因为使用一个软件必须要在ubuntu server 16.04上安装,因此先在裸机上安装ubuntu server 16.04,具体信息: 镜像版本:ubuntu-16.04.6-server-amd64.iso 裸机网卡:Ethernet Connection (7) I219-LM 首先提一句,这个镜像在另一台电脑上安装成功了(网卡不一样). 遇到的问题:安装完后,无网卡驱动. 确定的方法: 1. 运行 ifconfig -a 显示结果里面只有lo,没有具体的网口信息: 2. 目录/etc/

安装环境及硬件信息 Ubuntu16.04 LTS 内核版本:4.4.0 显卡:Nvidia GeForce GTX 1060 安装过程 一.首先要下载好显卡驱动程序,官方网址:http://www.nvidia.cn/page/home.html 我使用的版本是 NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run 二.卸载掉旧版本的英伟达显卡驱动,打开terminal: sudo apt-get purge nvidia* 三.禁用系统自带的 nouveau 驱动: 创建一个配置文件

本文介绍一台具有双有线网卡的机器在Linux下如何配置双网卡 系统平台:Ubuntu16.04 1:查看机器网卡信息,是否双网卡都能正确被机器pci识别 可以通过以下命令查看设备网卡,若果看到两条网卡信息,则说明带有两个网卡(笔记本正常具有两个信息,其中一个是有线网卡,一个是无线网卡) 1 lspci | grep net 2:通过ifconfig -a,获取网络名称 3:通过上一步配置的网络名称,为网络配置静态ip,通过修改文件 1 vim /etc/network/interfaces 如果

一.安装Nvidia显卡驱动(gtx1050ti) 参考链接:Ubuntu16.04.2 LTS 64bit系统装机记录中的显卡驱动安装部分. 二.安装Cuda8.0 1.确定自己的系统信息,以Ubuntu16.04.2 LTS 64bit为例,到官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载相应的安装文件 2.下载后在当前目录运行命令安装 sudo ./cuda_8..61_375.26_linux.run.26_linux-run 安装过程中基

系统环境: Vmware12, Ubuntu16.04 Stlink version:v1.4.0 一.安装依赖包: sudo apt-get install libusb-1.0 sudo apt-get install cmake sudo apt-get install libgtk-3-dev 二.下载源码 git clone https://github.com/texane/stlink.git 三.编译 在命令行终端中输入命令进行编译: $ cd stlink $ make rel

原文链接 https://blog.csdn.net/u013401766/article/details/78472285 第一步:CMake 3.14.0 安装 1)下载cmake-3.14.1.tar.gz : https://cmake.org/download/ 2)在家目录下新建tools/文件夹,将cmake-3.14.1.tar.gz解压之后放在tools/中,为了防止出现权限不足问题,直接对文件更改权限: 解压:sudo tar -zxvf cmake-3.14.1.tar.g

出处:https://askubuntu.com/questions/253632/how-do-i-get-a-ralink-rt3290-wireless-card-working 解决为问题:Linux下rt3290驱动原为rt2800pci.ko导致网络不稳定,网速慢等问题.更新为rt3290sta.ko网速和稳定性都有提高. There are several guides that speak of the same way. Guides like this source, thi

为了能够记录,下次可以有参考的东西,就记录如此 多谢网上大牛的帖子,我都是安装您们的才顺利的一次性,无黑屏现象的完成了安装 1. 参考: 1.secure boot option ( 开机进入bios) 应设置为disable,否则就算安装好NVIDIA驱动,调取ctrl+alt+F2, 输入sudo nvidia-smi,显示无驱动(输入sudo apt-get –purge remove nvidia-*), 依旧出现如重启黑屏与反复跳入登录界面,无法进入桌面.(参考:https://www

Nvidia显卡驱动安装 在ubuntu搜索框输入 软件更新,打开 "软件和更新" 对话框,在 附加驱动里选择系统检测到的Nvidia驱动,应用更改,重启系统: 安装完成之后查看GPU驱动版本以及相关信息: nvidia-smi 或者使用另一个指令也可以查看GPU驱动版本: cat /proc/driver/nvidia/version CUDA 8.0 安装 1. 检查GPU是否可以装CUDA lspci | grep -i nvidia 输出: 01:00.0 VGA compat

1. 禁用系统默认的集成驱动 Ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau,它是第三方为NVIDIA开发的开源驱动,我们需要先将其屏蔽才能安装NVIDIA官方驱动.将驱动添加到黑名单blacklist.conf中,但是由于该文件的属性不允许修改.所以需要先修改文件属性. 查看属性 sudo ls -lh /etc/modprobe.d/blacklist.conf 修改属性 sudo chmod 666 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 用gedit打开 sud

1.下载官方驱动程序 http://www.geforce.cn/drivers 如果我们直接安装驱动的话,往往会报错:ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. This driver is incompatible with the NVIDIA driver.请接着往下看吧. 2. 禁止集成的nouveau驱动 Ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau,它是第三方为NVIDIA开发的开源

本文转载自: 因为要做毕设需要安装caffe2,配置cuda8.0,但是安装nvidia驱动真的是把我难倒了,看了很多篇博文都没有效果,现在我自己重新总结了下几种 安装方法(亲测有效),希望能帮到大家. 查看版本驱动 NVIDIA驱动 方法一: ppa源安装驱动   sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa   sudo apt-get update   sudo apt-get install nvidia-390 #此处要根据上面查询到

首先机器重启后莫名出现循环登录错误,然后按照网上的方法卸载掉nvidia驱动后,可以正常登录. 但还是要再装nvidia驱动.网上说的各种方法都试过了,geforce.cn官网上推荐的各种版本的run驱动程序都试了一遍,总是报Building kernel modules错误. apt-get install nvidia-410这种也试过了,总是报错误 (2019.5.18 今天apt-get install nvidia-410的版本是nvidia-410.78 后来去/var/crash找

                                             Ubuntu16.04进不了界面(登录界面循环,密码正确)(一体化安装(CUDA +NVIDIA驱动)+ cuDNN) 目录 第一步,查问题的原因 (1)搜罗一下网上的回答 (2)查找问题 (3)问题描述 (4)百度问题的解决方式 (5)确定问题的原因 第二步,解决问题---卸载原有的驱动 第三步,一体化安装(CUDA +NVIDIA驱动)+ cuDNN 第四步,其他备注 正文 说明: 上次是:Ubuntu

安装Nvidia驱动和CUDA时往往很费力,经常有莫名奇妙的错误,这次安装十分顺畅,权当记录一下,以方便以后再次安装. 一.Nvidia显卡驱动安装 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update #进入nvidia官网查询相应驱动,本机为830M sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install freeglut3-dev 如果没有安装me

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

title: Ubuntu 16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano categories: 深度学习 tags: [深度学习框架搭建] --- 前言 经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的环境搭建= =.虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉.现在就根据我自身在安装过程中的一些体会

使用的是国内改过的版本, usb芯片换成了ch341, 晶振不是原版的16MHz而是12MHz, 杜邦线孔布局和原版一致. 设备连接 在Ubuntu16.04下不需要驱动, 能直接认出ch341设备 $ lsmod Module Size Used by ch341 usbserial ch341 $ dmesg ... [- using ehci-pci [- [-, Product=, SerialNumber= [--Serial [16220.585604] usbcore: regis

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

最近重装系统,安装了tensorflow的配置环境 总结一下. 参考资料 http://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/69429518 http://blog.csdn.net/u013294888/article/details/56666023 http://www.2cto.com/kf/201612/578337.html http://blog.csdn.net/10km/article/details/61915535 第一步

一.事先声明:1.Ubuntu版本:Ubuntu使用的是16.04.而不是16.04.1或16.04.2,这三个是有区别的.笔者曾有过这样的经历,Git上一个SLAM地图构建程序在Ubuntu14.04.3上可以正常make与工作,而14.04.4却一塌Error... 可自己在Google搜索关键字“Ubuntu16.04.1”做“引子”找到历史版本,第一个就是.在此我们放出网址: http://old-releases.ubuntu.com/releases/16.04.1/ 问:有两个“6