最近需要用到一台服务器的GPU跑实验,其间 COLMAP 编译过程出错,提示 cuda 版本不支持,cmake虽然通过了,但其实没有找到支持的CUDA架构. cv@cv:~/mvs_project/colmap/build$ cmake .. ... -- Automatic GPU detection failed. Building for common architectures. -- Autodetected CUDA architecture(s): 3.0;3.5;5.0;5.2;…

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a…

一.宿主机安装nvidia驱动 打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia* 禁用自带的 nouveau nvidia驱动 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 看下Nouveau是否已经被禁用 lsmod | grep nouveau 如果已经没有任何显示说明不用禁用了,否则继续下面操作 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf #创建一个文件(注:按一下i键…

一.NVIDIA显卡驱动 打开终端,输入: sudo nautilus 在新打开的文件夹中,进入以下路径(不要用命令行): 左下角点计算机,lib,modules 这时会有几个文件夹,对每个文件夹都进行以下操作(不要用命令行): 进入其中一个文件夹,kernel,drivers,gpu,drm,nouveau,若有文件则全部删除 打开终端,输入: sudo update-initramfs -u 把下载的显卡驱动改为简单的名字,比如2080.run,放到home目录下 按 Ctrl + Alt…

1.安装NVIDIA驱动 (1)查询NVIDIA驱动 首先去官网(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)查看适合自己显卡的驱动(下载runfile文件): 2)安装驱动 先按Ctrl + Alt + F1到控制台,关闭当前图形环境 $sudo service lightdm stop 卸载可能存在的旧版本 nvidia 驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia* 安装驱动可能需要的依赖 $sud…

本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1: 一.前期踩过的坑 二.安装成功的流程 [1]拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像 [2]镜像内创建容器,此处一定是nvidia-docker创建 [3]在容器内安装Miniconda [4]使用conda创建python3.7.5的虚拟环境并激活 [5…

1.安装驱动 参考: 史上最全的ubuntu16.04安装nvidia驱动+cuda9.0+cuDnn7.0 https://blog.csdn.net/qq_31215157/article/details/75137924 检查自己的GPU是否是CUDA-capable xtu@xtu-Precision-Tower-:~$ lspci | grep -i nvidia :00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b…

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python…

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve…

安装环境:ubuntu16.04+cuda9+cudnn7+tensorflow+pycharm 1)前期搭建过程主要是按照这篇博文,对于版本选择,安装步骤都讲得很详细,亲测有效! https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476 2)pycharm的安装很简单,这里没有通过命令行安装,直接去官网下载,参考这篇博文 https://blog.csdn.net/zhuanshu666/article/details/7355488…