stackoverflow上早有讨论 https://stackoverflow.com/questions/33651810/the-minimum-required-cuda-capability-is-3-5 github上也早有issue https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/25 但是一番折腾发现最靠谱的方法是该改数,重新编译.遂放弃. 如果使用tensorflow-gpu版本,会先检测GPU的兼容性,这也是需要花费一些时间的,…

今天更新了一下AndroidStudio, 结果编译程序时报错, 错误如下: Error:The SDK Build Tools revision (19.0.3) is too low for project ':app'. Minimum required is 19.1.0 该错误提示使用的SDK Build Tools版本低了, 打开对应模块的配置文件,build.gradle, 设定buildToolsVersion为“19.1.0” 另外需要安装Android SDK Build-t…

问题: 制作镜像的时候报错 devmapper: Thin Pool has 162394 free data blocks which is less than minimum required 163840 free data blocks. Create more free space in thin pool or use dm.min_free_space option to change behavior 解决方案: 运行下面三个命令: // 注意,以下三个命令执行时可能出错是正常的…

假设你正在使用Android Studio工具进行开发,且将版本号更新到0.6.0的时候.莫名的出现这种错误 SDK Build Tools revision (19.0.3) is too low for project ...Minimum required is 19.1.0 到Android Sdk  Manager中更新是出现因为频闭无法更新的问题请使用例如以下操作 点击options选项  进行例如以下设置 在Android SDK Manager Setting 窗体设置HTTP…

问题: 制作镜像的时候报错 devmapper: Thin Pool has 162394 free data blocks which is less than minimum required 163840 free data blocks. Create more free space in thin pool or use dm.min_free_space option to change behavior 解决方案: 运行下面三个命令: // 注意,以下三个命令执行时可能出错是正常的…

清理exited进程: docker rm $(docker ps -q -f status=exited) 清理dangling volumes: docker volume rm $(docker volume ls -qf dangling=true) 清理dangling image: docker rmi $(docker images --filter "dangling=true" -q --no-trunc)…

In the project properties, under Linker -> System, make sure that you set the SubSystem property (either to Console for console applications, or to Windows for DLLs and non-console applications). If you use common property sheets (*.props) to set pro…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处.谢谢 https://blog.csdn.net/cow66/article/details/77993908 我的系统是windows 7 安装了vagrant,当运行vagrant up时,没反应,如图: 软件版本: 系统: windows 7 旗舰版 virtualbox: 5.1.28 vagrant: 2.0.0 解决方案: 初步认为是virtualbox和vagrant版本对不上 就卸载了原本的两个软件 去下载了:virtualbox 4…

问题重现 在运行以下代码时出现了该错误: import pandas as pd import numpy as np 原因与解决 原因是dateutil库版本低于2.5.0,卸载重装即可: pip uninstall python-dateutil pip install python-dateutil…

GPU和CPU区别 1,CPU主要用于处理通用逻辑,以及各种中断事物 2,GPU主要用于计算密集型程序,可并行运作: NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算,渲染电脑画面,比如大型游戏,图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中,包含了大量重复性的计算,利用 GPU 的计算和并行特性,可提高训练的效率,具备 GPU 特性的电脑显卡就有用武之地啦! 使用 GPU 的计算前需要做些准备,下面以 window 7 x64 系统为例子 一,检查显卡类型和计算能力 1,…

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…

TensorFlow有GPU版和CPU版. GPU版需要CUDA和cuDNN支持,到链接:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 确认自己的显卡是否支持CUDA.本人采用pip方式安装GPU版本的TensorFlow. 安装Python: 官网下载Python:https://www.python.org/downloads/windows/,默认设置安装. 安装TensorFlow: #GPU版本: pip3 install --upgrade tenso…

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com Summary: DeepLab需要1.10以上版本. 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版. 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行.第三次安装成功,但电脑…

FFmpeg version of headers required to interface with Nvidias codec APIs. Corresponds to Video Codec SDK version 8.0.14. Minimum required driver versions: Linux: 378.13 or newer Windows: 378.66 or newerRight now, if someone configures ffmpeg with for…

Nvidia CUDA Toolkit的安装(cuda) PS:特别推荐*.deb的方法,目前已提供离线版的deb文件,该方法比较简单,不需要切换到tty模式,因此不再提供原来的*.run安装方法,这里以CUDA 7.5为例. 一.CUDA Repository 1.1 安装所需依赖包 sudo apt-get install build-essential # basic requirement # sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb…

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…

安装caffe2 预先准备.安装gflags及autoconf及GLOG https://github.com/caffe2/caffe2/issues/1810 一.下载源代码通过网盘 https://blog.csdn.net/Gpwner/article/details/80068251?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 二.解压文件,二次解压. $xz -d pytorch.tar.xz $tar -xvf  pytorch.tar 或者通过以下命令解压: tar x…

不多说,直接上干货! 笔者花了很长时间才装完,主要是cuda安装和opencv安装比较费劲,cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统,opencv 也是尝试了很久才解决,这里建议用2.4.9版本.其实如果没用GPU的话不需要安装cuda,不过为了后续兼容性的考虑,系统强烈建议64位的.下面是 对自己的安装过程记录备忘,有些主要参考网上的文章,所以有些过程就直接用了原来文章中的内容. caffe在git上的源码:https://github.com/BVLC/caffe 环境:…

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情…

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.…

1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算.具体步骤如下: 1. 首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备 2. 进入Ubuntu, 按 ctrl+alt+F1 进…

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu…

device管理 NVIDIA提供了集中凡是来查询和管理GPU device,掌握GPU信息查询很重要,因为这可以帮助你设置kernel的执行配置. 本博文将主要介绍下面两方面内容: CUDA runtime API function NVIDIA系统管理命令行 使用runtime API来查询GPU信息 你可以使用下面的function来查询所有关于GPU device 的信息: cudaError_t cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp *prop,…

cmake设置 CUDA_ARCH_BIN 3.2 5.2 CUDA_ARCH_PTX 3.2 5.2 否则报一下错误: OpenCV Error: Gpu API call (NCV Assertion Failed: cudaError_t=18, file=opencv-3.1.0/modules/cudalegacy/src/cuda/NPP_staging.cu, line=338) in NCVDebugOutputHandler Device 0: "NVIDIA Tegra X1…

首先, 推荐一篇不错的配置文档~手把手教你 CUDA 5.5与VS2010编译环境的搭建.笔者就是在这篇文章的指导下成功地在VS2010上搭建了CUDA 6.5~ 其次. 文末给出的执行演示样例不好使.执行时总会提示kernel无法启动~经过多方搜索.查阅相关文档.甚至拿出CUDA自带的samples比較编译选项,最终攻克了问题.方法便是在项目属性.C++ CUDA –> device下改动一下编译选项.在这之前我们须要了解一下自己使用的GPU的运算能力,执行deviceQuery: 能够看到,…

在编译Caffe的漫长过程中,经过了一个又一个坑,掉进去再爬出来,挺有趣的.对比原文有修改! LInux下配置安装:(本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-1583812-841855.html 参考链接:http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 官方文档:http://caffe.berkeleyvision…

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加…

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…

(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…

title: [CUDA 基础]2.4 设备信息 categories: CUDA Freshman tags: CUDA Device Information toc: true date: 2018-03-10 23:16:11 Abstract: 本文只介绍一个功能,如何获取设备(一个或多个)信息 Keywords: CUDA Device Information 开篇废话 今天跑了一天,然后晚上写了今天的代码,虽然都是printf的内容,用到的api就那么一两个,但是我还是自己打了一遍,…