首页 > TAG信息列表 > 矩池

矩池云产品最新动态 All in One

AI/ML 的不断革新,让我们看到了更多激动人心的应用方向,也迸发了更多的训练&应用场景。 在用户的反馈和建议下,矩池云持续丰富和优化在 AI+Science 链路上的相关产品,为了帮助研究人员更自如地展开相关工作,我们陆续推出了一些值得探索的新功能,也改进了原有的一些产品流程,以期为研发人

在MATPool矩池云完成Pytorch训练MNIST数据集

本文为矩池云入门手册的补充:Pytorch训练MNIST数据集代码运行过程。 案例代码和对应数据集,以及在矩池云上的详细操作可以在矩池云入门手册中查看,本文基于矩池云入门手册,默认用户已经完成了机器租用,上传解压好了数据、代码,并使用jupyter lab进行代码运行。 在MATPool矩池云完成Pytor

实验室缺少GPU如何进行深度学习呢?精选云平台对比速速来看

随着人工智能的兴起,高校相继增加了人工智能方向的专业,越来越多的人对AI方向的探索学习产生了兴趣。想要成为一名合格的炼丹师首先需要配备合格的装备(GPU),作为一名菜鸟面对价格昂贵的GPU装备以及服务器的维护/配置/框架/数据存储等一系列问题需要花费大量的时间和金钱。因此进入新

矩池云里查看cuda版本

可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下,教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样,接下来我来介绍一下 可以看到环境内的CUDA 版本是10.2,而nvidi

矩池云上nvidia opencl安装及测试教程

本教程租用的是2080ti,3.7多框架镜像。 添加nvidia-cuda的阿里源 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/ /" > /etc/apt/sources.list.d/cud

矩池云上如何修改cuda版本

cuda版本可能对系统,驱动版本会有影响,修改之前需要先进行确认 1、检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 2、导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key a

矩池云上如何修改cudnn版本

修改与之前修改nvcc、cuda这些的原理是一样的。 国内镜像 https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ 检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04,请用下面的命令 curl -fsSL https://mirrors.cl

矩池云上cifar10使用说明

矩池云将 keras 预训练模型保存目录为 /public/keras_pretrained_model/ 使用方法: 先执行命令,创建目录 mkdir -p ~/.keras/models/ 然后将预训练模型复制进去。 但是其中因为cifar-10的特殊之处所以只有cifar-10这个数据集需要对它进行改名才能正常使用 cp /public/keras_datase

矩池云上如何快速安装nvcc

若您想要使用 nvcc,但是所选的镜像中没有预装 nvcc,可按照如下操作自行安装。 1、检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 2、导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub