硬盘安装器 11.1 绿色版

硬盘安装器11.1绿色版是一款基于ghost的系统备份与恢复软件,支持多硬盘、SATA硬盘及混合分区模式,适用于微软主流操作系统。该软件可自动搜索ghost镜像文件,内置ghostv11.02,不修改MBR,支持32位及64位系统。

硬盘安装器 11.1 绿色版
硬盘安装器是基于ghost的系统备份与恢复的免安装绿色软件。硬盘安装器支持使用硬盘上的ghost镜像文件;具有良好的兼容性与易用性,支持多硬盘、SATA硬盘,及各种混合分区模式,不修改MBR,支持微软主流操作系统。

硬盘安装器功能介绍:

1、GGhost硬盘安装器是“GGhost”系列中的一个免安装绿色软件,可把硬盘上已有的ghost镜像文件,恢复到启动硬盘上的任意分区,也可用于系统备份;

2、自动搜索根目录及一级目录下扩展名为gho和ggh的ghost镜像文件;

3、内置ghost v11.02,支持ghost v8.x-11.x,需自行替换img中ghost;

4、不修改mbr,对系统盘的操作,将转到dos下完成操作,重启时会自动把启动项修改为默认启动硬盘安装器,运行后恢复原样;WinPE下运行,或对非系统盘的操作,使用ghost32.exe在当前系统下运行。

5、支持多硬盘,支持Windows 2000、xp、2003、vista、2008及WinPE,支持32位及64位系统;
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使用方法: (2008不等同于2008r2,请注意)*(新旧系统包括PE都没有32位和64位限制) 安装win7或2008r2(系统安装过程免命令提示符操作) 一、虚拟光驱加载ISO后复制或UltraISO/WINRAR解压ISO文件至硬盘一非系统分区的根目录 注意:是复制或解压至根目录,而不是某文件夹,这一点和其他硬盘安装方法不同 二、安装 NT6 hdd Installer 三、重启选择Nt6 hdd Installer后自动进入安装界面,安装操作和光盘一样,装在其它分区上成双系统、格式化C盘安装成单系统随你所需 安装vista或2008(系统安装过程需命令提示符操作) 一、虚拟光驱加载ISO后复制或UltraISO/WINRAR解压ISO文件至硬盘一非系统分区的根目录 注意:是复制或解压至根目录,而不是某文件夹,这一点和其他硬盘安装方法不同 二、安装 NT6 hdd Installer 三、不选择开始安装,选择左下角的“修复计算机”,这里如果提示修复启动项,请选择“否”,搜索硬盘系统后出现已安装系统的话也点中间空白处,使出现的旧系统栏不要变成蓝色,跟着一样再选择“命令提示符”,如在前期准备中安装程序放在E盘,则: e:\sources\setup回车 剩下的操作就和光盘安装一样,如果需要格式化安装所在分区,不能装在存放安装文件的分区上,装在其它分区上成双系统、格式化C盘结果为单系统就全部由你自己决定了 相应的图片教程为新手而作,别嫌繁琐
### 如何安装 CUDA 11.1 版本 #### PyTorch 中指定 CUDA 11.1 的安装方式 PyTorch 官网提供了针对不同环境的安装命令,可以通过访问其官方网站并选择合适的配置来获取适用于特定版本的 CUDA 和框架组合的安装指令。对于需要安装支持 CUDA 11.1 的 PyTorch 环境,默认推荐使用 Conda 渠道完成安装[^1]。 以下是通过 Conda 安装支持 CUDA 11.1 的 PyTorch 命令示例: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch ``` 此命令会自动拉取与 CUDA 11.1 兼容的 PyTorch 及其他依赖项。 --- #### 手动安装 CUDA Toolkit 11.1 如果需要单独手动安装 CUDA Toolkit 11.1,则可以按照以下流程操作: ##### 下载官方运行文件 NVIDIA 提供了 Linux 平台下的本地安装器,可通过如下链接下载适合的操作系统对应的二进制文件[^3]: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run ``` 执行上述脚本之前需赋予可执行权限,并根据提示逐步完成安装过程: ```bash chmod +x cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run sudo ./cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run ``` 在安装过程中需要注意的是,CUDA 开发工具链以及样例程序可以选择不同的目标路径分别存储。例如,开发组件建议放置于 `/usr/local/cuda` 路径下,而样本项目则存放在独立目录中以便管理[^2]。 --- #### 配置 CUDNN 库 为了进一步提升 GPU 加速性能,在成功部署基础版 CUDA 后还需引入 cuDNN 支持库。cuDNN 是 NVIDIA 推出的一套专门优化深度学习计算效率的核心函数集合。具体步骤包括但不限于解压预编译好的头文件和动态共享对象至对应位置: 假设已获得压缩包 `cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz` ,那么展开后的结构应复制到先前定义好的 CUDA 工具集根目录内: ```bash tar -xzvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 最后确认环境变量设置无误即可验证整个栈是否正常工作。 --- ### 总结 综上所述,无论是借助高级封装形式如 Anaconda 来简化集成还是深入定制化构建专属科学运算平台,均能达成适配 CUDA 11.1 的目的。每种途径各有优劣权衡之处,实际应用时可根据个人偏好灵活选用。
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