1. nvidia-smi 查看显卡信息 nvidia-smi 指的是 NVIDIA System Management Interface: 在安装完成 NVIDIA 显卡驱动之后,对于 windows 用户而言,cmd 命令行界面还无法识别 nvidia-smi 命令,需要将相关环境变量添加进去.如将 NVIDIA 显卡驱动安装在默认位置,nvidia-smi 命令所在的完整路径应当为: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 也即将上述路径添加进

第一次知道有显卡(GPU)编程这个东西,是去年比特币最热门的时候,看了几篇关于比特币的文章,说比特币挖矿要靠显卡,CPU的速度与GPU根本就没法比,于是就非常好奇,显卡是什么神奇的东西?为什么运算速度会比CPU快很多?当时也只是好奇而已,根本没想过这东西会与自己有任何关系. 去年年底的时候,我开始研究机器学习,试着用PHP编了几个遗传算法和神经网络算法的程序,发现很有趣,功能很强大,我一直想做医学方面的人工智能开发,觉得机器学习这个东西很有用,但就是运算速度太慢,估算了一下按程序的运行速度,要初

目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题. 1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可:     https://developer.nvidia.com/cuda-downloads   在里面选择你所对应的电脑版本即可. 2 VS2010这个没什么说的了,网上各种的免费资源,下载一个不需要钱的就行. 3 Cuda的安装:(win7版32bit) 安装cuda 3.1 c

在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 第一次在csdn上写博客,纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑,也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决 Window10 首先是在Linux下,刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一个代码,是需要用到tensorflow框架,之后配好环境后代码是能够跑通的,但是计算速度非常

参考:http://www.cnblogs.com/xing901022/archive/2013/08/09/3248469.html 目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题. 1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可:     https://developer.nvidia.com/cuda-downloads   在里面选择你所对应的电脑版本即可. 2 VS20

tensoflow-gpu安装 对于python 3.5和3.6的童鞋们而言,安装tensorflow其实并不难,因为我们可以通过pip直接安装. 不过,第一要求你安装的python是64位的,如下图所示,注意划黄色线的部分. python 位数确定 第二,通过pip安装的话,有一个缺点,那就是会造成cpu的算力不够,因为缺少两个C的库,不过没有影响的.如果你是一个完美主义者,那么就只能通过Bazel方式源码安装Tensorflow了.详细过程我之后会发布相关文章,可以留意一下☺. pip 安装

TensorFlow安装keras需要在TensorFlow之上才能运行.所以这里安装TensorFlow.TensorFlow需要vs2015环境,需要wein64位环境,所以32位的小伙伴需要升级为64位系统以后才行. 第一种方式使用pip安装 如果只想专用cpu加速,安装 pip install --upgrade tensorflow如果想使用gpu加速,还需要安装 pip install --upgrade tensorflow-gpu安装以后还需要cuda显卡驱动,可参考https:

1. 如何进行迁移 对模型和相应的数据进行.cuda()处理.通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去.从而可以通过GPU来进行运算了. 1.1 判定使用GPU 下载了对应的GPU版本的Pytorch之后,要确保GPU是可以进行使用的,通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断.通过torch.cuda.device_count()可以获得能够使用的GPU数量.其他就不多赘述了. 常常通过如下判定来写可以跑在GPU和CPU上的通用模型: if t

anaconda安装见前一篇https://www.cnblogs.com/wintersoft/p/11609188.html https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/打开Anaconda-Navigator->Environments->base(root)修改python版本到3.6.8python3.7目前对tensorflow2.0支持不好 创建环境在Anaconda里创建名为tensorflow-gpu的环境con

Nas 系统的虚拟化方案 https://zhuanlan.zhihu.com/p/55025102 对搞技术的人来说,Nas 是个理想的玩具,既然是程序员用的 Nas ,自然要专业一点,不能像小白一样买台威联通或者群晖往哪里一放就行,如果这样,就没有必要继续往下读了. 就像有人喜欢买成品车,有人喜欢自己改装车:有人喜欢傻瓜相机,有人喜欢机械相机.如果你喜欢 DIY,想让自己家里的硬件发挥更大用途,让自己的 nas 系统更专业些,那么请继续. 有人说,生命的意义在于奉献:还有人说,生命的意义在于

华为云服务器,4核心8G内存,没有显卡,性能算凑合,赶上双11才不到1000,性价比还可以,打算配置一套训练densenet的环境. 首先自带的python版本是2.7,由于明年开始就不再维护了,所以安装了个conda. wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh 发现实在太慢,找了个清华的源,快了很多. wget  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anac

查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS

安装深度学习框架需要使用cuda/cudnn(GPU)来加速计算,而安装cuda/cudnn,首先需要安装nvidia的显卡驱动. 我在安装的整个过程中碰到了驱动冲突,循环登录两个问题,以至于最后不得不重装了一遍操作系统. 网上的资料都写得挺乱的,很多都是转载,有些针对的操作系统版本过低,现在我把整个过程写下来,以供碰到同样问题的人参考. ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装n

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

题记:从一开始不知道显卡就是GPU(虽然是学计算机的,但是我真的不知道…脑残如我也是醉了),到搞好所有这些环境前后弄了5天时间,前面的买显卡.装显卡和装双系统见另一篇博客装显卡.双系统,这篇主要记录我怎么配置后面的环境,虽然中间重装Ubuntu三次,后面安装过程也没差别. 基础平台:64-bit,Ubuntu14.04 1.安装NVIDIA驱动(参考技术文章,基本是复制啊,蟹蟹作者~) (1) 在官网下载NVIDIA驱动,根据自己买的型号选择下载,放到 /home/lvxia/ 目录下面,我下载

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

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

获取nvidia显卡的cuda算力,在编译cuda相关代码时候可能用到. 前提: 安装了visual studio 安装了cuda(cuda应该在vs之后安装) 安装了cmake 代码 https://github.com/zchrissirhcz/check_ComputeCapability 代码是C++写的,我添加了cmake支持,可以跨平台使用. 默认run-vs2015.bat能得到运行结果如下:

最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面的信息. 第0步是安装环境,配置环境. 首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤. 可以仅仅安装CPU版本的,也可以安装gpu版本的,以安装gpu版本为例进行介绍,发现需要安装CUDA和cuDNN,而且CUDA要求8.0版本. 第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢! 答案是否定的. 因为CUDA随着时间的推移,它也在不断的更新,因此,首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA. 1>首先打

http://blog.csdn.net/wu_nan_nan/article/details/45603299 声明: 本文部分内容来自网络.由于知识有限,有错误的地方还请指正.本帖为自己学习过程的记录帖,如果对您有帮助,我将荣幸之至.欢迎和我一起讨论,联系方式:新浪微博 @躺在草原看夕阳.   什么是显卡?     显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置.最重要的配件之一.就像电脑联网需要网卡,主机里的数据要显示在屏幕上就需

TensorFlow安装时需要cuda+对应的显卡驱动.这里给出英伟达官方的cuda和驱动的对应: 地址在这里 然后在这里可下载最新的显卡驱动(英伟达公版的驱动,程序员友好型) 最后说一下我的TensorFlow的环境:1.13+cuda10.0+anaconda3.6+py3.6+vs2017 安装的过程比较复杂.推荐使用anaconda,我看anaconda下载tf的时候,会下载一个vs2015runtime还有其他的很多库,比较方便.