问题: 电脑安装好Ubuntu系统后,后续安装了显卡驱动.CUDA.cuDNN等软件,后续一直没有关机.中间系统曾经有过升级,这也是问题所在.系统升级导致内核改变,并可能导致它与显卡驱动不再匹配,所以在开机后屏幕分辨率明显出现问题,如果使用 nvidia-smi 命令会出现以下错误: NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver 解决: 1. 首先进入 ubuntu 的 GRUB 界面(注

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

在登录界面出现分辨率特别大,整个图形界面特别大,并且怎么也登录不上去的情况时 对于这种情况,一般就是显卡驱动崩了的原因,所以我们可以首先检查显卡驱动是否有问题 nvidia -smi 如果出现说驱动链接不上什么的问题,就是说明你的显卡驱动出现了问题 主要采用以下的处理方法 一.进入ubuntu系统 首先CTRL+ALT_F1到达字符处理界面 然后输入管理员账号和密码登录进去,此时你相当于进入了终端 遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

最近在玩谷歌新开源的自然语言模型bert,最开始是在google的免费GPU上面来弄的(这个部分其实也是可以写一个教程的,中间坑也挺多).但谷歌比较坑人,小数据集还行,大点的数据集训练耗费时间长,再加上网络不稳定总掉线,训练一个上万的数据集断断续续的用了一天时间.改用在本地的linux服务器上来训练bert,但是没有NVIDIA显卡,只好用cpu来跑了,速度超慢,跑一个7万的模型需要50个小时.跑出来的结果很奇葩loss很大,估计参数设置有问题,想换个参数重新跑,太耗费时间了,看来只好搞个GPU

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有些天方夜谭了,之后我可能会开一个文章专门跟进我学习的进度,也可能会在这篇文章的下面更新学习流程 1.何为卷积? 视频:[工程数学基础]3_变声的基础原理_理解卷积的含义_线性时不变系统的冲激响应

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

The Jetson Nano Developer Kit is an AI computer for learning and for making. ​ 一个推理框架,用于部署模型到嵌入式设备. ​ Four Steps to Deep Learning System Setup Image Recognition Object Detection Segmentation ​ CUDA 一种并行计算技术 https://zh.wikipedia.org/wiki/CUDA https://

AI 的热潮还在持续,AI 的战火自然也在升级.英伟达作为这一波 AI 浪潮中最受关注的公司之一,在很大程度上影响着 AI 的战局.上周在美国举行的 GTC 2019 上,黄仁勋大篇幅介绍了英伟达在 AI 软件和计算力方面的提升,但售价仅为 99 美元(约 664 元人民币)的 Jetson Nano 人工智能计算机却成了最受关注的焦点.本月早些时候的 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌也发布售价 149.99 美元(约 1009 元人民币)的 Edge TPU 开发板.虽然是最受关注的

1.安装NVIDIA驱动 (1)查询NVIDIA驱动 首先去官网(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)查看适合自己显卡的驱动(下载runfile文件): 2)安装驱动 先按Ctrl + Alt + F1到控制台,关闭当前图形环境 $sudo service lightdm stop 卸载可能存在的旧版本 nvidia 驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia* 安装驱动可能需要的依赖 $sud

Nvidia显卡驱动.CUDA和cuDNN一般都是同时安装的,这里整理的是我成功运行的最简单的方法. 一.Nvidia显卡驱动 1.1 在可以进入图形界面的情况下 直接在"软件和更新"下搜索"附加驱动",我建议选择"专用"的推荐显卡驱动.注意不要选最新版本. 1.2 在无法进入图形界面的情况下 (待整理) 1.3 成功安装的验证方法 运行Nvidia-smi命令,有类似回显(注意Nvidia和-smi之间没有空格). 二.CUDA的安装 2.1下

一.主要信息 使用的开发板:nvidia jetson tx2(内存8g有wifi的版本) 使用的JetPack版本: 4.2.2 二.遇到的问题及解决 1. 刷好jetson os 后,开发板一直在后台运行 sdkmanager上已经显示刷好了第一阶段: 但是开发板提示:A start job is running for End-user configuration after initial OEM installation (10min 25s / no limit) 跑了几十分钟还是没

由于最近要跑DeepLearning 所以在自己的Y7000上装一个Ubuntu ,自己碰了好多壁 写下来以防止自己忘掉以便后续再用! 配置:i7-8750H +GeForce GTX 1050Ti 4G  128SSD+1T HDD 选择ubuntu16.04.6 在windows HDD下分出了200G 16.04.6 在选择安装过程中可以直接选择安装 不用自己分区 如果自己分区 选择:      /            192G      swap     8G       不能有/bo

摘要: JetsonTX1,TX2,AGXXavier和Nano开发板包含一个40引脚的GPIO头,类似于Raspberry PI中的40引脚头.这些GPO可以通过JetsonGPIOLibrary包中提供的Python库控制数字输入和输出. ... ... ... ... ... ... ... ... ...     Jetson Nano Developer Kit扩展了40PIN的GPIO接口,兼容树莓派的40PIN接口. NVIDIA官方提供了了JetsonGPIO库(Python)方

连接Jetson Nano可以有多种方法,这里我们一一介绍一下.开始本章节前,请先参考上一章,烧写好镜像 直接连接 所谓直接连接,就是将Jetson Nano当做主机,连接HDMI屏幕,连接键盘和鼠标,然后直接操作.这个的话没有什么好说的.需要注意Jetson Nano的HDMI接口和DP接口只能接HDMI屏幕和DP屏幕,不能用转接线接其他接口的屏幕.至于为什么不可以,笔者也不清楚,反正收到多起反馈就是不行. 通过串口调试接口登录 Jetson Nano 底板上引出了串口调试接口,你可以通过TT

下载镜像 NVIDIA官方为Jetson Nano Developer Kit (后面统称为Jetson Nano了)提供了SD卡版本的系统镜像,并且根据JetPack版本不断得在更新.所以你可以直接到NVIDIA 下载中心,下载最新的镜像. 不过说实话,NVIDIA的下载环境对国内用户实在是不友好,所以我们准备了一个百度网盘版本(提取码:7rsi) 这个版本没有办法随时更新,所以最新版本还是以NVIDIA官网最为准. 镜像烧写 一般情况下,如果你手上的卡是新的,可以直接烧写,但是也不妨有些用户

关于Jetson Nano Developer Kit Jetson nano搭载四核Cortex-A57 MPCore 处理器,采用128 核 Maxwell™  GPU.支持JetPack SDK. 支持主流的AI框架和算法,例如TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, MXNet等. 支持人脸识别,物体识别追踪,对象检测和定位等应用. 板载资源 Micro SD 卡卡槽: 可接入TF卡(16G以上),烧写系统镜像 40PIN GPIO扩展接口(兼容