第一步.安装深度的"显卡驱动器" 在deepin v20 中默认没有显卡驱动管理器,需要命令行安装,命令如下(刚开始一直出错,当我第一次打开应用商店,就可以安装了,好神奇): sudo apt install deepin-graphics-driver-manager 安装深度的"显卡驱动器",切换到因特尔默认驱动,然后重启两次,确认切换成功后,进行下一步. 第二步.卸载英伟达开源驱动 如果刚刚安装好系统,什么都没操作,那么这一步可以省略. sudo apt au

最近在玩谷歌新开源的自然语言模型bert,最开始是在google的免费GPU上面来弄的(这个部分其实也是可以写一个教程的,中间坑也挺多).但谷歌比较坑人,小数据集还行,大点的数据集训练耗费时间长,再加上网络不稳定总掉线,训练一个上万的数据集断断续续的用了一天时间.改用在本地的linux服务器上来训练bert,但是没有NVIDIA显卡,只好用cpu来跑了,速度超慢,跑一个7万的模型需要50个小时.跑出来的结果很奇葩loss很大,估计参数设置有问题,想换个参数重新跑,太耗费时间了,看来只好搞个GPU

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

在登录界面出现分辨率特别大,整个图形界面特别大,并且怎么也登录不上去的情况时 对于这种情况,一般就是显卡驱动崩了的原因,所以我们可以首先检查显卡驱动是否有问题 nvidia -smi 如果出现说驱动链接不上什么的问题,就是说明你的显卡驱动出现了问题 主要采用以下的处理方法 一.进入ubuntu系统 首先CTRL+ALT_F1到达字符处理界面 然后输入管理员账号和密码登录进去,此时你相当于进入了终端 遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有些天方夜谭了,之后我可能会开一个文章专门跟进我学习的进度,也可能会在这篇文章的下面更新学习流程 1.何为卷积? 视频:[工程数学基础]3_变声的基础原理_理解卷积的含义_线性时不变系统的冲激响应

有一段时间没有用Linux了.由于买了个4k的戴尔显示屏,在deepin系统上无法用,从昨晚到现在,总于解决了我的问题! 问题1:无法直接在深度的显卡驱动管理器哪里直接切换,网上看到很多人都有这个问题,反正我切换显卡驱动都是一直失败 问题2:显卡驱动安装了,要自己手动切换,深度的显卡管理器,切换不了 步骤: 1.禁用开源驱动nouveau sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在文本最后添加:(禁用nouveau第三方驱动,之后也不需要改回来 ) b

换了一个电脑,跟随潮流,CPU是不带集显的,操作系统从原来的硬盘一通搬过来的 其中Deepin Linux更新到15.11. 显卡是2060的,在Deepin中目前只集成了390的nvidia驱动,无法支持 而nouveu驱动也是个残废,只支持到10xx系统,结果系统驱动在不知道什么模式下,反正屏幕卡得一逼,没法用 找了两天网上资料,反正是没几个讲明白了.有装nvidia官方驱动,有修复就OK了.反正在我的电脑上不行. 不得以,自己搜索了一下deb的安装包,还好debian提供了expermen

Debian系AS无法启动模拟器 问题描述 早在半年前将开发环境从windows迁移到了Linux:当时用的是Debian系统,也是在安装完成AndroidStudio之后无法开启模拟器,也没出现什么错误信息,当时试了好久也没解决就放弃了,直到最近Debian不小心误操作导致系统彻底崩溃就换成了Deepin系统,同样也遇到了这个问题,找个各种办法各种尝试终于解决,于是在这里做一个错误解决办法的小结,供以后再遇到时作参考. 错误日志 打开虚拟机,没有任何反应,但是会在ide的最底部提示一行 Emu

1.firstly, exec: sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf[create], and input [blacklist nouveau](remove []) in this file. 2.install nvidia driver: sudo apt install bumblebee-nvidia bumblebee primus; when the comand finished, then exec: sudo ap

       2022年5月11日,NBMiner发布NBMiner_41.3版本,主要提升了稳定性.         2022年5月8日,NBMiner发布NBMiner_41.0版本,在最新的内核中加入了100%LHR解锁器,适用于Windows和Linux版本.         此前LHR版本显卡的最多解锁至80%,此次更新完全解锁100%,宣布2021年NVDIA的LHR锁算力计划正式终结. 并且以后估计不会再出现LHR版本的显卡了.此等套路,老黄估计也只能用一次吧,NVDIA算是被老黄

转自:2楼   http://nbbbs.zol.com.cn/41/218_408871.html 网上搜的方法: 1.按键盘上那个windows键+R,输入regedit 2.然后就是下面的步骤了 HKEY_LOCAL_MACHINE-----SYSTEM------CONTROLSET001--------CONTROL--------GRAPHICSDRIVES--------CONFIG(这里鼠标右键点击,选查找,输入scaling.找到后,scaling值4  改为3.) 这样即可.

Nvidia显卡驱动.CUDA和cuDNN一般都是同时安装的,这里整理的是我成功运行的最简单的方法. 一.Nvidia显卡驱动 1.1 在可以进入图形界面的情况下 直接在"软件和更新"下搜索"附加驱动",我建议选择"专用"的推荐显卡驱动.注意不要选最新版本. 1.2 在无法进入图形界面的情况下 (待整理) 1.3 成功安装的验证方法 运行Nvidia-smi命令,有类似回显(注意Nvidia和-smi之间没有空格). 二.CUDA的安装 2.1下

Deepin20系统安装Nvidia驱动 系统设备配置信息如下: 电脑型号:华硕天选air[ASUS-FX516P] 显卡型号:RTX 3070 移动版独显 处理器型号: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11370@3.30GHz 这里的安装分为两部分,第一部分是准备工作,第二部分是安装与验证. 其中,下面第一步至第三步为准备工作的部分,第四步至第五步为安装验证的分布. 第一步:安装深度系统自带的"显卡驱动器" 在deepin v20 中默认没有显卡驱动管理

安装环境:Ubuntu16.04 1.打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia* 2禁用自带的 nouveau nvidia驱动 (important!) 创建一个文件通过命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 并添加如下内容: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 再更新一下 sudo update-initramfs -u 修改后需要重启系统.

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:

转载:http://blog.csdn.net/zyboy2000/article/details/7442464 SMI全称是串行管理接口(Serial Management Interface).是MII接口中的管理接口. SMI 接口包括两根信号线:MDC和MDIO,通过它,MAC层芯片(或其它控制芯片)可以访问物理层芯片的寄存器(前面100M物理层芯片中介绍的寄存器组, 但不仅限于100M物理层芯片,10M物理层芯片也可以拥有这些寄存器),并通过这些寄存器来对物理层芯片进行控制和管理.S