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Ubuntu在docker环境conda+pip环境使用nvidia cuda深度学习训练

Ubuntu在docker环境conda+pip环境使用nvidia cuda深度学习训练深度学习训练推理系统:ubuntu18.04.5LTSubuntu20.04LTS方式一、使用conda+pip环境安装步骤:1、安装nvidiagpudriver:打开Ubuntu系统的Software&Updates–AdditionalDrivers,搜索安装nvidia的proprietary驱动。(或者,也可以去nvidia官方网站下载NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run驱动文件手

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Ubuntu使用Docker安装TensorFlow1.7.0和Facenet开启GPU运行环境下载

Ubuntu使用Docker安装TensorFlow1.7.0和Facenet开启GPU运行环境下载ux允许Docker调用GPU,自然要使用Linux啦为什么想要使用这个方案TensorFlow对依赖包要求很高,但一个conda环境只能安装一个版本的,如果使用多个conda环境将难以在一套系统内运行(可能需要编写我不熟悉的shell脚本)后续

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ESXi7黑群晖为Jellyfin开启NVIDIA显卡硬件加速硬解,使用NVIDIA显卡加速Jellyfin设置

ESXi7黑群晖为Jellyfin开启NVIDIA显卡硬件加速硬解,使用NVIDIA显卡加速Jellyfin设置有人的领地,基本没有现成的文章和教程,参考了网络上几乎所有相关教程,总结如下。关于实现之后的效果,可以参考:https://www.lxg2016.com/54176.html简单来说,有几个要点:直通NVIDIA显卡时需要加参数hypervisor.cpuid.v0=FALSE从而让显卡认为自己在物理机上。可以使用

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