原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth

问题症状: 最近在CentOS7下安装NVIDIA独立显卡驱动的过程中出现X service error问题,如下图所示: 解决方法: 0.到NVIDIA 官网上下载驱动文件(.run 格式) : NVIDIA GT 730独立显卡驱动官方下载 1.首先注销当前账户,在注销后的登录界面按CTRL+ALT+F2进入命令行.一般地,可按下CTRL+ALT+F1或F2在命令行模式和窗口模式之间切换. 2.切换到超级管理员用户登陆: bogon login:root //获得超级用户,只有超级用户才有安

採用Mp4视频压缩格式编码时,非常耗CPU.所以决定上显卡.进行显卡加速.选择了Intel核心显卡进行视频编码加速,效果非常理想.但如今的问题是:在PC上如何同一时候开启核心显卡与独立显卡.经过几番周折.最终找到了解决方式,眼下该方案的唯一缺点是使用了屏幕扩屏,导致鼠标会飞. 环境 NVIDIA NVS 5400M Intel(R) HD Graphics 3000 驱动安装 安装独立显卡与核心显卡的驱动,安装完成后,能够在设备管理器中看到安装后的结果. 屏幕分辨率设置 在屏幕分辨率设置中.依照

第一种情况:DELLR720默认不接独立显卡,直接用板载VGA输出,不需要调system blos 第二种情况:DELLR720接独立显卡,需要DVI输出,需要更改系统blos system blos ---> 显卡控制(video)---Disabled

问题:笔记本安装ubuntu时以及装好后有时会出现花屏.死机的问题,系统报错 *ERROR* UVD not responding, trying to reset the VCPU!!! *ERROR* UVD not responding, trying to reset the VCPU!!! *ERROR* UVD not responding, trying to reset the VCPU!!! *ERROR* UVD not responding, trying to reset

0x00 楔子 最近客户在使用我们的的三维可视化平台的时候,总是会出现浏览器崩溃,webgl context lost的情况. 这种请一般出现在电脑配置很低的电脑上,比如没有独显,只有很小现存的集成显卡的电脑. 但是客户的电脑大部分都是配置还不错,有独立的显卡. 经过摸索和分析,最终发现了问题所在:就是电脑根本没有用上独立显卡,也就是说虽然硬件上有独立显卡,但是实际上三维程序还是用的集成显卡,导致跑不动三维程序. 如何判断三维程序是否用上了独立显卡呢,其实我们可以打开电脑的任务管理器,打开"性能

最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面的信息. 第0步是安装环境,配置环境. 首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤. 可以仅仅安装CPU版本的,也可以安装gpu版本的,以安装gpu版本为例进行介绍,发现需要安装CUDA和cuDNN,而且CUDA要求8.0版本. 第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢! 答案是否定的. 因为CUDA随着时间的推移,它也在不断的更新,因此,首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA. 1>首先打

python3.6 无法使用tensorflow gpu 环境名称 test1 在控制台里进入环境 conda activate test1 使用python python 查看gpu能否使用 print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) cuda版本查看 nvcc -V 10.2.89 判断是否使用了gpu: 推荐的方法是检查TensorFlow是否使用GPU如下: tf.config.list_physical_devices('GPU') 输出

参考 https://blog.csdn.net/weixin_42205310/article/details/81905293 尝试多次 只有这篇配置成功. ①先解决依赖sudo pacman -S virtualgl lib32-virtualgl lib32-primus primus 这个步骤我执行了四五次左右  前几次都会有错误,,重新执行  某一次就成功了,怀疑是网络不稳定 ②安装双显卡切换程序bumblebeesudo mhwd -f -i pci video-hybrid-in

tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存. 可以通过以下方式解决该问题: 1.在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例,如下所示: # 假如有12GB的显存并使用其中的4GB: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_opt

在EXE中导出全局变量: N卡: extern "C" { __declspec(dllexport) DWORD NvOptimusEnablement = 0x00000001; } A卡: extern "C" { __declspec(dllexport) DWORD AmdPowerXpressRequestHighPerformance = 0x00000001; }

(后面内容是本人初次玩GPU时,遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法.由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题,这里建议还是购买GPU一体机(比如https://item.jd.com/3964771.html),几行代码就可以顺利安装.---2017.10.04) 电脑配置 Ubuntu 14.04(64位)+GeForce GTX970: 选择安装系统Ubuntu14.04: 可能电脑配置的不同,在我的机子上这里尝试安装Fedora23,Fedora24,Fedora25,Ubuntu 1

高端 PC 继续通过高性能显卡驱动桌面游戏. 一流的"梦想机器"基于第六代智能 英特尔® 酷睿™ 处理器i7-6700K等 CPU,通常与高端独立显卡配合使用以运行要求最严苛的游戏. 由 Avalanche Studios* 开发.由 Square Enix*发布的 Just Cause 3 就是这样一款游戏. 作为 2015 年末发布的一款广受好评的游戏,JC3提供猛烈的爆炸.茂密的地形和迷人的风景,Rico Rodriguez 特工在一个无比惊艳的广阔世界中战斗.翱翔.滑行和格斗.

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

第一 开发环境搭建 1. tensorflow的环境搭建 windows下安装cpu版tensorflow: pip install tensorflow 在ubuntu上安装gpu版tensorflow: a. 在硬件上装上英伟达独立显卡 例如:买来的nvidia geforce gtx 1070 公版显卡,发现显卡体积太大,机箱容纳不下显卡: 显卡要求最小功率为500W,台式机电源额定功率为250W:显卡上有SLI接口用于多个独显集成: 首先解决机箱问题,需要使用独立显卡外接排线,将显卡装在

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系

0.写在前面 ​ 之前其实安装过一次tensorflow,但是由于电脑中毒,重装了系统,把所有的环境全部删除了.之前在博客里转发了一篇别人在win10安装tensorflow的教程,但是版本比较旧了,所以这次决定自己写一下. 1.环境说明 ​ 这次安装tensorflow是在Win10(1909)版本下,基于anaconda安装的.anaconda隔离管理多个环境,互不影响,比较方便. 2.安装anaconda 2.1 下载 ​ 这里选择python 3.7版本的下载,根据自己系统实际的位数,下

我正在使用的一体机是双显卡,在linux下没有很么太好的办法来切换双显卡, 导致使用一会儿后就发烫,关键是这时风扇呜呜的响很吵人 最后找到了下面的解决方法来关掉独立显卡 见 https://github.com/marcoDallas/acpi_call_GUI_systemd

笔记本蓝屏了几次之后,发现独立显卡GT335M不见了,设备管理器,驱动精灵,都找不到,网上问这个问题的人还不少,得到的回答几乎都是说重装驱动.根本不行,这时候安装nVIDIA驱动,会提示说“未找到兼容的硬件设备”. 偶然发现是BIOS配置错误导致的.解决方法如下: 开机按F2进BIOS -> Advanced -> Boot VGA Controller Selection For -> Windows 7/Vista -> F10保存退出重启,发现新的VGA硬件,安装nVIDIA

ubuntu14 没有解决显卡的问题的时候,会有这样的问题 1.耗电特别快.风扇狂转 2.鼠标键头显示有问题,乱闪,根本没法使用,容易卡住找不到鼠标箭头在哪里了:感觉图形界面显示也有问题,不稳定 解决好显卡问题之后,这些问题也就解决了 2015.04.22    Ubuntu 12.04(也适用于 Ubuntu14等系统版本)发热超级厉害解决方法(耗电特别快)(Nidia的双显卡切换技术叫做Optimus,只可惜只能在win7.vista下实现,linux下没有相应的技术/当然苹果也没有.这就导