum -y install python-devel openssl openssl-devel gcc sqlite sqlite-devel mysql-devel libxml2-devel libxslt-devel 2.下载python 2.7.13 创建一个文件夹 sudo

由于学习需要用到GPU加速机器学习算法,需要安装theano+cuda. 开源库的一大问题就是:难安装. 为了搞好这个配置,我是前前后后花了3天,重装了3次ubuntu重装了5次驱动才搞定. 故发此贴,给出最简单安装方法(如果我还记得的话). 因为ubuntu下各种软件依赖关系太多,最好全新ubuntu安装theano和cuda,然后在更新 最好是这么做,再多一步都可能搞错……………… 一.安装ubuntu window下安装theano和其他的依赖库相当复杂,甚至需要用到edu的邮箱. 果断抛

Liunx 安装 Nessus   啥子是Nessus 它是一款系统漏洞扫描与分析软件,可以扫描服务器存在哪些漏洞,页面简介美观,非常Nice. 获取激活码 首先访问如下网站 https://www.tenable.com/products/nessus/activation-code 点Register Now,之后跳到这个页面.填入信息,点击Register.这时候,邮箱会收到邮件,先不用管他,直接点这个下载 下载Nessus 也可以直接访问官方下载页面:https://www.tenabl

                                             Ubuntu16.04进不了界面(登录界面循环,密码正确)(一体化安装(CUDA +NVIDIA驱动)+ cuDNN) 目录 第一步,查问题的原因 (1)搜罗一下网上的回答 (2)查找问题 (3)问题描述 (4)百度问题的解决方式 (5)确定问题的原因 第二步,解决问题---卸载原有的驱动 第三步,一体化安装(CUDA +NVIDIA驱动)+ cuDNN 第四步,其他备注 正文 说明: 上次是:Ubuntu

GPGPU OpenCL/CUDA 高性能编程的10大注意事项 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. 循环展开代码例子: #include<iostream> using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;

/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

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

第一步  解压文件 目录切换到/usr/local/ cd /usr/local/ 解压 tar zxvf mysql-5.6.33-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz 重命名为 mysql 第二步 添加用户组和用户添加用户组 groupadd mysql添加mysql用户useradd -g mysql mysql 修改目录为拥有者为mysql用户 cd mysql chown -R mysql:mysql ./第三步 安装mysql./scripts/mysql_ins

liunx 上安装redis 4.0.1 第一步:将 redis-4.0.1.tar.gz 压缩问上传至/home目录下 第二步: 解压文件  tar -zxvf  redis-4.0.1.tar.gz 第三步:切到redis-4.0.1 目录下进行编译 cd redis-4.0.1 编译  make 第四步:切到 src目录下就行安装 cd src 安装  make install 第五步:部署redis 方便管理 目录切换至/usr/local  下 创建redis文件夹 cd /usr/l

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

本文写的比较简单,期间遇到的一些小麻烦,自己不认为成为阻碍,所以没有详细写. 如有疑问可以联系QQ:2922530320 Pycharm Pycharm使用Anaconda Pycharm 在新建项目的时候可以指定Conda环境,前提是已经安装了Conda. 如果创建项目的时候没有指定conda环境: Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的pyt

不多说了,经历了很多莫名其妙的错误最后终于安装好了,直接放安装脚本: #!/bin/bash #安装时要注意有些库可能安装失败以及安装caffe有和protobuf相关错误时可能需要重新对protobuf进行make install cd /home/zw/softwares #需要事先下载对应版本的cuda --local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cd /home/zw/git_h

软件 版本 Window10 X64 python 3.6.4(64位) CUDA CUDA Toolkit 9.0 (Sept 2017) CuDNN cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0 以上版本测试通过. 安装步骤: 1.安装python,记得要勾选pip. 2.检测是否支持CUDA. NVIDIA官网查询,具体见:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus,就可以知道是否可以使用带GPU支持的TensorFlo

首先去上下载redis,我现在用的版本是:redis-3.0.4.tar.gz 然后放到虚拟机里面解压,下面是三种解压命令: tar -zxvf file.tar.gz tar -jcvf file file.tar.bz2 tar -jxvf file.tar.gz 解压之后再进入到解压的文件夹里面,然后输入命令:make install进行Redis安装. 在这里要注意,我们玩redis的时候,一定要做好一个备份,在解压之后的文件夹里面创建一个文件夹,名字自定义,一般都是myredis,然后

一.前言 本文将基于 Liunx 环境安装配置zsh 和 oh-my-zsh 替换 bash oh my zsh Liunx默认shell是单调的bash,而zsh比较高大上,bash有的功能,zsh基本上都有,并且功能强大,拥有很多插件与主题... Github 地址:https://github.com/ohmyzsh/ohmyzsh 官网地址: http://ohmyz.sh/ 二.安装 zsh 小编将基于centos7.x 环境进行演示 # 查看当前使用的shell echo $SHEL

主要参考这篇文章Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置 (环境乃一生之敌!!!). 容易错的点: 安装NVIDIA驱动的时候选择run版本,不要选择deb版本.同时,只用了-no-opengl-files就可以了 安装CUDA也选择run版本. 如果出错了,无法进入Ubuntu的图形界面,那么在启动的时候选择advance options for ubuntu,然后选择recovey模式,然后进入root Drop to root shell pr