Y7000P电脑环境i7处理器,1060显卡,16g内存,win10家庭版(系统版本号1809),在联想官网升级过bios,所有驱动都是最新.(截止时间点2019年3月1日) python3.5 安装GeForce Experience到官网下载https://www.nvidia.com/zh-cn/geforce/geforce-experience/,experience检测显卡驱动,发现最新版本419.17,点击安装,一定要注意,选择自定义安装,然后有个纯净安装的勾选框.安装完成后需要重

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

联想Y7000安装 debian10 wifi 不好使解决方法 wifi硬件高通QCA9377 把联想驱动加入黑名单 文件路径 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 添加内容 blacklist ideapad_laptop 安装QCA9377驱动 apt install firmware-atheros 如果已安装先卸载驱动

单位新配的联想拯救者Y7000,感觉很不错哈,先上一张图. 说实在的,装这个有些小坑,我最开始是直接在原装win10上去装双系统的,结果死活装不上,还把原装win10给折腾没了,哈哈,好逗,以前装双系统也没玩成这.... 所以我个人建议如果你在原装win10上装双系统不成功,就把它也干掉得了,重新安装个win10. 如何删除原装win10就不介绍了.   一 修改BIOS 想要知道为什么这么设置的自己查一下UEFI吧,我本身也不太懂,就不在这乱介绍了. 关闭secure boot就可以了. 二

https://blog.csdn.net/la9881275/article/details/86720752 Ubuntu16.04系统安装拿到Ubuntu镜像制作装机优盘,这里就不写了.我的优盘之前已经做成了Ubuntu16.04启动盘,装机一切顺利.遇到的第一个问题是wifi无法启用,这个问题原本根据其他博客介绍通过禁用联想的ideapad驱动项可以解决,但是Ubuntu16.04这个版本没能给Y7000的无线网卡RTK8822BE安装合适的驱动,因此尝试自己安装,试过集中方案,均告失败

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

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

之前看了很多教程,一直在登陆界面循环重启!!! 多半是opengl问题!! https://blog.csdn.net/weixin_42577219/article/details/84313220 1.如何解决在系统设置-->软件更新-->附加驱动中修改驱动后出现的循环登录问题? 导致问题的原因:显卡驱动有误 解决方法:卸载现有驱动 步骤: (1)开机因循环登录进不去系统,所以进入命令行模式:CTRL+ALT+F1,输入用户名和密码(PS:遇到了小问题,图形界面用户名是HJ大写的,但是命令

转载自,Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势 https://blog.csdn.net/wf19930209/article/details/81877822#NVIDIA_173 ,主要用nvidia官网驱动安装方法,下载Nvidia显卡驱动,如果是笔记本,一定要选择对应型号的,Notebooks版,也就是笔记本版,之前因为下错导致kali系统重装N次了,安装好之后,nvidia-settings打不开的,看下边,配置x服务配置文件 全网最新Kali Linux系统如何安装N卡驱动[

公司GPU的机器版本本比较低,找了好多不同的镜像都不行, 自己从anaconda开始制作也没有搞定(因为公司机器不可以直接上网), 哎,官网只有使用最新的NVIDIA驱动,安装起来才顺利. 最后,找到一个暂时可用的镜像: https://linux.ctolib.com/anibali-docker-pytorch.html 其间遇到两个问题: 1, 安装全没出错,但torch.cuda.is_available()为False,这表示torch还是不能使用GPU. 2,在跑例程时,显示Runt

环境 WIN10系统,联想Y7000配置,8G内存 VS2019 cuda10 cudnn10 opencv4.11没有扩展库 显卡 1050TI 用到的库(提前下载好的模型,依赖库,user_code是自己新添加的开发样例) 隐患 我的系统默认还有cuda8(已经被10的系统环境替代) 还有VS2015 ,VS2019与其共存极其容易带来环境问题,造成后面的编译调试失败. 1下载源码 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpos

刚开始实在csdn写的,排版csdn更好看,本文链接:https://blog.csdn.net/qq_30282649/article/details/102910972 @[TOC](刚开始学习计算机在很多方面,目前主要是系统的使用,包括linux,遇到了很多问题,这些操作平时不会遇到,但是如果不记下来以后肯定会忘了,就记在这里吧) 刚开始学习计算机,很多都不懂,很多也不会,常常一个问题花上很多时间,网上的很多解决方法要么太老,要么不适用于自己的情况,再一个,现在搜索到的很多文章都是直接转载

超能课堂(210)笔记本中常说的PL1.PL2到底如何影响CPU性能? https://www.expreview.com/71943.html 本文约 4070 字,需 7 分钟阅读 (切换至标准版) 在移动平台CPU的种类很多,有45W的标准功耗CPU,28W的苹果定制低功耗CPU,15W的低功耗CPU和低于15W的超低功耗CPU.在以往不同功耗的CPU不仅在功耗上,在纸面性能上也有着非常大的差距.但随着移动平台CPU的发展,目前不同功耗CPU间的差异越来越小,有些产品之间几乎只剩下功耗的差

朋友的电脑是联想Y7000,因为Nvidia驱动的问题几次头疼脑大.这次是出现了HDMI在Windows 10下输出正常,而Ubuntu系统下无法输出. 原因分析 如果通过HDMI去连接显示器以后会发现显示器没有任何输出, 这主要是因为此电脑的HDMI接口是连在独显上的, 但是独显的闭源驱动并没有安装上, 所以显示器没有任何输出, 通过成功安装GTX1650显卡驱动, 外接显示器就可以正常工作. 如此看来,原因即为显卡驱动为正常安装. 安装驱动方式的选择 NVIDIA驱动一共有三种方法: ppa

Minkowski坐标管理 坐标键 classMinkowskiEngine.CoordsKey(D) __init__(D) 初始化self. See help(type(self))有关准确的签名. getKey() getTensorStride() isKeySet() setKey(key) setTensorStride(tensor_stride) 坐标管理器 Class MinkowskiEngine.CoordsManager(num_threads : int = -1,me

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 前文回顾 1.2 运行时系统 1.2.1 PyTorch 的特点 1.2.2 PyTorch RPC Distributed RPC framework APIs [Now Stable] 1.2.3 PipeDream的特性 1.2.4 结合起来 0x02 使用 2.1 如何调用 2.2 总体逻

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 0x00 摘要 0x01 流水线比较 1.1 普通流水线 1.2 Gpipe流水线 1.3 1F1B流水线 1.3.1 思路 1.3.2 图示 0x02 PipeDream 实现 2.1 总体逻辑 2.2 权重问题 2.3 Weight Stashing 2.4 Vertical Sync 2.5 缓冲区 0x03 代码 3.1 总

电脑 联想 Y7000 系统 Ubuntu 20.0.4 显卡 NVIDIA 1050TI 以下操作需要管理员权限 编辑文件,如果没有新建一个 /lib/modprobe.d/nvidia-graphics-drivers.conf 添加以下内容 options nvidia_drm modeset=1 更新内核 update-initramfs -u

import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available()) 上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到,并没有说明是否能正常使用,要想看Pytorch能不能调用cuda加速,还需要简单的测试一下: a = torch.Tensor(5,3) a=a.cuda()print(a) 一般来讲,输出主要是报48号错误,也就是CUDA的问题,出现这个问题在于硬件的支持情况,对于算力3.0的显卡来说,如果安装了9.

更换了数据集, 在计算交叉熵损失时出现错误 : cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMa 解决检查两个问题: 1. 模型输出label数量 是否与 标签类别数量相同 <label为 男,女, 位置, 但是我模型设计只有男/女> 2. label是否有-1的情况,需要提前过滤掉,类似下面这样的标签