这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA,使得对图像数据处理的速度大大加快,在正式的下载与安装之前,首先一起学习一下预导知识,让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算,以及自己的电脑是否可以使用GPU加速. ​写在前面: 在深度学习中,我们常常要对图像数据进行处理和计算,而处理器CPU因为需要处理的事情多,并不能满足我们对图像处理和计算速度的要求,显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的,GPU特别擅长处理图像数据,而CUDA(Compute Unified Device

pip install tensorflow-gpu==1.3 pip install tensorflow-gpu==1.4 # pip install 命令行pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow pip的配置文件 ~/.pip/pip.conf (可能需要创建.pip目录及pip.conf文件),在其中添加如下配置:[global] index-url = https://pypi.tuna.ts

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

2020/5/29 在 windows10 上面安装 CUDA 和 cuDNN 0.简单了解一下 CUDA 和 cuDNN 1)什么是 CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 2)什么是cuDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能.易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以

chmod Document 这里Document是一个文件夹,文件夹中还有好多子文件,可以发现执行了这条指令以后,其子文件夹的权限并没有改变. 要想改变其子文件夹的权限,应该执行 Document/ 对于想要编译内核或者安装瑞昱网卡驱动的人来说,需要安装对应系统内核的headersudo apt-get install linux-headers-generic 查看pci设备和驱动: sudo lspci -knn 安装pure-ftpd服务器端 sudo apt-get install p

http://xbeta.info/everything-search-tool.htm Everything(官网|中文主页|教程)是速度最快的文件名搜索软件.其速度之快令人震惊,百G硬盘几十万个文件,可以在几秒钟之内完成索引:文件名搜索瞬间呈现结果.它小巧免费,支持中文,支持正则表达式,可以通过HTTP或FTP分享搜索结果.如果不满意Windows自带的搜索工具.Total Commander的搜索.Google 桌面搜索或百度硬盘搜索,如果正在使用或放弃了Locate32,都值得推荐这款体

之前已经装过一次了,不过没有做记录,现在又要翻一堆博客安装,长点记性,自己记录下. 环境 ubuntu16.04 python2.7 商家送过来时候已经装好了显卡驱动,所以省去了一大麻烦. 剩下的就是安装cuda和cudnn. 显卡驱动与cuda版本是有对应关系的,官网上贴出的匹配表 我的显卡驱动是384.130,与cuda8对应,于是下载cuda8,官网进去后就是cuda10,旧版本的地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载

Senna.js 是一个速度超快的单页应用程序引擎,提供了几个低级别的 API,可以帮助你打造现代化的基于 Web 的应用程序.更重要的是,搜索引擎蜘蛛应该能够索引相同的内容. 通过使用 HTML5 History API,我们可以操纵使用 pushState,replaceState 和 popState 事件来操作用户浏览器的会话历史记录.这样,你就可以再次使用浏览器的后退/前进按钮. 在线演示      源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

1. 安装显卡驱动 ~$ lspci | grep controller00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Sky Lake Integrated Graphics (rev 07)03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM108M [GeForce 940MX] (rev a2) 双显卡下安装NVIDIA驱动,首先选择合适的源. sudo apt-get update sudo

在安装cuda的时候,有时候会提示toolkit installation failed using unsupported compiler.这是因为GCC版本不合适所导致的. 解决的方法很简单,直接在安装命令之后加-override再安装,一般来说就没什么问题了.如: sudo ./cuda_6.0.37_linux_64.run -override

场景描写叙述: 本文仅验证了在安卓环境下使用Json的Key作为反序列化条件的解析速度.结论是解析速度最快的不是阿里的fastjson,也不是Google的Gson,而是json-smart. Android 4.4.2 fastjson-1.1.34.android.jar gson-2.2.4.jar json-smart-2.0-RC3.jar **注意场景的限定条件** 核心代码: package com.h3c.mytestview; import java.io.StringRead

此次安装过程有点曲折,不过最后还是能成功安装,由于没细细看官方的安装文档,导致花了很多时间安装,希望此文能让想装CUDA的同学少走点弯路 1.NVIDIA Driver是否要装 刚开始要装CUDA时,以为要先装显卡驱动,搜索如何装驱动,导致驱动版本不符合CUDA要求的版本,一直卡在这里不能安装CUDA,后来发现CUDA的安装包提供了显卡驱动,如果已经安装了驱动,再去安装CUDA,如果它要求的驱动版本和系统已经安装的版本不一样,会有点问题,所以,干脆不装驱动了. 不过还是提供下OpenSuse装驱

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5655957.html 参考网址: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/862537/cuda-setup-and-installation/installing-cuda-toolkit-on-ubuntu-14-04/ http://unix.stackexchange.com/questions/38560/gpu-usage-monitoring-

沃网中国是一家成立于2008年的国内idc商,提供基于hyper-v架构的VPS产品,数据中心包括国内电信.美国洛杉矶等,他们采用的是国内访问最快的加州机房ping值,160-180左右相当给力的速度.    要知道香港的vps虽然快,但是由于带宽小,经常抽风用过都知道了!其实美国的速度也不错打开网页也挺快的!   沃云主机,是沃网中国自主研发的Whost系统,方便的Web管理,手机上也可以重装.实时备份.之前我试过国内的一些免备案vps但是,刚开始用的不错,过了一段时间就开始封域名了,所以以后

原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html 个人知乎主页欢迎关注:https://www.zhihu.com/people/jack_lu,相信我会提供高质量的timeline. "站在岸上学不会游泳."看了各种深度学习的新闻.有意思的paper,要开始搭建深度学习环境入坑了.昨天看到一视频展现了tensorflow在Android平台上的应用,感觉潜力巨大,所以选择了tensorflow. 结合几篇安装博客总结了安装方法,可能是

1 装系统时候注意,另外14.04要好于12.04,自带了无线驱动 ubuntu14.04安装完不要update 2 安装cuda和cudnn http://blog.csdn.net/l297969586/article/details/53320706 我安装时候cuda8,cudnn选用V5,因为最新的和显卡有问题 3 sudo apt-get upgate出问题: 在安装更新,命令行sudo apt-get update 或者运行更新管理器的时候,出现W: GPG 错误:http://p

Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间,但是实际上,Kafka的特性之一就是高吞吐率. 即使是普通的服务器,Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求,超过了大部分的消息中间件,这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用. 针对Kafka的基准测试可以参考,Apache Kafka基准测试:每秒写入2百万(在三台廉价机器上) 下面从数据写入和读取两方面分析,为什么为什么Kafka速度这么快. 写入数据 Kafka会把

很多神经网络架构都需要安装CUDA,安装这个的确费了我不少时间,是要总结一下流程了. 安装这个,最好使用官网的安装步骤和流程,不然,会走很多弯路: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=deblocal 按照上面的流程走,下面就是根据各种问题去解决问题

一.参考: https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 https://www.jianshu.com/p/00c37b09f0f3 二.安装过程 1.检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件 1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU 你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号,如果你是双系统,在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息:你也可以在ubuntu的终端中输入命令: $ lspci |

00.CUDA简介 CUDA和GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序 01.CPU+GPU协同架构 02.部署环境 [docker@lab-250 ~]$ cat /etc/*release NAME="Red Hat Enterprise Linux Server" VERSION="7.0 (Maipo)" ID="rhel" ID_LIKE="fedora" VERSION_ID="7.0&