作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

一.安装Anaconda 1.下载 下载地址为:https://www.anaconda.com/download/#linux 2.安装anaconda,执行命令: bash ~/Downloads/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 3.在安装过程中会显示配置路径 Prefix=/home/jsy/anaconda2/ 4.安装完之后,运行python,仍是ubuntu自带的python信息,需自己设置下环境变量 5.在终端输入$sudo gedit /etc/p

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

PC:ubuntu18.04.i5.七彩虹GTX1060显卡.固态硬盘.机械硬盘 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:记录在ubuntu18.04环境下搭建深度学习的环境,之前安装了cuda9.1,与cudnn7.0.5版本的,但是无论怎么安装tensorflow-gpu都是失败,后来找到原因了,目前的tensorflow暂不支持cuda9.1,因此更换成cuda9.0,cudnn7.0.7安装成功,而且在英伟达官网下载各个安装包的时候出现在下载到99.9%时候总是下载失败,在某个时间段

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第四篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 配置深度学习的环境是一个非常繁琐的过程.它要求你对Linux命令有一定地了解,与此同时各种深度学习库.驱动更新十分频繁,有可能明天教程里的安装脚本就不管用了. AMI AMI就是解决方法.AMI是可以直接在EC2启动的系统镜像,有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度学习环境,这样启动实例后,你就可以直

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第一篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 众所周知深度学习对计算机的要求很高,配置一台数千元的GPU.8GB的内存.HDD的硬盘的深度学习机器价格不菲.然而你并不需要专门配置一台计算机来做深度学习. 亚马逊云服务AWS上被广泛用于部署网站服务,大多数人不知道的是AWS也有带GPU的服务器.低配版的服务器拥(g2.2xlarge)有8核CPU,1

win10 下搭建深度学习开发环境总结: 1.本人环境如下:win10,GTX1050TI.i7,anaconda3,vs2015,cuda9.0,cudnn7.1.4,tensorflow-gpu=1.10.0,keras==2.2.2 2.先把anaconda3安装好,之后在安装vs2015,由于在window环境下安装cuda9.0的时候会检测是否安装了vs,因此在安装cuda9.0之前先把vs2015安装好. 3. window环境下cuda9.0跟显卡驱动要相互搭配,如果显卡驱动的版本

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第二篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 Jupyter Notebook是Python中的一个开源编辑器.它的主界面就是一个网页,可以在浏览器中远程执行程序. 同时它可以方便地混杂代码和程序的说明,有许多TensorFlow的教程就是用Jupyter Notebook来编写的. 出于安全的考虑,Jupyter Notebook默认只能在本地访

B.G 至2017.11 GPU选型:(参考知乎.CSDN) 高性价比的两款:GTX1080ti, Titan X --通常调试算法  i7CPU+32G内存+SSD+2*GPU(单块显存>6G),总计成本2.7 - 4w+RMB 土豪系列:Tesla K80, M40 云:(每小时成本高于物理机,优势是托管环境系统) AWS.UClound 阿里云HPC 一.准备工作 Amazon账号   在AWS上配置深度学习主机 AWS 命令行界面 (CLI)    https://aws.amazon.

本教程搭建集 Tensorflow.Keras.Coffe.PyTorch 等深度学习框架于一身的环境,及jupyter. 本教程使用nvidia-docker启动实例,通过本教程可以从一个全新的Ubuntu系统快速搭建出GPU深度学习环境. 一.安装依赖环境 1. 使用国内镜像加速安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/此处默认环境:ubuntu16.04LTS sudo mv /etc/apt/sources.list /etc

随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起.这里介绍学习Linux测试环境搭建的一些建议. 一.Linux测试环境搭建从基础开始 常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的.例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linux 的基础之后,应该就可以很轻易的解决掉这方面的问题.而有些朋友们常常一接触Li

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

一. 了解linux 1.Linux操作系统是基于UNIX操作系统发展而来的一种克隆系统,它诞生于1991 年的 [Linux桌面] 10 月5 日(这是第一次正式向外公布的时间).以后借助于Internet网络,并通过全世界各地计算机爱好者的共同努力,已成为今天世界上使用最多的一种UNIX 类操作系统,并且使用人数还在迅猛增长. 2.Linux[2]操作系统是UNIX操作系统的一种克隆系统,它诞生于1991 年的10 月5 日(这是第一次正式向外公布的时间).以后借助于Internet网络,并

参考文章: 阿里云CentOS Linux服务器上用postfix搭建邮件服务器 Linux系统下邮件服务器的搭建(Postfix+Dovecot) 本来想自己搭建邮件服务器,但是看到一篇资料表示阿里云为了禁止垃圾邮件,禁用了25端口. 可以使用阿里云的邮件推送服务. SMTP之PHP调用示例 email.class.php下载

实验条件:3台centos服务器,jdk版本1.8.0,Hadoop 版本2.8.0 注:hadoop安装和搭建过程中都是在用户lb的home目录下,master的主机名为host98,slave的主机名分别是host99和host101. 1. ssh远程连接服务器 ssh [username]@hostname 2. 创建新用户并创建用户的home主目录 useradd -d /home/lb lb -m 3. 将当前用户加入sudo用户组中,方便在不修改当前用户组权限的情况下,对某些文件和

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库,说白了,就是一个库. 小编自己在Ubuntu搭建了深度学习框架TensorFlow,感觉挺简单,现在总结如下. 1.安装Anaconda 在ubuntu系统版本的Anaconda3已经集成了3.6版本的Python,安装步骤如下: a.下载Anoconda3 b.安装:以下操作在系统终端执行 输入yes: 默认安装位置 将Anconda的安装路径添加到环境变量中去,点yes,然后静静等待安装.

如果你有一台Linux服务器(CentOS7+ 或者 Ubuntu 16.04+)可以使用以下命令快速搭建一个博客. curl http://cdn.zkeasoft.com/zkeacms-blog.sh | sh 如果你使用Windows服务器,也可以直接下载程序,然后安装部署. 后端地址:/admin 默认账号密码:admin 下载地址:https://www.zkea.net/zkeacms/sites/detail/post-175.html 当然这并不是一个专门博客系统,它基于纸壳c

目录 一. 搭建一套自己的深度学习平台 二. 安装系统 三. 安装NVIDA组件 四. 安装深度学习框架 TensorFlow 五. 配置远程访问 六. 验收 七. 福利(救命稻草

悟空CRM项目环境部署(Java war项目) 在/root目录下创建一个文件夹(名字自取). ls命令查看一下是否创建成功,看到了新建的文件夹说明创建成功. tomcat和war包的准备:可以使用Xftp工具将tomcat和war包上传到Linux服务器. 这里已经上传过了,我们只需找到tomcat和war包在哪个目录下. 将tomcat和war包复制到一开始建的那个文件夹里. 切换到自己建的那个文件夹下,查看是否成功将tomcat和war包复制进来. 解压刚复制进来的tomcat压缩包,并将