本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1; 一、前期踩过的坑 二、安装成功的流程 【1】拉取 ...
本文是在宿主机Ubuntu . 上安装Docker nvidia docker ,并成功进行MindSpore . . 的GPU训练 Ubuntu . Docker Nvidia docker cuda: . base 可使用GPU的docker容器 mindspore gpu: . . Dokcer hub上配置好的mindspore gpu镜像 一 先讲述成功的流程 mindspore官网G ...
2020-09-27 11:28 0 678 推荐指数:
本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1; 一、前期踩过的坑 二、安装成功的流程 【1】拉取 ...
技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试,当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署。经过MindSpore团队的努力,1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案: 在本文 ...
创建MindSpore虚拟环境 创建虚拟环境并安装依赖库 conda create -n mindspore python=3.7.5 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 gmp=6.1.2 nccl openmpi 或者分步安装 ...
技术背景 MindSpore是一款新一代AI开源计算框架,其特色在于:创新编程范式,AI科学家和工程师更易使用,便于开放式创新;该计算框架可满足终端、边缘计算、云全场景需求,能更好保护数据隐私;可开源,形成广阔应用生态。MindSpore的软件架构如下图所示: (图片来自于参考链接 ...
官网地址: https://www.mindspore.cn/install 所有依赖环境 进行sudo make install 安装,最终报错: 错误记录信息: cat /tmp/mindspore/build/mindspore/CMakeFiles ...
前文已经给出1.3.0gpu版本的编译及安装,本文在此基础上进行分布式组件的安装,前文信息参看: 国产计算框架mindspore在gpu环境下编译分支r1.3,使用suod权限成功编译并安装,成功运行——(修复部分bug,给出具体编译和安装过程)—— 第一部分:依赖环境的安装 国产计算框架 ...
或者数据库,使得其他人可以重复的使用这个已经训练出来的模型。甚至是可以发布在云端,通过API接口进行调用 ...
MindSpore技术理解(上) 引言 深度学习研究和应用在近几十年得到了爆炸式的发展,掀起了人工智能的第三次浪潮,并且在图像识别、语音识别与合成、无人驾驶、机器视觉等方面取得了巨大的成功。这也对算法的应用以及依赖的框架有了更高级的要求。深度学习框架的不断发展使得在大型数据集上训练神经网络模型 ...