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Linux命令安装启动Docker服务使用Docker部署TensorFlow环境

Linux命令安装启动Docker服务使用Docker部署TensorFlow环境部署TensorFlow环境提示本部分面向没有Docker经验的读者。对于已熟悉Docker的读者,可直接参考TensorFlow官方文档进行部署。Docker是轻量级的容器(Container)环境,通过将程序放在虚拟的“容器”或者说“保护层”中运行,既避免了配置各种库、依赖和环境变量的麻烦,又克服了虚拟机资源占用多、启动慢的缺点。使用Docker部署T

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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buntu18.04.5LTSubuntu20.04LTS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驱动文件手动安装)2、安装Miniconda(或Anaco

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Docker报错ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

Docker报错ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directoryError:libGL.so.1:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory——docker容器内问题报错容器内libGL.so.1问题在实验室的服务器下跑yolov3的pytorch版本时,原本前几天跑的好好的,后来突然不知道怎么回事,就开始报错,一脸懵逼。后来百度了好多。。。emm挺不顺利的,所以mark一下。ImportErr

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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运行环境下载只有Linux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)

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Ubuntu 18.04 Server禁用nouveau安装使用nvidia物理显卡驱动

Ubuntu 18.04 Server禁用nouveau安装使用nvidia物理显卡驱动 --purge nvidia*2.需要禁用nouveau,只有在禁用掉nouveau后才能顺利安装NVIDIA显卡驱动,禁用方法就是在/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件中添加一条禁用命令,首先需要打开该文件,通过以下命令打开:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf输入密码后在最后一行加上: blacklistnouveau是将Ubu

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VMware vSphere 7.0 U1安装Ubuntu Server20.04设置静态ip地址

VMware vSphere 7.0 U1安装Ubuntu Server20.04设置静态ip地址lan是Ubuntu17.10中引入的一种新的命令行网络配置实用程序,用于在Ubuntu系统中轻松管理和配置网络设置。它允许您使用YAML抽象来配置网络接口。它可与NetworkManager和systemd-networkd网络守护程序(称为渲染程序,您可以选择使用其中的哪一个)一起作为内核的接口。它读取/etc/netplan/*.ymal中描述的网络配置,并且可以将所有网络接口的配置存储在这些文件中。在本

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VMware vSphere 7.0 U1 ESXi安装Ubuntu Server20.04后使用物理显卡GPU设置

VMware vSphere 7.0 U1 ESXi安装Ubuntu Server20.04后使用物理显卡GPU设置持虚拟化的GPU:https://blogs.vmware.com/apps/2018/09/using-gpus-with-virtual-machines-on-vsphere-part-2-vmdirectpath-i-o.htmlhttps://docs.nvidia.com/grid/latest/product-support-matrix/index.html如果是Geforce显卡(没有官方虚拟化支持):需要添加参数:参考:h

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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NFS挂载群晖下的文件夹存放数据jellyfin的硬解需要安装ffmpeg,

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caddy2使用https证书自动更新,caddy2使用cloudflare https证书自动更新命令

caddy2使用https证书自动更新,caddy2使用cloudflare https证书自动更新命令e首先在cloudflare获取apikey在服务器先注册变量exportCLOUDFLARE_API_KEY="xxxxxxxxxxxxxxx"exportCLOUDFLARE_EMAIL="xxx@gmail.com"caddy配置如下主要是这一部分tls{dnsclou

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爱快安装虚拟机做旁路由用虚拟双网口openwrt来替代旁路由模式上网

爱快安装虚拟机做旁路由用虚拟双网口openwrt来替代旁路由模式上网旁路由出问题之后,需要手动修改配置才可以上网,这样无人在的情况群晖啥的就没法外网访问到了。经过一番折腾发现了这套方法,新人处女作,如果写得不对,请指教一、设备准备1.多网口X86主机一个,我用3867U+4口2.具备特殊插件openwrt固件一个3.用来当AP的设备一个,我用R7000,也可以是其他AP。用爱快自家AP效果最佳二、完成爱快系统安装爱快官网下载最新64位固件 img文件,并放入U盘PE启动盘参考系统视频安装

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群晖长时间运行变慢修改群晖vm.swappiness优化性能-降低swap使用率

群晖长时间运行变慢修改群晖vm.swappiness优化性能-降低swap使用率折腾群辉,昨天说了把群辉的《SSD缓存修改为群辉储存空间》的方法,整体还是不错的,但是最近发现群辉的噪音还是比较大的,经过这两天的折腾发现,关闭群辉的虚拟内存SWAP可以有效的降低群辉的噪音影响,内存小的机器请不要轻易尝试。群晖DSM虽然在易用性方面非常不错,但是系统上的很多机制可以说是非常搓了,我的DS918+,自行添加内存到16G双通道,按理来说,NAS上跑的那点东西,16G内存是完全够用了

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群晖 DS918+扩展M.2 NVMe SSD缓存修改为群辉储存空间m2缓存修改为群辉储存空间

群晖 DS918+扩展M.2 NVMe SSD缓存修改为群辉储存空间m2缓存修改为群辉储存空间18+,ds920+,不过这些机型的M2插槽并不能作为存成空间使用,只能作为缓存使用,和隔壁威联通的支持所有磁盘的分层缓存比,群晖的缓存机制可以说是非常垃圾,dsm7也没有改进多少M.2NVMeSSD缓存变储存空间下面就来讲讲怎么实施,不会太细,因为大部分机型上都是一样的一共就几步,非常简单ssh进入群晖,切换root账户sudo -i查看nvme设备信息# 查看nvme设备ls /dev/nvme*会显示/dev/n

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Nginx反向代理https,配置lets-encrypt证书Wordpress页面错乱无法登录后台

Nginx反向代理https,配置lets-encrypt证书Wordpress页面错乱无法登录后台ttps了,分享一下部署https过程,今天记录下Wordpress博客迁移成功https了,刚开始配置导致无法进入Wordpress博客后台,后来就解决了,在文章最后,按照我的教程步骤,就可以解决进不去后台的问题。Nginx反向代理https,配置lets-encrypt证书教程本教程基于Centos7,其他系统稍有区别Nginx安装与配置安装ngi

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解决Docker为什么NextCloud挂载外部存储无法删除NextCloud无法删除外部存储

解决Docker为什么NextCloud挂载外部存储无法删除NextCloud无法删除外部存储extCloud挂载外部存储无法删除文件,在遍寻全网后终于找到解决办法Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装Docker部署NextCloud并开启Redis缓存配置NextCloud挂载外部存储无法删除解决方案那我安装笔记那篇博客为例子首先添加定时任务,因为qbittorrent和Aria2下载的文件默认是root权限,所以外面要定时修改文件权限,我设置的一个小时执行一次cronta

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Docker部署NextCloud并开启Redis缓存配置

Docker部署NextCloud并开启Redis缓存配置的,文件一多等刷新都要等很久,如果配置了Redis做缓存就会快不少搭建过程我就不再赘述了,可以参照我上篇博文Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装部署redisdocker run --name redis -d redis查看docker容器IPdocker inspect --format='{{.Name}}

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Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装命令教程

Linux系统使用Docker部署qbittorrent和nextcloud安装命令教程2019/05/22日更新更新新版qbittorrent一键部署命令,新版webui端口改了,还减少了一个端口,并且不需要初始化命令了,直接start即可dockercreate\--name=qbittorrent\-ePUID=1000\-ePGID=1000\-eTZ=Europe/London\-eUMASK_SET=022\-eWEBUI_PO

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