Ubuntu 18.04安裝 CUDA Toolkit 遇到錯誤“Can’t locate InstallUtils.pm in @INC”

『Error: cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0』
這是在Ubuntu 18.04安裝CUDA Toolkit 8.0的時候跳出來的錯誤訊息。
仔細看一下log便可發現詳細的錯誤訊息為『Can’t locate InstallUtils.pm in @INC』
安裝其他版本的時候也有遇過這樣的錯誤訊息,但解決方法是一樣的。
原因就是有個檔案沒有複製到正確的位置上罷了…但我也不知為何會這樣…

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NumPy 1.14 教學 – #06 簡易指定(Simple Assignments), 檢視(Views), 深度拷貝(Deep Copy)

NumPy提供了簡易指定Simple Assignments、檢視View、深度拷貝Deep Copy等方法,本文就會針對這幾種方法的差異做介紹!
這是因為陣列這類包含大量指標的變數,對於程式語言來說,通常會兩種複製的方法,一種是類似於捷徑的做法,另一種則是以建立完整的內容來達成相同的效果。但兩者在使用上會有不同的效果!在撰寫時也必須要視情況而定!

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NumPy 1.14 教學 – #01 基礎, 建立陣列的方法

NumPy中的陣列和Python內建的陣列有什麼不同呢?
本文將介紹NumPy的陣列和Python的陣列不同之處、以及建立陣列或矩陣的方法以及基本操作。
NumPy的array是NumPy中名為ndarray的Class所定義的,而這個array當然支援多維度陣列,也可以說它是一個支援矩陣(Martix)的類別!然而,Python的array則是標準函式庫內建的類別,叫做array.array。而Python的array能支援單維度(1維)的陣列,而且提供的功能選項也比NumPy來得少!

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使用 Ubuntu 作為 深度學習/機器學習/人工智慧之 平台

人工智慧相關的新興職業將會在未來五到十年內爆炸式增加,尤其一個更是未來不可或缺的職業——“AI訓練師”。(正面迎擊人機合作的時代:AI時代3大關鍵人才)
小弟我是不太敢確定AI訓練師這個職業會不會在台灣火熱地成長,不過,很確定的是以全球來說,至少中國、歐美、新加坡絕對是如此!
如此明顯的大趨勢之下,還不來學學這些新東西嗎?

本篇文章之目的為詳列系統環境建置的步驟、相關文章以及相關troubleshooting!
【環境建置】:Ubuntu 17.10 + CUDA Toolkit 9.0 + cuDNN + Anaconda 3 + Python 3.5 + Tensorflow
【相關文章】:Python基礎教學

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Ubuntu 安裝 Python3.5, Tensorflow-gpu, jupyter

因為身邊剛好有個機會要建立一個環境,這個環境會是一台伺服器,上面運行Ubuntu,所有其他人可以用瀏覽器連上這台伺服器的jupyter並且使用Python和Tensorflow來完成顯卡運算需求。
本文的內容是基於已完成下列條件的教學:
(1).Nvidia 顯卡驅動
(2).Nvidia CUDA Toolkit
(3).Nvidia cuDNN

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Ubuntu 17.10 安裝 NVIDIA Graphics 顯卡驅動程式

如果要弄一台Ubuntu來做為GPU運算的伺服器或是要把這台Ubuntu拿來玩Minecraft,都是必須要把顯卡驅動程式灌好來!本文將會專注在NVIDIA的顯卡驅動安裝方法(相信現在ATI/AMD的顯卡驅動應該已經不像以前這麼難弄)。

總之,把伺服器的必要之驅動程式搞定也算是最基本的工作吧~

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