xgboost 多gpu支持 编译 Ubuntu 18.04.2Linux 4.15.0-46-genericgcc (Ubuntu 7.3.0-27ubuntu1~18.04) 7.3.0 cuda 10.0 https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.0/cuda-installation-guide-linux/index.html#verify-you-have-supported-version-of-linux 安装略 nccl2 git clon…

[计算机视觉]关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项 标签(空格分隔): [计算机视觉] 前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识,打算升级一下对OpenCV的使用,但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的.于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译!下面就记录这一阶段出现的一系列问题. 关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的OpenCV2.4.9的源码进行编译,选择的编译环境为Visual Studio2010 x64,因为…

node-webkit教程(13)gpu支持信息查看 文/玄魂 目录 node-webkit教程(13)gpu支持信息查看 前言 13.1操作步骤 (一)打开node-webkit,输入chrome://gpu. (二)打开开发者工具 (三)在控制台输入代码: (四)在控制台继续输入: (五)查看返回的json数据 11.2 小结 前言 Chrome 中可以通过chrome://gpu来查看gpu的诊断信息.因为chrome对gpu的依赖越来越强,所以在应用开发过程中,查看某些特性的支持和问题诊…

go 工具链目前[不支持编译 windows 下的动态链接库][1],不过[支持静态链接库][2].想要产生dll,可以这样 workaround ,参考 golang ［issuse#11058][1]: 首先得装一个 windows 下的 gcc 开发环境,我用了 [msys2][3] . 需要配置一个快点的源,我用[中国科技大学的源][4]. 安装 gcc 工具链: pacman -S mingw-w64-x86_64-toolchain (注意这里有个坑, msys64 根目录有两个 m…

go 工具链目前[不支持编译 windows 下的动态链接库][1],不过[支持静态链接库][2].想要产生dll,可以这样 workaround ,参考 golang ［issuse#11058][1]: 首先得装一个 windows 下的 gcc 开发环境,我用了 [msys2][3] . 需要配置一个快点的源,我用[中国科技大学的源][4]. 安装 gcc 工具链: pacman -S mingw-w64-x86_64-toolchain (注意这里有个坑, msys64 根目录有两个 m…

现状 目前已经发布的VS2015中包括VS2015 Preview 以及 VS2015 CTP6,这两个版本均不支持直接编译C++代码为Linux程序,具体情况可以参考 Visual Studio 2015 CTP 6 和 Visual Studio 2015 Preview. 正式版发布时间 在微软官网没有找到明确的发布时间,只是说在今年晚些时间发布.另外Windows10正式版的发布时间为夏末秋初,推测到时候VS2015正式版也会一起推出,参考文章夏末秋初!Windows 10正式版发布时间…

./configure \ --with-http_ssl_module \ make && make install     nginx编译参数说明如下:   --prefix=<path> -- 安装路径,如果没有指定,默认为/usr/local/nginx.--sbin-path=<path> -- nginx可执行命令的文件,如果没有指定,默认为<prefix>/sbin/nginx.--conf-path=<path> -- 在没有…

1.git clone tensorflow serving 及tensorflow代码 2. ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/f71d782da17fd83c84ed6253a342a306/external/local_config_cuda/crosstool/BUILD::: Traceback (most recent call last): File error_gpu_disabled() File , in error_gpu_disa…

1.环境安装 1.1 vs2017+cuda9.1+cudnn7.0可以和tensorflow一起安装网上教程多,不多说.       唯一需要注意的是vs2017要安装好2015版本的工具集v140 1.2 opencv3.4.0 winpack版解压,注意目录位置,后续会用到 1.3 然后你需要找到自己所对应版本的oepncv的相关几个dll文件,3.4版本是(opencv_world340.dll and opencv_ffmpeg340_64.dll)      拷贝到到darknet-…

本代码已组件化,可以直接使用. 说明:本组件可以直接解析.vue文件,为了支持less语法解析,在组件中引入less.js,可在less官网下载. 组件代码 <template> <div class="remote"> <component :is="currentView" v-bind="$props"/> </div> </template> <script> imp…

 1.在<profiles>元素内增加如下内容   <profile>     <id>jdk17</id>     <activation>     <activeByDefault>true</activeByDefault>     <jdk>1.7</jdk>     </activation>     <properties>     <maven.compi…

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详…

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新…

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持…

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU.FPGA 或 TPU 来加速计算.在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了.作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks.NVIDIA.Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加原生的 GPU 调度支持,该方案填补了 Spark 在 GPU 资源的任务调度方面的空白…

据官方说法,目前还不是太稳定的算法模块都在opencv_contrib里边,由于不稳定,所以不能在release版本里发行,只有在稳定以后才会放进release里边.但是这里边有很多我们经常要用的算法,比如SIFT,SURF等(在xfeatures2d 模块里边).官网提供了说明,可以把opencv_contrib扩展模块添加编译到已安装的opencv3里边. 同时我们还需要编译opencv的GPU模块,以便在GPU上加速执行这些算法. 1.点[Brouse Source…],选择OpenCV源…

目录 Tensorflow-GPU 环境条件 现有硬件 现有软件 硬件要求 软件要求 步骤 0.Visual studio 1.下载安装显卡驱动 2.下载对应版本 CUDA 3.安装配置 cuDNN 4.安装 TensorFlow GPU 支持版本 Tensorflow-GPU > TensorFlow 包版本:tensorflow-gpu 1.13.1 环境条件 现有硬件 电脑:华硕笔记本,FX50J 显卡:NVIDIA GeForce GTX 950M 现有软件 Windows 10家庭中文…

作者:Sammy Liu 刘世民 本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: GPU 支持 自动扩展(Auto-scaling)支持 混合云(Hybrid cloud)支持 物理机(Bare metal)支持 CDN 支持 企业负载均衡器(F5)支持 大规模扩展性(100个计算节点)支持 商业SDN控制器支持 1.3 在虚机内使用 GPU 的几种方式 (GPU 虚拟化) 1.3.1 集中 GPU 虚拟化实现技术 (1)API Remoting (远程API) 远程API 方法分为前端…

TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件.它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用,所以他们在去年作为开源项目发布了它.TensorFlow 是一个非常强大的工具,专注于一种称为深层神经网络deep neural network(DNN)的神经网络. 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务,例如图像识别.手写识别.自然语言处理.聊天机器人等等.这些神经网络被训练学习其所要执行的任务.由于训练所需的计算是非常巨大的,在大多数情况下需要 G…

编译环境:Mac OS X 10.10.2 ,Xcode 6.3  iOS SDK 8.3        FFmpeg库的下载地址是 http://www.ffmpeg.org/releases/ .FFmpeg是一个跨平台的用C语言写成的库,包含了编码,解码,色彩空间转换等的库. 第一步: 下载编译FFmpeg所需要的脚本文件gas-preprocessor.pl,下载地址: https://github.com/mansr/gas-preprocessor .在mac终端中使用cp命令将脚本…

更新:现在contrib库必须要opencv3.1以上才能支持编译通过了. 方法和步骤还是和本篇文章一样. ############################################################################## 因为opencv3.0默认安装中没有加入SIFT.SURF等点特征检测,一百度下一跳,原来这玩意还弄了个其他的库,还只能在GitHub上才能弄到,这两天弄opencv3的contrib库,遇到了一些问题,为了让大家更好.更快用上con…

(一)  背景资料 GPU就是图形处理器,是Graphics Processing Unit的缩写.电脑显示器上显示的图像,在显示在显示器上之前,要经过一些列处理,这个过程有个专有的名词叫"渲染" ,以前计算机上是没有GPU的,都是通过CPU来进行"渲染"处理的,这些涉及到"渲染"的计算工作非常耗时,占用了CPU的大部分时间.之后出现了GPU,是专门为了实现"渲染"这种计算工作的,用来将CPU解放出来,GPU是专为执行复杂的数…

mindspore 的 r1.3 分支 在gpu方式编译下存在问题,无法编译,具体编译结果参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/15054624.html 编译时会报错,提示就是使用cmake自动编译mindspore-r1.3-gpu版本时openmpi的源代码中存在语法错误,经过检查发现是其中给出的openmpi地址对应的openmpi源代码中存在bug,即使是单独编译该地址下的openmpi源代码也会同样报错. mindspo…

xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上. 这个版本,我们新增了很多新特性,不仅增加了对 Vala 和 Metal 语言的编译支持,另外我们还改进了包依赖管理,能够像 npm/package.lock 那样支持对依赖包的锁定和更新,使得用户的项目不会受到上游包仓库的更新变动影响. 此外…

引 言 如果你是一个机器学习社区的活跃成员,你一定知道 提升机器(Boosting Machine)以及它们的能力.提升机器从AdaBoost发展到目前最流行的XGBoost.XGBoost实际上已经成为赢得在Kaggle比赛中公认的算法.这很简单,因为他极其强大.但是,如果数据量极其的大,XGBoost也需要花费很长的时间去训练. 绝大多数人可能对 Light Gradient Boosting 不熟悉,但是读完本文后你就会对他们很熟悉.一个很自然的问题将进入你的思索:为什么又会出现另一个提升…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

这篇文章将介绍MXNet的编译安装. MXNet的编译安装分为两步: 首先,从C++源码编译共享库(libmxnet.so for linux,libmxnet.dylib for osx,libmxnet.dll for windows). 接着,安装语言包. 1. 构建共享库依赖 目标是构建共享库文件. 最小构建需求: 最新的支持C++ 11的C++编译器,比如g++ >= 4.8,clang 一份BLAS库,比如libblas,atlas,openblas,或者 intel mkl 可选库…

Ubuntu 环境 TensorFlow 源码编译安装 基于(Ubuntu 14.04LTS/Ubuntu 16.04LTS/) 一.编译环境 1) 安装 pip sudo apt-get install python-pip python-dev 2)安装JDK 8 sudo apt-get install openjdk-8-jdk Ubuntu 14.04 LTS 还需要: sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java sudo apt-get…

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random…

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上…