xgboost 多gpu支持 编译 Ubuntu 18.04.2Linux 4.15.0-46-genericgcc (Ubuntu 7.3.0-27ubuntu1~18.04) 7.3.0 cuda 10.0 https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.0/cuda-installation-guide-linux/index.html#verify-you-have-supported-version-of-linux 安装略 nccl2 git clon

Linux 查看GPU状态 nvidia-smi nvidia-smi是NVIDIA自带的一个命令可以详细的展示显卡的运行状态. gpustat gpustat是github上开源的一个小工具,对于v1.0目前支持python 3.4+,对于python 2.7-3.4支持v0.x. 可以直接用pip安装 pip install gpustat 如果没有root权限的话 pip install --user gpustat 如果没有root权限,安装完之后,可能需要添加环境变量. export

import xgboost as xgb import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_covtype from sklearn.model_selection import train_test_split import time # Fetch dataset using sklearn cov = fetch_covtype() X = cov.data y = cov.target # Create 0.75/0.25 tr

Linux查看显卡信息: lspci | grep -i vga 使用nvidia GPU可以: lspci | grep -i nvidia [root@gpu-server-002 ~]# lspci | grep -i nvidia 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (r

眼残cmake版本配错了搞了半天,简单记录一下,老规矩,参考一下官方的文档. git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost cd xgboost mkdir build cd build cmake .. -DUSE_CUDA=ON make -j4 cd .. cd python-package python setup.py install 整体的命令行如上所述,在cmake编译的时候会提示cmake版本要高于3.12,这里给一个

最近在Linux服务器上配置项目,项目需要使用GPU版本的pytorch和TensorFlow,而且该项目内会同时使用TensorFlow的GPU和CPU. 在服务器上装环境,如果重新开始,就需要下载很多依赖包,而且如果直接在系统上安装包,可能会和服务器上的其他包发生冲突,因此使用Anaconda创建虚拟环境来管理项目的依赖包.Anaconda的安装可以去清华大学的镜像下载,速度比较快,选择对应的版本就可以了 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

综合上述两个帖子: https://www.cnblogs.com/huadongw/p/6161145.html https://blog.csdn.net/u011587516/article/details/78995186 先把之前安装的xgboost都卸载干净: pip uninstall xgboost 确保电脑里安装了cuda. 然后按照下面的步骤来安装GPU版本的xgboost: $git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgb

内核文档:   Overview   The GPU scheduler provides entities which allow userspace to push jobs into software queues which are then scheduled on a hardware run queue. The software queues have a priority among them. The scheduler selects the entities from t

watch -n 10 nvidia-smi 一.watch watch命令用来定时执行某个程序 二.nvidia-smi nvdia-smi是英伟达自带的GPU监控命令.

1.首先编译了opencv + cuda   编译选项中使用了以下关于cuvid库的内容: //"nvcuvid" libraryCUDA_nvcuvid_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/lib/libnvcuvid.so //Path to a library.CUDA_rt_LIBRARY:FILEPATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart_static.a //Include NVidia Video Decoding

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie

一.python安装 centos自带python2.7.5,这一步可以省略掉. 二.python-pip pip--python index package,累世linux的yum,安装管理python软件包用的. yum install python-pip python-devel 三.安装tensorflow 安装基于linux和python2.7的tensorflow 0.9 pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/l

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 le/details/52793183 写在前面 一些废话 接触深度学习已经有一段时间,之前一直在windows下使用Theano,但是发现Theano天书般的源码真是头大,在看到tensorflow中文教程后,发现它竟然逻辑清晰,教程丰富,实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑] 所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装,结果入坑无数,

TensorFlow 官方文档中文版 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/introduction.html https://zhyack.github.io/posts/2016_09_30-Configurate-TensorFlow-On-Ubuntu.html https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html 一.下载并安装Anaconda 下载方式 1.官方网站 目前最新

http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html 你可以使用我们提供的 Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow. Pip 安装 Pip 是一个 Python 的软件包安装与管理工具. 在安装 TensorFlow 过程中要涉及安装或升级的包详见 列表 首先安装 pip (或 Python3 的 pip3 ): # Ubun

服务器端的GPU使用 查看GPU信息 查看nvidia GPU信息: # 输入指令 lspci | grep -i nvidia # 结果如下: # 04:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1db4 (rev a1) # 05:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1db4 (rev a1) # 08:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Dev

linux驱动开发总结(一) 基础性总结 1, linux驱动一般分为3大类: * 字符设备 * 块设备 * 网络设备 2, 开发环境构建: * 交叉工具链构建 * NFS和tftp服务器安装 3, 驱动开发中设计到的硬件: * 数字电路知识 * ARM硬件知识 * 熟练使用万用表和示波器 * 看懂芯片手册和原理图 4, linux内核源代码目录结构: * arch/: arch子目录包括了所有和体系结构相关的核心代码.它的每一个子目录都代表一种支持的体系结构,例如i386就是关于intel c

binary安装(推荐) 注意需要能访问外网 Install pip (or pip3 for python3) if it is not already installed: # Ubuntu/Linux 64-bit$ sudo apt-get install python-pip python-dev # Mac OS X$ sudo easy_install pip Install TensorFlow: # Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:$ sudo pi

原文链接 github not support on this platform pip安装: # Ubuntu/Linux 64-bit $ sudo apt-get install python-pip python-dev # Ubuntu/Linux -bit, CPU only, Python 2.7 $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-

最近刚刚接触深度学习,安装一下tf 环境:华硕Z170主板.i7 6700k.GTX1070.Ubuntu16.04.Python2.7 在这之前先装好了cuda8.0.cudnn5.0.caffe整理一个,首次尝试从源码安装(由于源码安装过程中有一些链接失效未能成功,还是记录下来了,最后是pip install的)需要科学上网 环境是Ubuntu 16.04,依赖项就那些,此处略过,cuda8.0和cudnn5.0已经安装,完全按照官方流程安装,官方流程链接如下: https://www.te