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

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

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

实验室原来有一台装Ubuntu Server系统的服务器,安装有tensorflow,在使用过程中经常出现断网.死机.自动关机等毛病,忍无可忍,决定重装系统 配置如下:Dell工作站,Xeon-E5 2代 8线程处理器 x2,共32个逻辑核,quadro k4000 显卡 x1, 16 GB 内存,1TB 硬盘,双网卡. 打算安装 CentOS 7.4 1708 x64 一. CentOS的安装 教育网用户可从各个高校的镜像站下载CentOS 7,如清华大学开源软件镜像站 公网用户可选择阿里云镜

推荐博客:https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 此教程主要借鉴自: GPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm CPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1   电脑配置及软件说明 1)    

前言 昨天晚上微软爸爸开了全国开发者大会,会上的内容,我就不多说了,园子里面很多.. 我们唐总裁在今年曾今透漏过SQL Server love Linux,果不其然,这次开发者大会上就推出了MSSQL Server on Linux预览版 官方地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/linux/  E文好的可以自己去看,还是很详细的 废话不多说,直接开始我们今天的正文MSSQL Server on Linux预览版的安装. 正文 首先我们来了解一下目前MS

禅道Linux一键安装版 Linux一键安装包内置了apache, php, mysql这些应用程序,只需要下载解压缩即可运行禅道.从7.3版本开始,linux一键安装包分为32位和64位两个包,大家可以根据操作系统的情况下载相应的包. 1.禅道下载 打开如下地址:http://www.zentao.net/download.html,找到要下载的版本,点击进入各平台下载选项: 找到Linux一键安装包,点击下载. 2.安装 将安装包直接解压到/opt目录下,不要解压到别的目录再拷贝到/opt/

随着Linux不断发展,Linux所支持的文件系统类型也在迅速扩充.很多的数据中心服务器上都运行着Linux,可以节省大量的许可证费用及维护费用.但伴随着Linux新版本的发行,其中每一个不同版本的Linux所支持的文件系统类型都有所不同. 那么,对于这种情况来说,Linux系统家族中也划分着针对不同的用户群,比如Ubuntu被认为Linux新用户最容易操作的平台,而Slackware Linux是需要经过有着一定应用基础的用户,CentOS是一个企业级的发行版,特别适合对稳定性,可靠性和功能要

linux 各种发行版及包管理器的关系 Linux发行版列表 基于Kpkg(Debian 系) Debian GNU / Linux 及其派生发行版使用deb软件包格式,并使用dpkg及其前端作为包管理器. Apt(Advanced Packaging Tools)用来安装deb格式的软件版,现在经过 APT-RPM 组织的修改,APT已经可以用于RPM包了. Debian Ubuntu Linux Mint Linux Deepin Ubuntu Kylin Ylmf OS 基于RPM(Red

最近入手一台GTX 1070的笔记本,手痒想在win10上试下GPU跑模型,所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程,经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet,现将主要点记录如下: 本人主要参考这2篇博文: https://my.oschina.net/qinhui99/blog/845249 http://blog.csdn.net/u010414386/article/details/53304177 1.安装vs2013或vs2015 如果安装的是vs2013,则需要

一.首先,推荐用Anaconda安装 因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装

很久之前在windows7 32位上配置过GPU版的opencv,可参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837 Windows7 64位CUDA7.5的配置可以参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997这里是在CUDA7.5已正确安装后的操作步骤: 1.      从https://github.com/opencv/opencv/relea

用MXnet实战深度学习之一:安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial1 用MXnet实战深度学习之二:Neural art http://phunter.farbox.com/post/mxnet-tutorial2

一.按系列罗列linux的发行版,并描述不同发行版之间的联系和区别 Linux发行版=Linux内核+商业软件 linux的发行版: RedHat.Fedora.suse.红旗.debian.Ubuntu.centos 不同发行版之间的联系和区别: Red Hat ,是redhat自己的发行的企业版,是redhat的一个重要节点. Fedore是一款基于linux的操作系统,也是一组维持计算机正常运行的软件集合.由红帽公司赞助. suse linux,针对个人用户. 红旗linux的发行版,包括

[IT168 编译]据最新统计,目前Linux发行版约有300种,几乎都可以作为服务器系统运行.在Linux早期,几乎所有发行版都是“万能”发行版,专门的Linux服务器发行版并不火热,到21世纪初,每个希望将Linux变现的公司,才都开始提供服务器发行版. Linux发行版很少互相复制.从以下5个最流行的Linux服务器发行版来看,这一点很明显,它们各有不同的优缺点. Red Hat Enterprise Linux 先介绍红帽公司的产品,主要是因为该公司今年将成为年收入40亿美元的企业,尽管

CoreOS,一款最新的 Linux 发行版本,支持自动升级内核软件,提供各集群间配置的完全控制. 关于使用哪个版本的 Linux 服务器系统的争论,常常是以这样的话题开始的: 你是喜欢基于 Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 的 CentOS 或者 Fedora,还是基于 Debian 的 Ubuntu,抑或 SUSE 呢? 但是现在,一款名叫 CoreOS 容器 Linux 的 Linux 发行版加入了这场“圣战”.这个最近在 Linode 服务器上提供的 Cor

环境配置篇 安装cuda 更新nvidia驱动 打开GeForce Game Ready Driver或在 GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序. 选择cuda 打开nvidia控制面板 点击帮助.点击系统信息.在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息 在我升级过nvidia驱动后,cuda的版本更新到了10.1.接下来下载cuda . cuda10.1安装完毕. 安装cuDNN 在安装了cuda10.1后选择对应的cuDNN版本v7.6.1 解压文件,然后添加bin

由于某些原因GPU版的TensorFlow运行起来会出现一些问题,比如内存溢出等情况.此时我们可以用CPU和系统内存来运行我们的程序. 代码如下: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"将以上三行代码放入程序首部即可.--------------------- 作者:MarT

原因: 使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出. 解决方法: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 原先代码: wit

在windows上极简安装GPU版AI框架 如果我们想在windows系统上安装GPU版本的AI框架,比如GPU版本的tesnorflow,通常我们会看到类似下面的安装教程 官方版本 安装CUDA 安装cuDNN 配置环境变量 安装python环境 安装gpu版的tensorflow开发包 咋看上去好像不是很复杂,但是其中坑多到你怀疑人生. 下载的cuDNN时候需要注册,而且因为cuDNN文件在外网,下载速度很慢. 比如不同版本的tensorflow和CUDA(cuDNN)的版本是有匹配关系的,

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