问题描述 在实验室服务器上安装自己的深度学习环境，但是可能服务器上默认的CUDA，与你需要的版本不同，一般地，CUDA安装好会在以下目录查看 包含其他用户安装的各个版本 这时需要在你自己的目录下修改 .bashrc文件中的PATH，参考了如下修改方式并未成功 我自己修改的PATH，修改后使用nvcc V 查看版本还是公用目录默认的 . 查看 CUDA HOME，还是 . 版本 分析原因：因为配置公 ...
2021-02-25 15:58 0 891 推荐指数：
因为实验室服务器资源有限，我被分配的服务器经常变化，但是常常就分到连显卡驱动以及cuda都没有装的服务器，真的很头疼，我已经配了四五台了，特此记录一下，以便以后直接照版本安装。 Install nvidia driver 我的服务器配置是ubuntu18.04，显卡是1080Ti ...
感慨： 程序跑不起来，都是环境问题。 1. 安装Anaconda https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/article/details/79463859 2. 在 Anaconda 下配置环境 https://www.jianshu.com/p ...
引用： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads https://blog.csdn.net/FYZ530357172/article/details/79217460 为了防止参考链接失效，粘贴如下，自己会根据实际安装过程的变化更新 ...
一、由于实验室大家使用的CUDA、CUdnn不同，所以需要在同一台服务器安装多个版本，而且要不引起冲突，方法如下： 1、一般来说CUDA安装在 /usr/local 目录下（当然你可以通过“echo $PATH”命令查询你的CUDA安装目录，一般来说CUDA的文件路径都会被写入 ...
✨Pytorch版本介绍 torch：1.6 CUDA：10.2 cuDNN：8.1.0 ✨安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download ...
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/6b505d27/，欢迎阅读最新内容！ full guide tutorial to install and configure deep learning environments on linux server ...
学院于2017年12月29日采购一台深度学习服务器，操作系统为ubuntu14.04server，配置过程遇到各种坑，现就服务器终端命令行网络配置过程心得分享如下： 1.申请固定IP地址 开始尝试从教学楼路由器接一根网线到服务器上，设置好后能访问外网，但是IP地址访问不能覆盖整个校园内 ...
服务器搭建远程docker深度学习环境 本文大部分内容参考知乎文章 Docker+PyCharm快速搭建机器学习开发环境 搭建过程中出现ssh连接问题可以查看最后的注意事项 Docker Docker是一种容器技术，类似于虚拟机，但比虚拟机更轻便。Docker容器 ...
