本文是在宿主机Ubuntu16.04上安装Docker(nvidia-docker),并成功进行MindSpore1.0.0的GPU训练: Ubuntu 16.04 Docker Nvidia-docker (cuda:10.1-base)----可使用GPU的docker容器 mindspore-gpu:1.0.0 Dokcer hub上配置好的mindspore-gpu镜像 一. 先讲述成功的流程 [1]mindspore官网GPU安装教程查看具体流程 系统需要ubuntu18.04,但是我

一.Linux系统中,XShell连接进去之后,查看系统版本的方法如下: 1.查找release文件 find /etc/ -name *-release 例如: 或者 2.查看release文件 cat release文件路径 即可显示:

目录 1.查看详细的历史版本记录 2.简化显示历史版本记录 3.历史版本记录常用操作 (1)指定查看最近几次提交的内容 (2)以简单图形的方式查看分支版本历史 (3)翻页与退出 4.查看分支相关的版本历史记录 (1)查看指定分支版本历史 (2)查看所有分支历史版本 5.总结 6.拓展:git blame命令 通过git log命令可以查看详细的历史版本信息. git log命令非常强大而好用,在复杂系统的版本管理系统中扮演着重要的角色,这也说明git log命令在日常工作当中还是非常有用的. 例

linux查看java jdk安装路径和设置环境变量 windows: set java_home:查看JDK安装路径 java -version:查看JDK版本 linux: whereis java which java (java执行路径)   echo $JAVA_HOME echo $PATH 二:下面是配置linux的环境变量:(记得source .bash_profile) . 修改/etc/profile文件 (全局所有用户) vi 此文件/etc/profile 在profil

一.查看内核版本:cat /proc/version 二.查看内核版本:uname -a 三.查看系统版本:lsb_release -a 四.查看发行版类型:cat /etc/issue

一.查看内核版本:cat /proc/version 二.查看内核版本:uname -a 三.查看系统版本:lsb_release -a 四.查看发行版类型:cat /etc/issue

其他:windows使用nvidia-smi查看gpu信息 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu?这是因为GPU的编程接口采用CUDA,而目前并不是所有的GPU都支持CUDA,只有部分Nvidia的GPU才支持.PyTorch未来可能会支持AMD的GPU,而AMD GPU的编程接口采用OpenCL,因此PyTorch还预留着.cl方法,用于以后支持AMD等的GPU. torch.cuda.is_available()cuda是否可

通过官方的文档可以看到运行MySQL容器的命令是: docker run --name some-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=mypwd -d mysql:tag 如:docker run --name mysqldb -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 3336:3306 -d mysql:5.7 说明: docker run:运行容器 --name:指定容器名称,这里指定的名称为mysqldb -e:指定环境参数,e是environ

我并不是很熟悉什么是PowerShell,但是有种直觉是:如果想在Windows中使用系统自带的功能取代bash shell,PowerShell或许是比DOS批处理更好的选择.不过,从头开始再来一门编程语言或许还是个不小的挑战. 功能相对齐全且通用的PowerShell版本现在是V3版本,我试看了别人Win7电脑上的版本,内置的是V2版本.据说Win8.1以上的系统中内置的软件基本上都是V3以上,而Vista以后都已经支持V3以上的PowerShell. 那么PowerShell的软件版本如何

输入select * from v$version; 执行即可. 此法在Sql plus中执行效果: SQL> select * from v$version; BANNER -------------------------------------------------------------------------------- Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - 64bit Production PL/S

输入select * from v$version; 执行即可. --END-- 2019-11-29 12:34

Docker中查看JVM的信息: 1.     列出docker容器:docker ps 2.     标准输入和关联终端:docker exec -it 容器ID  bash 3.     查找出java进程: ps – ef | grep java 4.     统计gc信息统计: jstat –gcutil 466 3000 每三秒打印一次 示例1--jstack查看线程堆栈信息 查看正在运行的容器id docker ps 这里我运行的是一个spring boot应用,docker容器id

更新记录 2022年4月16日:本文迁移自Panda666原博客,原发布时间:2021年8月22日. 在Visual Studio中查看程序集版本 在程序运行中获得程序集版本信息 除了在Visual Studio中查看版本信息,在程序运行中也可以通过反射获得指定程序集的版本信息. 下面以获得当前正在运行的程序集的版本为例.您在具体的项目中可以加载您需要的程序集. using System; using System.Reflection; namespace Panda666ComTest {

本随笔记载与2019年1月23日,若随着技术发展,本随笔记录的困难被攻克也是可能的. 参考(https://www.reddit.com/r/docker/comments/86vzna/gpu_access_from_docker_container_windows_10/) Well you need to understand that direct access to the graphics card is done by a driver. If your host system i

技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试,当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署.经过MindSpore团队的努力,1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案: 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试,并补充其中一些很有可能被忽略的细节,接下来直接上手. 更换华为云镜像源 在华为云官方提供的镜像源仓库中找到适配自己系统的源,然后按照其中的指导进行配置.这里我们本地使用的是Ubun

1.在Linux终端窗口中,输入mysql -V查看MySQL版本信息[sky@qin ~]# mysql -Vmysql  Ver 14.14 Distrib 5.1.29-rc, for pc-linux-gnu (i686) using readline 5.1 2.在Linux终端窗口中,输入mysql --help | grep Distrib查看MySQL版本信息[sky@qin ~]# mysql --help | grep Distribmysql  Ver 14.14 Dist

要想查看镜像的版本好TAG,需要在docker hub查看 地址如下:https://hub.docker.com/r/library/ 进入之后,在页面左上角搜索框搜索, 例如搜索redis 搜索完成如下: 点击详情 点击标签 选择自己想要拉取的标签 即可 例如 拉取标签为3.2的redis镜像

查看MacOS中的Swift版本和SDK版本 来源 https://juejin.im/post/5cde5a62f265da1bc55230e5 # 查看Swift版本 xcrun swift -version # Xcode中添加的SDK版本 xcodebuild -showsdks ===================== End

目录 Docker MySql 查看版本的三种方法 1.mysql -V命令查看版本 2.status命令查看版本 3.version命令查看版本 Docker MySql 查看版本的三种方法 1.mysql -V命令查看版本 # 执行命令 docker exec -it mysql8 mysql -V * 响应结果 mysql Ver 8.0.27 for Linux on aarch64 (MySQL Community Server - GPL) 2.status命令查看版本 # 登录容器

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ 在Docker中运行torch版的neural style TensorFlow neural-style, TensorFlow版本的实现比Torch版本的实现要慢很多,因此本文介绍如何运行torch版本的neural style.为了避免搭建环境时候解决各种烦人的依赖问题,这里依然使用Docker环境,Dockerfi