随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

前言: 经过尝试过几次Caffe,theano,MxNet之后,很长时间没有进行caffe的更新,此次在Ubuntu16.04下安装Caffe,折腾了一天时间,终于安装成功. 参考链接:Caffe+UbuntuKylin14.04_X64+CUDA 6.5配置 一  配置CUDA8.0 既然使用了最新版本,必然使用最新版本的CUDA,且只有CUDA8.0给了ubuntu16.04支持. 1.1 禁用nouveau驱动: 参考链接: http://blog.csdn.net/chunchun362

环境: 1.Win7 64位 旗舰版 2.VS2017 3.CUDA 9.0 安装过程比较简单,直接运行在官网下载的CUDA安装包就可以了. 建议先安装VS,再安装CUDA.这样安装完之后会在VS里直接安装上CUDA程序的模板. ==========划重点============ 这里主要说一下安装过程中的一些问题: 1.我是按着官网的教程安装(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.

IIS8.0是windows Server2012自带的服务器管理系统,和以往不同,IIS8.0安装和操作都比较简单,界面很简洁,安装也很迅速.今天我们重点完整的演示下Internet Information Services 8的详细安装. 1.单击宫格菜单的第一个“ 服务器管理器 ”: 2.在“快速启动(Q)”子菜单下,单击“2 添加角色和功能”: 3.点击左边“安装类型”,然后单击“基于角色或基于功能的安装”,再单击“下一步(N)”: 4.先单击“从服务器池中选择服务器”,再单击“本服务器

IIS8.0是windows Server2012自带的服务器管理系统,和以往不同,IIS8.0安装和操作都比较简单,界面很简洁,安装也很迅速.今天我们重点完整的演示下Internet Information Services 8的详细安装.   工具/原料   一台电脑/服务器 操作系统Windows Server 2012, Windows Server 2012 R2系统盘 方法/步骤   1 1-单击宫格菜单的第一个“服务器管理器”: 2 2-在“快速启动(Q)”子菜单下,单击“2 添加

第一步:准备hive和mysql安装包 下载hive 1.1.1 地址:http://www.eu.apache.org/dist/hive/ 下载Mysql JDBC 5.1.38驱动:http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ 第二步:直接安装mysql,可以用sudo apt-get install mysql-server mysql-client来安装,安装后检查是否启动 第三步:用root身份进入MySql,创建数据库hive和用户hado

https://www.if-not-true-then-false.com/2015/fedora-nvidia-guide/ PRE-INSTALLATION ACTIONS Some actions must be taken before the CUDA Toolkit and Driver can be installed onLinux:‣ Verify the system has a CUDA-capable GPU.‣ Verify the system is running

1.maven 3.5 下载地址:http://maven.apache.org/download.cgi 2.下载了解压到 3.配置环境变量 4.测试看是否安装成功 5.maven配置(全局配置,用户配置) 3.1.全局配置 在maven安装目录的conf里面有一个settings.xml文件,这个文件就是maven的全局配置文件. 该文件中配置来maven本地仓库的地址 默认在系统的用户目录下的m2/repository中,该目录是本地仓库的目录. 5.2.用户配置 用户配置文件的地址:~/

参考:http://blog.csdn.net/sun7_she/article/details/50051249 一.安装Python 下载Python3.4.2 网址:https://www.python.org/downloads/ 注意安装完之后配置系统环境变量: 二.安装notepad 其实notepad就是一个文本编辑器,主要是用来写.py文件的. 由于Python双击打开之后就是命令行的样子,输入一个命令出一个结果,而我们需要保存代码就要用到这个. 网址:https://notep

什么是Oozie? Oozie是一种Java Web应用程序,它运行在Java servlet容器——即Tomcat——中,并使用数据库来存储以下内容: 工作流定义 当前运行的工作流实例,包括实例的状态和变量 Oozie工作流是放置在控制依赖DAG(有向无环图 Direct Acyclic Graph)中的一组动作(例如,Hadoop的Map/Reduce作业.Pig作业等),其中指定了动作执行的顺序.我们会使用hPDL(一种XML流程定义语言)来描述这个图. 修改HDFS配置:  修改hado

1.安装包管理工具homebrew ,相当于ubuntu的apt-get 在iTerm命令行输入: /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 2.安装PHP7.1 brew install homebrew/php/php71 开机自启 brew services start homebrew/php/php71 3.安装mysql

软件版本号: Oozie4.2.0.Hadoop2.6.0,Spark1.4.1.Hive0.14.Pig0.15.0.Maven3.2.JDK1.7,zookeeper3.4.6.HBase1.1.2,MySQL5.6 集群部署: node1~4.centos.com     node1~4      192.168.0.31~34          1G*4 内存    1核*4 虚拟机 node1:NameNode .ResourceManager: node2:SecondaryName

1.java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/HBaseConfiguration Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/HBaseConfiguration at org.apache.gora.hbase.store.HBaseStore.initialize(HBaseStore.ja

作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分,在Ubuntu上调试运行成功,第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试:第二部分 Python安装和调试:第三部分 Matlab安装和调试:第四部分 Caffe的安装和测试. 第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试 这里以CUDA 7.0为

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

参考:https://blog.csdn.net/u010094199/article/details/54380086 参考:https://blog.csdn.net/jonms/article/details/79318566 参考:https://blog.csdn.net/jonms/article/details/79318566 cuDnn的配置可以参考:https://blog.csdn.net/lucifer_zzq/article/details/76675239 首先介绍一

https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 前言: 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的安装方式我们选择第一个,即runfile方式): 大家可以先将CUDA文件下载下来,但是最好不要急于安装,一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下,然后再找几篇好的博客看一下,大致了解一下CUDA的安装过程,对安装过程中可能出现的

硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境:Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况. 以华硕主板的禁用方法为例: 首先进入 BIOS,然后选择 Boot ,进入 Secure Boot 界面: 确定 "OS Type" 是 "Windows UEFI" 进入 "Key Management" 选择 "C

前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接

被tensorflow 1.8, ubuntu 16.04, cuda 9.0, nvidia-390折磨了5天,终于上坑,留下指南,造福后人. 1.先把依赖搞清楚: tensorflow 1.8依赖cuda 9.0,cuda 9.0依赖nvidia-390. 2.坑: ubuntu 16.04源里只有nvidia-384,nvidia-390太新还没支持. 怎么办? 如果你不在天朝以下可以在个人源中安装nvidia-390 sudo add-apt-repository ppa:graphic