以下内容来自于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91334380 在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，
本篇文章主要对 pytorch 环境配置和 IDE 安装进行介绍，话不多说，直接上干货！ pytorch 环境安装 anaconda 包管理 pytorch 环境安装，我们往往会使用 anaconda 进行安装包管理，这里我给出我前几天写的 anaconda 安装的博客，直接 一步一步照着来进行 Anaconda 和 jupyter notebook入门 显卡
在Ubuntu操作系统下，有时候不知道我们使用了何种显卡，而且某些必要时候我们还需要对工作的显卡进行切换。 为了解决这个问题，下面介绍一款双显卡切换指示器。作用就在于，一来它会在桌面角落显示目前正在使用的显卡，二来也可以通过图形化的操作界面随时切换显卡。 一、安装方法 通过PPA
目录 查看当前显卡驱动和cuda版本下载和安装 显卡适合的驱动版本1. 进入中文版官网查询2. 卸载旧驱动3. 安装新驱动4. 查看新驱动 安装cuda 11.2版本1. 下载安装包2. 取消安装显卡驱动3. 更新cuda软连接4. 修改bashrc文件 测试 使用darknet做训练，需要cuda>=10.2，而本机
这个情况比较少见，被我碰上了。表现为，按网上教程安装显卡驱动，无论是run文件还是在线安装，还是图形界面安装，驱动可以安装成功，查看驱动信息也可以看到nouveau驱动已经变为nvidia驱动，但只要输入nvidia-smi，或重启电脑，马上就黑屏然后显卡风扇狂转，死机，卸载nvidia驱动恢复nouveau后系统显
GPU显卡架构 GPU架构“征途之旅”即日起航 如果成为一个资深DIY玩家，想与众多DIY高手“高谈阔论”GPU架构设计，先必须弄明白显卡GPU架构设计的基本思想和基本原理，读懂GPU架构图正是这万里长征的第一步。 GPU显卡架构图 分析如下问题： 一、顶点
计算机发展史 第一代电子管计算机(1945-1956) 这一阶段计算机的主要特征是采用电子管元件作基本器件，用光屏管或汞延时电路作存储器输入域输出主要采用穿孔卡片或纸带，体积大、耗电量大、速度慢、存储容量小、可靠性差、维护困难且价格昂贵。在软件上，通常使用机器语言或者汇编
21年10月，人生第一次装机。 遇到了很多很多问题。 装散热器需要很大很大的力气，让我一度怀疑不是这样装上去的，在客服的怂恿下，我花费大力气，终于让我把散热器装上去了。 来到了显卡的安装，因为那些usb2.0，电源灯，开关线等等的针孔特别松，滑出来了，我需要取下显卡插好那些线，但是很硬，取不下
一、安装命令工具 # yum install pciutils lshw -y 二、获取显示信息 # lspci | grep -E "VGA|NVIDIA" 03:00.0 VGA compatible controller: Matrox Electronics Systems Ltd. Integrated Matrox G200eW3 Graphics Controller (rev 04) 3b:00.0 3D controller: NVIDIA Corporat
nvcc fatal : Value 'sm_35' is not defined for option 'gpu-architecture' 绪论相关工作解决办法 绪论 由于最近写论文走火入魔，所以第一部分是绪论。 起因是我遇到了标题所示的问题，但是百度了一圈，大部分都是转载的同一个解决办法：将sm_XX改成sm_60。也许这样有效，但是为
一、Spring是什么？ Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的。Spring使用的是基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。然而，Spring的用途不仅仅限于服务器端的开发。从简单性、可测试性和松耦合性角度而言，绝大部分Java应用都可以从Spring中受益。 MVC三层架构有
我使用Dell工作站安装了Nvidia 2080 Ti显卡，重装了Ubuntu 16.04系统。 系统刚装好后，发现显卡背面发热，很烫，见下图。 我摸了另外一台相同配置的工作站，2080 Ti显卡并不烫。 我原以为显卡坏了，多次开机、紧固显卡，仍然很热。 我们想到，可能是显卡驱动没有装，目前的显卡“硬”显示，发热
有被自己蠢到，在网络问题上卡了很久。通过换源和更改下载代码终于安装完成了TvT 一.检查NVIDIA GPU和CUDA版本 GPU可以通过命令行检测： 在cmd终端输入nvidia-smi进行查看。【有单独的英伟达的显卡、或者英伟达的显卡和集显的小伙伴查看后可以直接去第二步】 由于在控制面板里搜索不
最近很多朋友咨询深度学习主机的配置（渲染主机也基本适用）。3万元内的预算目前可以选择10850K,10900K,5900X,5950X这4款CPU。 intel 10850K价格最便宜，目前盒装价格不到3000元。10核心，20线程。基础频率3.6GHz，睿频可至单核5.2GHz intel 10900K目前盒装价格不到3999元。10核心，20线程
参考：[AI开发]深度学习如何选择GPU？ 侵删 笔记： 深度学习训练用到的硬件有两种：一种是专业AI硬件公司出的AI芯片，一种就是我们平时熟知的GPU显卡了，前者不太适合入门学习，而后者无论从入门难度还是性价比上讲，对于新手来说都是优先的选择。 而GPU显卡主流厂商大概两家，一个Nvidia，一个AM
话不多说，直接上表格 后缀 含义 G1-G7 显卡级别（仅适用于采用全新集成显卡技术的处理器） E 嵌入式 F 需要独立显卡 G 封装包中包含独立显卡 H 针对移动设备进行优化的高性能 HK 针对移动设备进行优化的高性能，未锁频 HQ 针对移动设备进行优化的高性能，四核 S 特别
初衷 写这个博客的初衷是为了记录本人在联想笔记本上安装Ubuntu18.04双系统时遇到的坑，事后装完之后发现并不是很坑，但是如果没有遇到过此类问题，就很难受了，所以决定记录下来。 这款笔记本安装好双系统之后会出现无法进入系统的问题，主要表现可能为以下几点中的一个： 在登录界面无限
LINUX初学者经常分不清楚linux和X之间，X和Xfree86之间，X和KDE，GNOME等之间是什么关系。常常混淆概念，本文以比较易于理解的方式来解释X，X11，XFREE，WM，KDE，GNOME等之间的关系。一、linux本身没有图形界面，linux现在的图形界面的实现只是linux下的应用程序实现的。 图形界面并不是linux的一
文章目录 写在最前（README！！）默认你已经准备好的前提条件 查看GPU显卡算力查看显卡驱动版本（请升级到最高）win10查看方法 查看CUDA版本win10查看方法 如何更新到最新版本的驱动（推荐方法一）方法一（针对GEFORCE系列显卡）方法二（NVIDIA显卡） 查看cuda对应的torch版本去下载轮子吧亲安装与
安装openpcdet pytorch1.3 mmdetection3d：pytorch1.5 cuda10.1 安装Nvidia驱动参考：Ubuntu18.04安装Nvidia显卡驱动教程 查看显卡支持的CUDA版本号：NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes 安装CUDA和cuDNN参考：Ubuntu18.04安装CUDA、cuDNN 安装miniconda3：miniconda官网 选择Minicond
问题 在使用nvidia-smi命令时，发现返回了报错，报错如下 NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. 解决方法 卸载系统里的Nvidia低版本显卡驱动 apt-get purge nvidia-* 查找显卡驱动最新版本号 apt-cache search nvidia 这一步也可
原文：https://www.jb51.net/hardware/xianka/772941.html
从这里开始吧 早在高中，在英语、语文的阅读理解中，一次次的看到AI的神奇。从围棋人机大战中的阿尔法狗，到波士顿动力。尽管那是一种雾里看花的感觉，却也有种莫名的感觉。 到了大学，选择了计算机这条路。更加对AI有兴趣，迫切想了解这方面的知识。奈何，就读的学校并非优秀，网上众说纷纭
我的1650： 李沐的1050： 显卡天梯图： 1650跑alexnet： 1050：
最近零零散散大概花了一个多月时间研究有关虚拟化的问题，主要是希望复用一台高性能的主机。尝试了ESXi，解决了非官方网卡问题，还是最终有关机紫屏PSOD，放弃，最终选择了PVE（KVM based）的方案。基本使用没有问题，不禁感慨linux的kernerl真的强大，kvm 承载windows居然如此顺滑，也感谢rehat等一
