Python numpy 浮点数精度问题 在复现FP(fictitious play, Iterative solution of games by fictitious play-page393)算法的时候,迭代到中间发现没法复现paper里的结果,发现是numpy矩阵运算浮点数精度的问题. 具体问题 矩阵和向量相乘 \[\begin{pmatrix} 3 & 1 & 1 & 1 \end{pmatrix} \times \begin{pmatrix} 3 & 1.1 &

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

OS System:Ubuntu16.04 GPU Device:GTX1080Ti Softwares:CUDA8.0.Cudnn6.0.TensorFlow(1.4.0).Caffe2(1.0.0) 一.win10下安装Ubuntu16.04(双系统) 1.Linux分区方案 (Lagency+MBR) /boot 512M swap 16GB(本机物理内存为32GB) / 30GB or 35GB /home 余下的(越多越好) (UEFI+GPT) efi 512M swap 16GB(

目录: 一.hadoop2.2.0.zookeeper3.4.5.hbase0.96.2.hive0.13.1都是什么? 二.这些软件在哪里下载? 三.如何安装 1.安装JDK 2.用parallels克隆3台机器 3.安装Zookeeper-3.4.5 4.安装hadoop2.2.0 5.启动zookeeper 6.启动JournalNode集群 7.Hbase-0.96.2-hadoop2(启动双HMaster的配置,m1是主HMaster,m2是从HMaster) 8.在ubuntu12.

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

参考 ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装.测试经历 ,细节处有差异. 首先说明,这是在台式机上的安装测试经历,首先安装的win10,然后安装ubuntu16.04双系统,显卡为GTX1060 台式机显示器接的是GTX1060 HDMI口,win10上首先安装了最新的GTX1060驱动375 废话不多说,上车吧,少年 一.首先安装nvidia显卡驱动 我是1080P的显示器,在没有安装显卡驱动前,ubuntu分辨率很低,可以手动修改一下grub文件,提高分辨率,

ubuntu安装CUDA 因为深度学习需要用到CUDA,所以写篇博客,记录下自己安装CUDA 的过程. 1 安装前的检查 安装CUDA之前,首先要做一些事情,检查你的机器是否可以安装CUDA. 1.1 检查你的gpu是否是可以安装CUDA 的 运行如下命令: $ lspci | grep -i nvidia 1 这个是我的机器的返回结果: 01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM107 [GeForce GTX 750 Ti

转自:http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1 NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0环境配置 引言 DIGITS简介 DIGITS特性 资源信息 说明 DIGI

ubuntu14.04 安装 tensorflow9.0 文章目录 ubuntu14.04 安装 tensorflow9.0 安装pip(笔者的版本为9.0) 仅使用 CPU 的版本的tensorflow 测试 异常情况 1安装tensorflow问题 owned by OS错误 2此时进行测试会出现 AttributeError: type object 'NewBase' has no attribute 'is_abstract' 3第一个是pip的版本太低,需要升级pip: 4对于own

驱动开发读书笔记. 0.04  linux 2.6 platform device register 平台设备注册  1/2 共2篇下面这段摘自 linux源码里面的文档 : Documentation/driver-model/platform.txt Device Enumeration 82 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 83 As a rule, platform specific (and often board-specific) setup code will 84 reg

/*    设置浮点数的显示精度    cout.precision(int)可以设置浮点数的显示精度(不包括小数点)        注: 1.如果设置的精度大于浮点数的位数,如果浮点数能根据IEEE754精确表示,则补零:如果浮点数不能精确表示,则尽量接近         2.如果设置的精度小于浮点数的位数,采用科学计数法表示        3.precision(int)单独使用,表示设置有效位数:与fixed或者scientific连用,表示设置小数位的精度        4.precis

ubuntu 14.04 nagios4+ndoutils2.0+centreon2.5.4(原创) 开发应用centreon是开源的IT监控软件,由法国人于2003年开发,最初名为Oreon,并于2005年正式更名为centreon.centreon作为nagios的分布式监控管理平台,其功能之强大,打造了centreon在IT监控方面强势地位,它的底层使用nagios监控软件,nagios通过ndoutil模块将监控数据写入数据库,centreon读取该数据并即时的展现监控信息,通过cent

作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分,在Ubuntu上调试运行成功,第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试:第二部分 Python安装和调试:第三部分 Matlab安装和调试:第四部分 Caffe的安装和测试. 第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试 这里以CUDA 7.0为

被tensorflow 1.8, ubuntu 16.04, cuda 9.0, nvidia-390折磨了5天,终于上坑,留下指南,造福后人. 1.先把依赖搞清楚: tensorflow 1.8依赖cuda 9.0,cuda 9.0依赖nvidia-390. 2.坑: ubuntu 16.04源里只有nvidia-384,nvidia-390太新还没支持. 怎么办? 如果你不在天朝以下可以在个人源中安装nvidia-390 sudo add-apt-repository ppa:graphic

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve

注:下面的的驱动版本不要安装最新(默认)的版本,因为会遇到各种问题,将会浪费你的大量时间.(当然大神无视) 环境 系统:Ubuntu 18.04 LTS 显卡:GTX1080Ti CUDA:9.0 cuDNN:7.0 TensorFlow:teansorflow-gpu 1.9 Python版本:3.6 一.安装NVIDIA显卡驱动 1.删除旧的驱动. 原来Linux默认安装的显卡驱动不是英伟达的驱动,所以先把旧得驱动删除掉. sudo apt-get purge nvidia* 2.禁止自带的

DL服务器主机环境配置(ubuntu14.04+GTX1080+cuda8.0)解决桌面重复登录 前面部分是自己的记录,后面方案部分是成功安装驱动+桌面的正解 问题的开始在于:登录不了桌面,停留在重复输入密码界面 博文中分析的结论: 虚拟机中不能直接调用物理显卡进行 CUDA 编程:虚拟机中运行 CUDA 需要硬件和软件的配合才能使用,对于一般使用者可能暂时不太可能的. 参考博文: 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度学习主机环境配

>>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(-5, 5, (5, 5)) >>> a array([[-4, -4, -5, 2, 1], [-1, -2, -1, 3, 3], [-1, -2, 3, -5, 3], [ 0, -3, -5, 1, -4], [ 0, 3, 1, 3, -4]]) # 方式一 >>> np.maximum(a, 0) array([[0, 0,

ubuntu16.04安装cuda8.0试错锦集 参考文献: [http://www.jianshu.com/p/35c7fde85968] [http://blog.csdn.net/sinat_19628145/article/details/60475696] *** 系统信息: 系统:ubuntu16.04 cuda版本:cuda_8.0.61_375.26_linux 显卡:NVIDIA GeForce GTX 750 ti *** 前期检查: 最好是先看官方文档:[http://do

Ubuntu 16.04安装Vim8.0 https://www.aliyun.com/jiaocheng/131859.html sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/vim sudo apt update sudo apt install vim To check out Vim version, run command vim –version. Uninstall Vim 8.0: To uninstall Vim 8.0 and downgrade

1.需要的包:sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasp