cuda

目前GPU深度学习服务器在AI、视频处理、科学计算等领域都有广泛应用。随着NVIDIA推出更多的GPU硬件和工具软件，如何配置一台属于自己的GPU服务器，在开发者的工作中成为了重中之重。 文章大概： 1、硬件平台的搭建 o 深度学习服务器的性能需求 o NVIDIA GPU的性能特点 o 硬件环境的配置搭配要点 2、软件环境的配置 o 深度学习环境的系统配置，环境搭建 o NVIDIA CUDA的安装 o 介绍NVIDIA Deep Learning 相关SDK工具，包括类似于Transfer Learning Toolkit，CuDNN，CuBlas, TesnorRT… o NVIDIA GPU Cloud 介绍 o 成熟的解决方案或者案例 最近开始学习深度学习（Deep Learning）技术，特别是google的Tensorflow深度学习包开源后，深度学习已经成为大数据领域的重大计算革命，配合Teras顶层框架，使得Deep learning的学习成本降低。（百度也开源了飞桨开源平台也不错） 目前Deep learning技术应用越来越广，一切数据都是图，CNN卷积神经网络技术充满了神奇的计算魅力。DL技术广泛应用于：图像处理、人脸识别、自动驾驶、聊天机器人、AI人工智能、机器语言翻译、图片推荐系统、声音处理、音乐作曲、机器写作等领域。 现今，日益完善的深度学习技术和

制作类似pascal voc格式的目标检测数据集： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546061.html 训练自己创建的数据集： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12546556.html 验证自己创建的数据集： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550471.html 测试自己创建的数据集： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12550566.html 还是以在谷歌colab上为例： cd /content/drive/My Drive/pytorch_ssd 导入相应的包： import os import sys module_path = os.path.abspath(os.path.join( ' .. ' )) if module_path not in sys.path: sys.path.append(module_path) import torch import torch.nn as nn import torch.backends.cudnn as cudnn from torch.autograd import Variable import numpy as np import cv2

近期，安装pytorch入了很多坑，清华的镜像源不能用，这就很烦人了。我尝试了很多种，中科大源也尝试了，但是 还是不行。后来呢，我就去尝试离线安装，最开始在清华的镜像网下载的离线安装包，用conda命令安装后出现了caffe2_detectron_ops_gpu.dll模块加载不了或者缺少依赖项。（这个问题我查了1整天，见到过几个这个问题，但是由于人家用的是Mac的系统，我就更难受了）最后，我去官网下载的对应版本的离线安装包，然后就安装成功了。（忒棒嘞）详细步骤如下： 1、在安装GPU版本pytorch之前先安装对应版本的CUDA和CUDNN （详细安装见我的CUDA和CUDNN的安装文章 https://blog.csdn.net/wobushizhainanyu/article/details/107736090 ） 2、去pytorch官网找到对应要安装的版本 https://pytorch.org/ 复制对应版本的后边的那个链接，浏览器打开 3、打开上述链接后找到对应版本的包下载torch和torchvision版本需要对应，例如我的 4、然后打开命令行 cd切换目录至上述两个包所下载的位置 然后pip安装就可以 5、验证pytorch安装成功，输入下图命令，如下图的话就成功了 如何验证是否成功，我也是参考了众多的文章，然后自己尝试了一下。小白安装不易

　　机器之心报道 　　 参与：Racoon、张倩、Jamin 　　 树莓派4刚刚宣布了最新升级：新出8GB内存版本，售价75刀，就问你香不香？ 　　 　　去年 6 月，树莓派悄然发布了第四代产品 Raspberry Pi 4。这一新版本经过了从里到外的全面革新，带来了 2-4 倍的计算性能提升，还配置了新的操作系统，接口也全面升级。树莓派开发机构（Raspberry Pi Foundation）称，这款设备可以提供「与入门级 x86 PC 系统相媲美的桌面性能」。 　　推出一年，树莓派 4 已经卖出了近 300 万台。但美中不足的是，树莓派 4 的内存最大只有 4G。官方博客表示，树莓派使用的 BCM2711 芯片可以寻址高达 16GB 的 LPDDR4 SDRAM，但 8G 的 LPDDR4 封装一直是一个障碍，因为这个封装必须是为树莓派单独设计的。这使得 8GB 版本的研发周期要比预期中长一些。 　　不过在最近的这次更新中，开发团队表示，他们在合作伙伴美光的帮助下克服了这个障碍，带来了 8GB 的树莓派 4，售价 75 美元。 　　 　　8GB 的树莓派是个什么概念？官博描述了这样一些应用场景：无论你是想编译、链接大型软件还是在上面运行繁重的服务器负载，这款树莓派都是你的最佳选择。 　　在硬件上，为了提供更高的峰值电流以匹配 8GB 内存版本的需求，新版本还从电路板右侧靠近

Connectionist Temporal Classification, an algorithm used to train deep neural networks in speech recognition, handwriting recognition and other sequence problems. 1. Problem don’t know the characters in the transcript align to the audio when having a dataset of audio clips and corresponding transcripts. people’s rates of speech vary. hand-align takes lots of time. Speech recognition, handwriting recognition from images, sequences of pen strokes, action labelling in videos. 2. Question Define when mapping input sequences X = [ x 1 , x 2 , … , x T ] X = [x_1, x_2, \ldots, x_T] X = [ x 1 ​ , x 2

cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/timebear/blog/4291580

解决办法：无需删除cuda10.1，也无需再下载cuda10.0包，直接 conda install cudatoolkit=10.0。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/30638 cudnn安装： conda install cudnn=7.0.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ ok的，不写版本会自动选版本： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4364008/blog/4456389

视频： 5分钟快速一览Milvus v.0.9.0 新功能 | Milvus Q&A 与文字实录 视频： Milvus问答#11- 分布式数据库与Milvus 分布式 Attendee= 参会者 Attendee A： 我现在只是属于试用阶段，还没有经过一个比较完整的使用场景的考验，所以现在主要就是说想学习一下，看看别人都是应用到什么样的场景。我们现在实际用的就是一个句子相似性的应用场景，只做了一个很小的测试，没有遇到很明显的问题。之前觉得检索的准确率不是很高，但是有一个人建议说我做向量的归一化，我还没有做测试，所以还不知道结果，就是这么一个情况。 顾老师@ Milvus： 所以您那边是一个自然语言处理的场景是吧？ Attendee A： 对，第一步是自然语言处理，然后后面可能就是说会用句子来搜图，然后图搜句子的这样的也会尝试一下。 顾老师@ Milvus： 句子来搜图的话，您这边图片都是有标签的吗？ Attendee A： 对，就是说就类似于那种表情图。一开始会试一些表情图。 顾老师@ Milvus： 明白了，所以你们主要是现在还是在搜索，先帮助大家去搜索表情包是吗？ Attendee A： 对。 顾老师@ Milvus： 然后给这些表情包打上一些文字的这种标签，然后通过比如说用户给个句子，然后互相提取语义，然后去做匹配的搜索，是这样的一种效果是吧？ Attendee A： 对。

达到以下条件即可： 1 docker内部和宿主机的显卡驱动要一致 说白了就是你的cuda、cudnn基于那个显卡驱动，你就要用哪个，内外都要部署 我测试过内部不部署，运行会失败 2 内部虽然装了显卡驱动，但是没有实体卡，所以还要做一步设备映射 就是把外部的GPU设备，挂在到docker的dev下 运行时使用–device选项挂在设备 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4272511/blog/4462517

文章目录 deb 软件安装 工具软件 nvidia工具软件 caffe的依赖安装 软件安装List 1 sublime Text3 （3216） 2 Qt5.9.1 安装 3 Qground Control 编译安装 4 SMPlayer 安装 5 mNetAssist 安装 6 codeblocks C++ IDE 安装 7 Roboware Studio 安装 9 FFTW 安装 10 openCV3.30安装 OpenCV-with-CUDA 11 kubuntu ubuntu-server桌面 [12 x11vnc 安装与配置](http://blog.csdn.net/CSDNhuaong/article/details/78406838) 13 x2go teamview安装与使用 14通过vncserver远程登陆 15 通过samba进行文件传输 16 通过gdebi软件来安装deb软件 17 nmap 网络端口扫描软件 20 java jdk环境配置 21 steam 游戏平台，强化学习 22 minicom cutecom 串口调试工具 23 google gflag glog安装方式 24 gcc7 (C++17的安装　以及使用过程中的切换) 25 安装多版本python并设置优先级 网易云音乐 Eigen3 ##软件安装目录表 序号 软件名 功能 1