“Ubuntusever20.04GPU服务器深度学习环境配置” 在非图形界面的Ubuntu server20.04的GPU服务器上配置环境,包括Nvidia驱动,cuda,cuDNN的安装,Anaconda的安装和开发环境创建。最好的参考文档是各软件的官方文档。 01 — Nvidia驱动安装 1. 切换到root用户。 代码语言:javascript 复制 su 2. 查看当前系统是否安装了dkms。
sudo docker run -it -p 8080:8888 --ipc=host -v /home/ubuntu/jupyter:/jupyterRoot --gpus all --shm-size 16G --name jupyter_notebook cf60a305ba7b 在这个命令中,我们使用了许多参数来配置容器的行为。让我们详细解释一下这些参数: -it:以交互模式运行容器。 -p 8080:8888:将容器的8888端口映射...
如果成功打开Jupyter Notebook界面,则表示环境配置正确。 步骤7:运行深度学习代码 最后,我们可以使用激活的环境来运行深度学习代码。使用编辑器打开你的代码文件,并使用以下命令运行代码。 python your_code.py 1. 请注意,你需要将"your_code.py"替换为你要运行的代码文件。 以上就是在Ubuntu服务器上配置Anaconda环境...
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/zesty-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.163.com/ubuntu/zesty-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.163.com/ubuntu/zesty-proposed main restricted universe multiverse deb http://mirrors.163.com/ubuntu/zesty-backpor...
安装好后,可以移植深度学习环境了,我已经在其他主机上用conda配置好了一套环境和代码,直接用conda pack打包,然后在复制到本机的env里,直接解压tar即可。 三、配置远程登录 这里在局域网上远程,分好IP后,首先更改ubuntu系统的IP地址,然后我使用win10的远程桌面助手进行连接。这里我在ubuntu系统下载xrdp,使用它进行远程...
一、装系统:Ubuntu 17.04 在拔出所有独显的裸机状态下,从U盘启动安装Ubuntu 17.04 在安装之前,需要先按F2进入BIOS模式设置,修改以下两处(必须要提前改好,才能让系统检测到固态硬盘和机械硬盘的空间): Advanced-SATA Operation: 改成AHCI Boot-Secure Boot: 改成Disabled ...
我的服务器配置是ubuntu18.04,显卡是1080Ti。 给ubuntu添加驱动的源: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt upgrade 查看设备型号得到推荐安装的驱动型号: ubuntu-drivers devices 自动安装显卡驱动 sudo ubuntu-drivers autoinstall 重启 sudo reboot 如果重启一切顺利就命令...
我的服务器配置是ubuntu18.04,显卡是1080Ti。 给ubuntu添加驱动的源: sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt upgrade 查看设备型号得到推荐安装的驱动型号: ubuntu-drivers devices 自动安装显卡驱动 sudo ubuntu-drivers autoinstall ...