最近由于项目原因,需要使用 Pytorch 进行深度学习的算法开发,于是采购了 Dell T640 服务器并搭载两张 Nvidia 的 GeForce RTX3090 GPU,服务器本身已安装好 Ubuntu18.04 系统和 Nvidia 显卡驱动,要想正常使用 GPU 版的 Pytorch ...
下载Ubuntu的镜像文件 ISO 准备一个 G的U盘插到电脑上,启动盘制作工具rufus进入官网下载安装 打开refus工具会自动识别出U盘 然后选择下载好的镜像文件 点击开始就可以了 等待制作完成 开机之后进入BIOS将U盘设置为第一启动项 U盘加载界面选择第一个点击试用Ubuntu 在桌面上能看到一个叫install Ubuntu的东西 双击打开 最重要的就是分盘操作了 主分区 选择EFI ...
2019-01-29 01:01 0 1117 推荐指数:
最近由于项目原因,需要使用 Pytorch 进行深度学习的算法开发,于是采购了 Dell T640 服务器并搭载两张 Nvidia 的 GeForce RTX3090 GPU,服务器本身已安装好 Ubuntu18.04 系统和 Nvidia 显卡驱动,要想正常使用 GPU 版的 Pytorch ...
前几天买了张亮机卡,终于把主显卡成功直连到Unraid OS的虚拟机上了。然后就开始安装ubuntu系统开始配置环境,遇到了不少坑,特此记录。 gcc版本问题 在安装显卡驱动的时候,不要修改gcc版本,使用与内核对应的版本(默认版本,1804应该是7.3.0)。否则安装驱动会出现编译失败 ...
---恢复内容开始--- 预期需求: 打算搭建scrapy环境,基于python3.x的 环境描述: ubuntu18.04自带了python3.6,打算在虚拟环境vlenv中跑scrapy,装好虚拟环境后,直接pip3 install scrapy命令走起,然后,跑错了 ...
开始用附加驱动安装了nvidia 435,但是分辨率依然只有1024*768,意识到是显卡驱动装得有问题,故按照下面的blog安装了驱动。 https://www.cnblogs.com/zmbreathing/p/Nvidia-driver_ubuntu.html nvidia-smi 显示 ...
升级过程: 直接do-release-update 就可以直接从16.04更新到18.04了. 中间会提升更新一些配置文件, 我大部分都选择了N. 然后就成功升级到18.04了, 显卡驱动什么的都没有问题!!! 以下记录之后可能会碰到的坑 ...
欢迎转载,转载请说明出处 前言 之前(旧笔记本电脑)装过Ubuntu,按照经验贴一次就成功了,所以我以为不就是装系统嘛,很简单马上就能完事。 结果……这次(新笔记本电脑)花了 4天时间才装好、配好环境,重装次数不下于20次,真的。 原因无他:NVIDIA驱动在ubuntu上的支持不够好 ...
首先这是一个不完美的配置,因为Cudnn版本和TensorRT的版本并没有完全对上,运行的时候会报警告。 另:如果不做第四步TensorRT的配置大家可以将这篇文章视为一篇简单的深度学习环境配置文。 列一下版本号 Ubuntu 18.04 Cuda:10.1 Cudnn ...
Ubuntu安装pycharm专业破解版方法 首先我们要下载pycharm的安装包, 地址为https ...