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
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
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
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
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
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
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
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
