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 CMakeError.log Performing C SOURCE FILE Test CMAKE HAVE LIBC PTHREAD fail ...
2021-07-24 10:37 2 169 推荐指数：
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 ...
官网地址： https://www.mindspore.cn/install 系统：Ubuntu18.04 硬件： i7-9700k CPU 2060super nvidia显卡 由于考虑到mindspore版本更新，依赖环境的变化 ...
2020 上，一直受人瞩目的深度学习框架 MindSpore 终于开源了。 我之前一直关注 Mind ...
本文是在宿主机Ubuntu16.04上安装Docker（nvidia-docker），并成功进行MindSpore1.0.0的GPU训练； Ubuntu 16.04 Docker Nvidia-docker (cuda:10.1-base)----可使 ...
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 ...
如果你曾经做过做过深度学习的模型，并试图将他在本机上训练一下，因为你觉得你的笔记本性能还可以，于是你开始train你的模型，首先你看到loss下降很慢，每个batch需要花费8.4秒左右的样子： 然后你的CPU开始狂转，风扇全功率运行，风声大作，坚持了几分钟实在受不了了，你果断的关闭了进程 ...
本文实验环境为Python3.7， TensorFlow-gpu=1.14, CPU为i7-9700k，锁频4.9Ghz, GPU为2060super显卡 ========================== 机器学习按照不同的分类标准可以有不同的分类方式 ...
关于Qt众多版本（至少几百个）都不兼容的问题，在经过和Qt中国的林斌大神和其他大神（Qt非官方技术交流群）头脑风暴以后，最终得出以下的结论。 Qt在二进制兼容这块，已经做了最大的努力，通过将各种代码细节隐藏，Q指针+D指针技巧，尽量保持了接口的统一； 是否兼容最主要考虑编译器的因素 ...
