安装: 1.先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2.下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装: CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到

任何在windows系统上运行的程序,只要发生异常导致程序异常终止,windows都会在日志中详细记录这个异常.可以在计算机管理中查看,如图:也可以在操作中心查看,如图:

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

目录 第1章安卓手机上运行 PC-E500 程序    1 1 PockEmul    1 2 下载    1 3 打包BASIC程序    2 4 配置PC-E500模拟器    5 5 载入e500.pkm    7 6 载入40000.bin    8 7 解包    10 第1章安卓手机上运行 PC-E500 程序 1 PockEmul 安卓手机上运行PC-E500程序,需要一款PC-E500模拟器.PockEmul是一款可模拟多种型号计算器的程序,可运行在Windows.Linux.A

如何在Ubuntu的idea上运行Hadoop程序 一.前言 在idea上运行Hadoop程序,需要使用Hadoop的相关库,Ubuntu为Hadoop的运行提供了良好的支持. 二.操作方法 首先我们需要创建一个maven项目,然后在pom.xml中进行设置,导入必要的包,最后写出mapreduce程序即可. 其中pom.xml文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=&

看到很多人在Docker问题区讨论:如何在OS X和Windows的Docker上运行GUI程序, 随手记录几个参考资料: https://github.com/docker/docker/issues/8710 http://sourceforge.net/projects/xming/ https://www.gitbook.com/book/yeasy/docker_practice/details

微软在去年发布了Bash On Windows, 这项技术允许在Windows上运行Linux程序, 我相信已经有很多文章解释过Bash On Windows的原理, 而今天的这篇文章将会讲解如何自己实现一个简单的原生Linux程序运行器, 这个运行器在用户层实现, 原理和Bash On Windows不完全一样,比较接近Linux上的Wine. 示例程序完整的代码在github上, 地址是 https://github.com/303248153/HelloElfLoader 初步了解ELF格

在linux上运行java程序,直接用javac编译,再用java运行就行了.但是在Android上,由于虚拟机和pc端的不同,所以操作方法也是不一样的. 如果想在Android上运行Hello world!.则需要一下步骤. /* File Name: Hello.java */ public class Hello { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello world!"); } } 首

首记 感觉Hadoop是一个坑,打着大数据最佳解决方案的旗帜到处坑害良民.记得以前看过一篇文章,说1TB以下的数据就不要用Hadoop了,体现不 出太大的优势,有时候反而会成为累赘.因此Hadoop的使用场所一般有两:一是有一定规模的公司,数据流一般是TB级别的,这样的公司其实不多:二是各 大高校的实验室,作为研究使用.不幸的我也走上了这条路,仅为研究之用.而且我的使用需求还不是一般的在Hadoop下开发应用程序,而是开发好的C++ 程序要放到Hadoop平台下进行测试.Hadoop是基于Jav

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

第一种:原生态运行jar包1,利用eclipse编写Map-Reduce方法,一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar.注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件,只是引入其匝包,该eclipse可以安装在windows或者linux中,如果是在windows中安装的,且在其虚拟机安装的linux,可以通过共享文件夹来实现传递.2,编写要测试的数据,如命名为tempdata3,利用eclipse的export来打包已编写好的,在利用eclipse打包jar的时候,只需要选择sr

1. scala程序如下 package com.cn.gao import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * @author hadoop * 对文本进行词频统计,并返回出现频率最高的K个词 * */ object topK { def main(args: Array[String]) { if(args.le

1.编写程序代码如下: Wordcount.scala package Wordcount import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * @author hadoop * 统计字符出现个数 * */ object Wordcount { def main(args: Array[String]) { if(arg

前提条件 1.CDH安装spark服务 2.下载IntelliJ IDEA编写WorkCount程序 3.上传到spark集群执行 一.下载IntellJ IDEA编写Java程序 1.下载IDEA 官网地址:http://www.jetbrains.com/idea/  下载IntlliJ IDEA后,进行安装. 2.新建Java项目 1.点击File 2.点击New Project 3.点击Java 注意:Project SDK要选择本机安装的JDK的位置,由于我的JDK是1.7,所以下面的

wine https://wiki.winehq.org/Wine_User%27s_Guide#Quick_start #使用brew brew install Caskroom/cask/xquartz brew install wine wine --version #运行程序. wine **.exe

1. 首先下载并运行CrossOver 运行CrossOver需要收费,试用期为14天,运行CrossOver 2. 选择exe应用程序,新建容器,安装exe程序 3.安装成功后,运行exe应用程序启动

1: 购买服务器(腾讯云,阿里云等) 2:安装centos操作系统: 3:安装jdkhttp://www.cnblogs.com/Amos-Turing/p/7403696.html 4:安装数据库(postgresql)http://www.cnblogs.com/Amos-Turing/p/6625663.html 数据安装完,防火墙启动,数据库服务启动,等: 在设置一下/var/lib/pgsql/9.5/data 下的postgres.conf文件 如果不设置会遇到如下问题,创建数据库的

在安装由Eclipse-Hadoop-Plugin的Eclipse中, 可以直接运行Hadoop的MapReduce程序, 但是如果什么都不配置的话你发现Eclipse控制台没有任何日志输出, 这个问题可以用以下方法进行解决: 首先在工程的src目录下新建 log4j.properties 日志配置文件, 只能在src目录, 其他目录不行 # Configure logging for testing: optionally with log file #log4j.rootLogger=deb

如果运行Spark集群时状态一直为Accepted且不停止不报错,比如像下面这样的情况: 15/06/14 11:33:33 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: ACCEPTED) 15/06/14 11:33:34 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: