贴上我看的教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672 一开始想用pycharm装pytorch,但不知道为什么一直失败.后来只能conda pip安装 但conda pip安装太慢,所以找了镜像.非常快 conda install pytorch=0.4.0 -c soumith 安装成功后测试cuda可不可用,torch.cuda.is_available()返回了false 原因是我cuda是8,pytorch1.0.1匹配的是cuda10,所以只能卸载重

1 概述 Windows下Python+CUDA+PyTorch安装,步骤都很详细,特此记录下来,帮助读者少走弯路. 2 Python Python的安装还是比较简单的,从官网下载exe安装包即可: 因为目前最新的torch版本只支持到Python 3.8,因此为了不会出现版本兼容问题建议安装Python 3.8. 下载中间的那个executable installer并安装,打开会建议选择自定义: 选择需要的组件: 选择位置: 安装完后可以从命令行查看是否安装成功(一般默认会把路径添加到环境变

下面的话是我的观察和思考,请多多批评. TensorFlow 要用 CUDA.CUDA toolkit.CUDNN,看好版本的对应关系再安装,磨刀不误砍柴工. 1)NVIDIA Panel 里显示的NVCUDA.DLL不是安装的CUDA版本,而是目前显卡驱动所能支持的最高 CUDA 版本,可以理解成是CUDA 的 Driver,现在若是更新驱动它是可能发生变化的,因为驱动升级了,算整体驱动升级,CUDA驱动也会升级 2)NVIDIA GPU Computing Toolkit != cudato

Ubuntu16 GTX750安装CUDA9.0,Pytorch,Anaconda教程 安装前警告 不要使用Ubuntu18! 不要使用Ubuntu18! 不要使用Ubuntu18! 务必重装成Ubuntu16 安装NVDIA驱动 只用这一个办法,一劳永逸 https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm 禁用nouveau驱动 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 添加 blacklist nouv

Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn 原文 https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/79545625 前言 因为之前针对Pytorch,caffe,torch等,装了cuda8.0和对应cudnn5.1,但是最近在装MxNet的时候,发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5,所以无奈不想卸载cuda8.0只能在电脑上安装多个版本的cuda和对应cudnn.     安装c

ubuntu 16.04 安装 tensorflow-gpu 包括 CUDA ,CUDNN,CONDA 显卡驱动装好了,如图: 英文原文链接: https://github.com/williamFalcon/tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04 英文内容: Tensorflow GPU install on ubuntu 16.04 update apt-get sudo apt-get update Install apt-get deps sudo apt

Ubuntu安装opencv with cuda 为了运行dense flow真是折腾啊,下面网址是教程 http://blog.aicry.com/ubuntu-14-04-install-opencv-with-cuda/ http://rolflussi.blogspot.com/2015/09/opencv-with-cuda-on-ubuntu-1404.html 建议不要安装3.0以上版本,但是2.4.10版本又不支持gpu,真TM坑爹,应该可以用2.4.12版本. 1.首先下载op

Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN 准备工作 1.查看GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 2.查看Linux版本 uname -m && cat /etc/*release nvidia驱动 1. 先卸载原有N卡驱动 #for case1: original driver installed by apt-get: sudo apt-get remove --purge nvidia* #for case2: original

Ubuntu18.04LTS python3.6 cuda10.0 下安装低版本的pytorch,运行Hypergraph Neural Networks(HGNN) https://github.com/iMoonLab/HGNNpython3 -m venv envsource env/bin/activatepip3 install torch===0.4.0 torchvision===0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu100/tor

1.  在win10中利用Anaconda直接安装tensorflow-gpu 不需要另行安装cuda cudnn 但是不知道电脑会自动适配所需的版本吗,不过把电脑显卡驱动更新一下,就都也可以了吧. https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/83690575?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_param_

电脑是ubuntu20.4 Pop!_OS 20.04 LTS MX250显卡并没有列在CUDA支持的GPU里 希望文中链接的别人的博客不会消失掉. 安装了英伟达的驱动 参考了这一篇:Ubuntu 安装Nvidia显卡驱动,跟着这篇博客 ①进入bios,禁用自己的secure boot ② ubuntu-drivers devices # 查看显卡设备和显卡驱动 ​ sudo ubuntu-drivers autoinstall #自动安装合适显卡驱动 ③重启.这个时候就能使用nvidia-sm

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

安装了Ubuntu后发现触摸板无法使用,以为是修改了安装文件导致(之前拿安装源文件做了小实验),于是重装,之后触摸板仍无法使用,在一个长满小广告的页面上找到了解决方案. 以下是原文章内容: 最近突然发现Ubuntu下触摸板失灵了,从网上找方法,什么换驱动,改代码,都试过了,结果不仅没修好反而系统瘫了. 后来看到有人说重启电脑,我就一遍一遍重启,还是没用.说明一下,我的fn+f7是开关触摸板的功能键,触摸板失效时,无论fn+f7处于开启还是关闭,我的触摸板都没用. 这可怎么办呢?实在是没有好的解决

1. 安装QA6714 无线网卡重要参考网页 #22 回答 https://bugs.launchpad.net/ubuntu/+source/linux-firmware/+bug/1520343?comments=all 2. 关于CUDA 8.0 NVIDIA 390 安装重要参考网页 https://blog.csdn.net/abc869788668/article/details/78331047 3. 关于kinectv2 安装的重要参考网页 https://blog.csdn.n

ubuntu16.04安装nvidia 1.首先查看自己的pc显卡的型号 ubuntu16.04 查看方法: 查看GPU型号 :lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本: sudo dpkg --list | grep nvidia-* 2.nvidian官网查看自己电脑最新的nvidia 型号 目前,知道3种安装N卡驱动的方法: 1. PPA源:最简便,但未必有最新驱动(亲测可用),或可能遇到问题(风闻). sudo add-apt-repository ppa:

无法联网解决办法,CentOS-7默认网卡未激活,进入BOOS设置修改,或者直接修改配置文件,然后重启服务 1 修改网卡配置文件: 激活: 2 重启服务即可: service network restart 测试: ping www.baidu.com 可以使用 ip addr命令代替ifconfig,看博客上说7好像不支持ifconfig这个命令了,但是我之前装的7是可以用的, 这里说一下解决办法,如果还是想用ifconfig: yum install net-tools   安装这个插件之后

最近在centos7中通过rpm方式安装了最新版本的mysql-server 5.7 (mysql57-community-release-el7-7.noarch.rpm) ,发现安装成功后无法使用root登录.百度google一番无果,最后在官方文档中找到了答案.现记录完整安装及问题解决过程,希望能帮助到其他朋友.   OS版本: Linux version 3.10.0-327.el7.x86_64 (builder@kbuilder.dev.centos.org) (gcc versio

电脑环境 ubuntu 18.40 gpu  rtx2080ti 一.安装显卡驱动 刚开始尝试用手动安装方式安装驱动 下载了驱动程序但是因为没有gcc所以放弃这种方法 后尝试最简单的方式 在 菜单--软件和更新中--附加驱动 中会自动显示需要的驱动程序 但是遗憾的是我的这里显示的是 没有可安装的驱动 所以继续尝试其他方法 使用apt get 命令安装 如下 https://blog.csdn.net/breeze5428/article/details/80013753 在这之前需要禁用 nou

现象:安装pip后发现命令无法识别command not found 原因:which查看找到不到执行路径   find搜索发现安装后存放在/usr/local/python3.5/bin下,于是判断是因为没有注册路径的问题

安装node.js 10.15.1版本时,安装完在node的安装目录下执行./node -v查看node版本,成功则表示node已安装成功 [root@localhost bin]# ./node -v v10.15.1 检查npm时却报错 [root@localhost bin]# npm -v /usr/bin/env: node: 没有那个文件或目录 看报错信息是说/usr/bin环境下没有node这个目录,查阅资料解决方法如下: 将自己安装的node执行文件路径指向/usr/bin/no

问题描述: Centos7安装python3,正常流程全部配置完成,python3,pip3的软链接也建立了 但是python3可以正常使用,而pip3报错,无法找到文件或目录 解决方法: which命令:查找python的路径 type命令:也是查找python的路径 发现两次命令查询的结果并不一致 使用hash -r清除Linux下哈希表中所有缓存,下次再type python就会去系统环境变量中查找路径,就可正常解决掉系统找不到pip3路径的问题 [root@localhost bin]#