摘要:问题 安装nvidia driver和cuda关机重启之后出现不能进入系统的问题,进入命令行模式使用nvidia-smi检查驱动的问题。 以上错误说明是NVIDIA驱动与系统内核不匹配。 另外,使用tensorflow查看GPU设备,发现没有GPU设备。 原因 其实问题原因很简单,就是ubuntu系
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摘要:前言 编译程序的时候出现错误,入口程序如果是cpp文件可以编译成功,如果是c程序则出错。一般这个问题是c与c++之间接口相互调用出现的问题。 出现的错误是undefined reference to 'xxx',一般这个问题是因为程序并没有正确包含所需要的文件导致的。 另外,还需要区别是调用函数还是
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摘要:前言 之前博主没有使用NVIDIA时候已经可以实现双屏显示(拼接类型),但是,安装NVIDIA驱动使用CUDA之后这个功能就消失了,需要重新配置。 实现方式 1. 使用Intel集成显卡时实现双屏拼接显示; 2. 使用NVIDIA显卡时实现双屏显示; 实现过程 1. 使用Intel集成显卡时实现双屏
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摘要:系统基于Anaconda安装tensorflow-gpu
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摘要:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/21832 原来是tensorflow-gpu-1.10.0,准备改为1.9.0试试,同样的问题; 应该是cuda和驱动不匹配的问题;自动安装的还能不匹配,我也是醉了; 怎么查看cuda和驱动是否安装正确
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摘要:命令行 xxx@1604:~$ nvidia-smi Mon Aug 2 19:46:53 2021 + + | NVIDIA-SMI 430.64 Driver Version: 430.64 CUDA Version: 10.1 | | + + + | GPU Name Persistence-
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摘要:参考 1. 给Python加速(性能加速的方法); 2. pythonSpeed_PerformanceTips; 完
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摘要:前言 训练时使用GPU可以加速程序运行,本文介绍如何使用GPU加速。 前提条件 1. 机子有GPU显卡,并安装GPU显卡驱动; 2. 安装GPU的使用环境,CUDA等; 3. 打开nvidia-smi中的PM属性; 4. 程序中指定使用的GPU设备; 本文主要讲解如何指定GPU设备开启GPU进行加速
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摘要:博主的device还有剩余空间也出现了这个问题,不知是什么原因,不过删除一些无用的内容,或者将某些有用的内容移动到其他硬盘,之后就可以正常使用了。 参考: 1. cannot create temp file for here-document: No space left on device; 2
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摘要:参考 1. argumentparser-objects; 2. argparse.ArgumentParser()用法解析;
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摘要:前言 安装CUDA和NVIDIA驱动之后,屏幕分辨率过低且不可调节,尝试了几种方法都没成功解决,特此讲解决方法记录下来。 解决过程 注销进入登录界面,按ctrl+alt+F1进入命令行终端,输入账户名和密码后,输入如下命令。然后重新启动。 博主重新启动之后分辨率即可正常。不过,如果登录进入ubunt
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摘要:参考 1. tensorflow中 tf.reduce_mean函数; 完
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摘要:前言 今天基于tensorflow训练一个检测模型,本应看到训练曲线的,却只见到一个文件events.out.tfevents.1570520647.hostname,后来发现这个文件可以查看训练曲线的一些信息。 问题1:如何基于events.out.tfevents.1570520647.host
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摘要:problem code # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: friedhelm """ import tensorflow as tf img_size = 12 filename_queue = tf.train.string_input_producer(
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摘要:可能相关的问题: 1. 如何进入命令行模式; 2. linux图形界面卡住怎么办? 3. 图形界面模式和命令行界面模式之间的实时切换快捷键; 一般开机进入的界面模式是可以设置的,不同界面模式之间也是可以直接实时切换的; 操作 1. 如何设置开机启动默认进入命令行界面模式? 修改/etc/initta
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摘要:前言 CuDnn是用于深度学习的GPU加速库,安装好NVIDIA和CUDA之后,安装CuDnn就简单多了,可参考官方文档。 操作过程 1. 下载cuDnn. 需要在NVIDIA官网注册账号,登录之后下载所需要版本的cudnn文件。一定要匹配你需要的环境和软件版本,博主下载的是*tar文件。 博主安装
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摘要:re 1. TensorFlow查看GPU信息; end
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摘要:problem 解决方法 最后发现下载的压缩文件有问题,重新下载即可。 参考 1. https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7427375.html; 2. https://blog.csdn.net/weibin_6388/article/details/470
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