本文是在Ubuntu18.04.5服务器上安装CUDA_10.1(nvidia-driver455)和cuDNN_7.6.5, Ubuntu 18.04.5 CUDA_10.1 (nvidia-driver455) cuDNN_7.6.5 一. 前期准备 1.查看系统版本和显卡型号 cat /etc/issue # 查看系统版本 lspci | grep -i nvidia # 查看电脑的显卡型号 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201118

离线安装NVIDIA显卡驱动 费了一天的劲,走了好多的坑,最主要的原因是gcc版本的问题,一定要用最新版本的gcc!!! 1)官网下载显卡驱动 2)apt 下载gcc包及其依赖包,可用apt-cache depends gcc命令查看 3)删除所有原来显卡驱动sudo apt remove --purge nvidia* 4)禁用nouveau驱动: sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在后面添加两行blacklist nouveau; opti

使用Deepfakes(AI换脸) 软件,拼的就是配置,耗的就是时间,考验的是耐心. 配置好了,时间就少了. 所以玩这种软件,硬核需求就是:配置,配置,配置.  我的电脑能跑这个软件么?也是很多新手的必问题目. 下面就介绍一下window系统查看显卡和显存的几种方法.因为的系统为win10, 我就主要win下面的操作.最后说一下win7. 方法1:设备管理 首先,点击任务栏最左边的window图标或者按一下Ctrl和Alt中间的Win图标. 然后,搜“设备管理器” 然后,双击打开,找到显卡适配器

查看显卡使用 lspci |grep VGAemos@emos-desktop:~$ lspci -vnn | grep -i vga00:02.0 VGA compatible controller [0300]: Intel Corporation Device [8086:0be2] (rev 0b)

查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-*

环境:Ubuntu18.04 显卡驱动真的挺方便的,CUDA和CUDNN还是踩了一些坑2333 1.安装显卡驱动 安装ubuntu更新或sudo apt-get update & sudo apt-get upgrade sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update ubuntu-drivers devices sudo ubuntu-drivers autoinstall 安装显卡驱动 sudo reb

1.显卡(GPU)是否支持CUDN https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 2.了解基础知识 1)CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展.为打造这一全新的计算典范,NVIDIA™(英伟达™)发明了CUDA

其中其决定作用的是这篇文章  https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/Install-TensorFlow-with-GPU-Support-the-Easy-Way-on-Ubuntu-18-04-without-installing-CUDA-1170/ 注意兼容版本:https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1047898/cuda-setup-and-installation/cuda-10-1-tensorfl

1.使用PPA仓库进行自动化安装 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa && sudo apt update 2.查询所有ubuntu推荐的驱动 ubuntu-drivers devices 3.安装所有推荐的驱动程序 sudo ubuntu-drivers autoinstall 注意:别自己下载安装驱动,我自己就安装报错,最后电脑登录报错 上面的方法我试了没有报错等晚上回去在重启,我怕在那样,工作都没法工作了 重启没有问题

1.首先将[C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI]添加至系统环境变量[path]中: 2.在powershell中使用命令[nvidia-smi],即可看到结果 nvidia与cuda需要满足关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html cuda与cudnn需要满足关系: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-arc

import pip._internalprint(pip._internal.pep425tags.get_supported())[('cp37', 'cp37m', 'manylinux2010_x86_64'), ('cp37', 'cp37m', 'manylinux1_x86_64'), ('cp37', 'cp37m', 'linux_x86_64'), ('cp37', 'abi3', 'manylinux2010_x86_64'), ('cp37', 'abi3', 'many

1.close nouveau 终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后保存 之后运行这行命令 sudo update-initramfs -u 重启,然后运行: lsmod | grep nouveau 结果应该不会显示任何东西 2.Install NVIDIA Driver 查看显卡型号和推荐的显卡驱动(显卡驱动的版本直接就决定了cud

目录 一.Ubuntu18.04 LTS系统的安装 1. 安装文件下载 2. 制作U盘安装镜像文件 3. 开始安装 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-390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

新手操作徒手安装Ubuntu,踩坑无数. 分享一篇好的经验:https://blog.csdn.net/xrinosvip/article/details/80428133(下附原博客) 踩坑大集合: num0:没有压缩卷,分区的时候直接安装在存有数据的机械硬盘里,导致数据全清 接着进行第二次安装.... num1:自行进行分区,没有将ubuntu的boot安装在 Windows boot Manager 中,导致重启后没有导引,无法进入Ubuntu,双硬盘的同志们注意(红色警告) 接着卸载一顿

Ubuntu18.04安装 NVIDIA驱动 参考自博客:https://blog.csdn.net/jsjason1/article/details/88086904 我确定这篇文章是否很有必要,我最开始的时候,按照这篇文章所述,重新安装了NVIDIA驱动,但是后来以为 CUDA与TensorFlow的版本问题,选择了软件更新管理器中附加驱动里的专有驱动(nvidia-driver-390),然后后续安装成功没再进行测试,但可以肯定,因为本文章是带领着安装最新的官方NVIDIA驱动,所以,支持

因为实验室服务器资源有限,我被分配的服务器经常变化,但是常常就分到连显卡驱动以及cuda都没有装的服务器,真的很头疼,我已经配了四五台了,特此记录一下,以便以后直接照版本安装. Install nvidia driver 我的服务器配置是ubuntu18.04,显卡是1080Ti. 给ubuntu添加驱动的源: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt upgrade 查看设备型号得到推荐安

今天make一个程序的时候,发现程序里面使用到了C++17的标准,而我的gcc仍然是4.8,考虑到系统是ubuntu18.04的,所以感觉应该gcc的版本不会这么低. cd到/usr/bin下,使用指令 ls /usr/bin/gcc* ls /usr/bin/g++* 它自带了4.8和7,6是我用apt-get install指令装上去的. 下面我们可以进行切换 例如,我不想用gcc4.8了,我要切换到7.0 sudo update-alternatives --install /usr/bi

博主装Ubuntu18.04主要是为了用于跑深度学习,所以我们先来搞搞gcc环境 第一步:安装多版本gcc.g++可切换 sudo apt-get install gcc-4.8 gcc-4.8-multilib sudo apt-get install g++-4.8 g++-4.8-multilib -multilib g++--multilib -multilib g++--multilib -multilib g++--multilib 切换版本命令 sudo update-altern

系统 uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 hostname # 查看计算机名 lspci -tv # 列出所有PCI设备 lsusb -tv # 列出所有USB设备 lsmod # 列出加载的内核模块 env # 查看环境变量 资源 free -m # 查看内存使用量和交换区使用量 df -h # 查看各分区使用情况 du -sh <目录名> # 查看指定目

前几天买了一张RTX2060显卡,想自学一下人工智能,跑一些图形计算,安装Ubuntu18.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦,所以这里记录一下安装过程,以供参考: 1.卸载系统里低版本的英伟达驱动 sudo apt-get purge nvidia* 2.把显卡驱动加入PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get update 3.查找英伟达显卡驱动最新版本号 sudo apt-cache search nv

系统 uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 hostname # 查看计算机名 lspci -tv # 列出所有PCI设备 lsusb -tv # 列出所有USB设备 lsmod # 列出加载的内核模块 env # 查看环境变量 资源 free -m # 查看内存使用量和交换区使用量 df -h # 查看各分区使用情况 du -sh <目录名> # 查看指定目