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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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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Ubuntu 17.10 安裝 CUDA Toolkit 9.0

近年來很火紅的新IT趨勢——深度學習。專為深度學習設計的開發套件也是百花齊放,
其中最有名的莫過於Google開發的Tensorflow,然而Tensorflow除了CPU版之外,同時也開發了一個以NVIDIA CUDA作為底層框架的GPU版。
既然如此,若欲使用運算速度比CPU快上百倍的GPU替你的深度學習專案進行運算,就要必須安裝NVIDIA CUDA Toolkit在執行Tensorflow-GPU的電腦上!

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Ubuntu 17.10安裝 CUDA Toolkit 9.0 遇到錯誤“Toolkit: Installation Failed. Using unsupported Compiler.”

『Toolkit: Installation Failed. Using unsupported Compiler.』
這是Ubuntu 17.10正在安裝CUDA Toolkit 9.0的時候跳出來的錯誤訊息…而且幾乎是回答完所有問題的瞬間!

但幾乎可以確定在Ubuntu 16.04 LTS上安裝CUDA Toolkit 9.0是不會遇到這個問題。
原因就是Ubuntu 16.04 LTS的gcc, g++皆6.x版,剛好就是CUDA Toolkit 9.0編譯時所使用的那個版本,所以不會跳出這個錯誤唷!

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如何使用certbot自動更新SSL憑證 (CentOS 7, CentOS 6, Ubuntu)

現在Google Chrome以及Firefox等瀏覽器大品牌都很要求網站本身的SSL憑證,只要是非經第三方認證的https網站,輕則顯示驚嘆號『!』,重則顯示紅色還幫你加上一個斜槓,光看就讓瀏覽者感到不安全!
還好這世界上還有佛心公司 Let’s encrypt 提供免費的SSL憑證申請服務!但是,透過此公司申請到的憑證僅有3個月的有效期限,短短三個月就又要申請一次實在是麻煩!
有鑑於此,本次要介紹一套能夠自動更新Let’s encrypt核發SSL憑證的軟體——Certbot!

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