(已禁用集显,禁用方法可自行百度) 驱动在线安装方式进入tty文本模式ctrl+alt+F1关闭显示服务sudo service lightdm stop卸载原有驱动sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove添加nvidia驱动源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update寻找适合的驱动版本ubuntu-drivers…

Ubuntu系统---“NVIDIA 驱动+CUDA+cuDNN ”之后 OpenCV安装 目录: 一.OpenCV安装包下载 二.cmake安装 三.OpenCV安装 正文 一.OpenCV安装包下载 官网上下载https://opencv.org/releases/page/2/ 想要的opencv版本.解压到想安装的文件夹里,这里文件夹名字:opencv3.4.2 二.cmake安装 cmake用来安装OpenCV时的编译.cmake安装的安装方法有很多,之前用是下载cmake安装包,一步…

Ubuntu系统---安NVIDIA 驱动后  CUDA+cuDNN 安装 --------------------------------------------@20190726--------------------------------------------------------------------------------------------- 上接<Ubuntu系统---NVIDIA 驱动安装>.预配置环境:Ubuntu16.04 + GTX2080Ti + CUDA1…

                                                                         Ubuntu系统---nvidia驱动下载之问题 百度“英伟达驱动下载”,NVIDIA 驱动程序下载,https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn,想知道GRD .SD的区别,参考了几篇资料. 英伟达驱动,要与电脑的GPU型号相对应.可以单独安装,也可以不单独安装,在安装CUDA的时候,一起安装.…

Ubuntu系统---NVIDIA 驱动安装 第一次安装“NVIDIA 驱动”,小小的激动,因为终于可以玩GPU了.预想一块GPU,盼望太久,差点放弃,感谢J姐让我捡个漏.但是,第一次新的试错过程,网上的教程太多了,踩了很多坑,这里必须记录一下. 实践认识:同样的安装步骤.电脑配置,不一样的系统,可能出现的错误不一样,采用的解决方法一样,从坑里爬出来的方法确实不一样的. 当前电脑有 win7(暂不好用) + win10 + Ubuntu18.04.1 +Ubuntu16.04.5. 对于Ubun…

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现…

在安装GPU环境下的软件工具,特别是CUDA/CUDNN等,一定要先把GPU环境搭建好. NVIDIA驱动安装会遇到各种问题,真希望黄教主可以将各个工具如何安装使用讲解的更加细致.清楚一些,有时候按照官网的步骤安装也会遇到各种问题. NVIDIA驱动的安装一定要与显卡类型.linux内核版本匹配,驱动安装好之后,软件工具的安装版本也一定要与驱动版本.内核版本匹配,这个容易出问题. 参考 1. 完…

在安装深度学习框架之前,cuda和cudnn是必须要提前安装的,现在按照流程而nvidia驱动的版本和cuda版本有这一些对应关系,所以需要按照版本进行安装,现在说一下如何安装: 1 安装nvidia驱动: (1)卸载旧版本的显卡驱动: sudo apt-get purge nvidia* (2)添加Graphic Drivers PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (3)去英伟达官网,…

朋友的电脑是联想Y7000,因为Nvidia驱动的问题几次头疼脑大.这次是出现了HDMI在Windows 10下输出正常,而Ubuntu系统下无法输出. 原因分析 如果通过HDMI去连接显示器以后会发现显示器没有任何输出, 这主要是因为此电脑的HDMI接口是连在独显上的, 但是独显的闭源驱动并没有安装上, 所以显示器没有任何输出, 通过成功安装GTX1650显卡驱动, 外接显示器就可以正常工作. 如此看来,原因即为显卡驱动为正常安装. 安装驱动方式的选择 NVIDIA驱动一共有三种方法: ppa…

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统…

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没…

因为必须关闭桌面窗口, 建议另外一台电脑ssh连接操作 1. 卸载旧版本并关闭图形界面 sudo apt-get remove --purge nvidia-\* sudo service lightdm stop sudo init 3 2. 安装对应版本号驱动 .61_375.26_linux.run .61_375.26_linux.run --tmpdir=/tmp --override 3. 安装cudnn5.1 .tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /u…

1.切换为集成显卡 如果没有,那么先切换到字符界面 2.卸载驱动 sudo apt-get --purge remove nvidia* sudo apt autoremove To remove CUDA Toolkit: $ sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda*" To remove NVIDIA Drivers: $ sudo apt-get --purge remove "*nvidia*&qu…

https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/80689543 https://blog.csdn.net/sinat_29963957/article/details/83108324 https://www.linuxidc.com/Linux/2017-10/147618.htm cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cu…

今天用VMware虚拟机安装了Ubuntu 16.04,过程用点繁琐,顺便又安装了VMware tools,这样就可以全屏显示Ubuntu系统了,下面是具体的安装过程! 第一步:准备工作 1.下载Ubuntu,网址是http://cn.ubuntu.com/download/ 我选择下面这个版本的64位 2.创建安装目录 我选择在F:\虚拟机\ubuntu 目录下创建 系统 和 硬盘 两个子目录(后面会用到) 第二步:创建Ubuntu虚拟机 (没有特别声明的就直接默认就好了) 这样就创建好一个U…

这次介绍的是使用 tensorflow1.8, cuda9.0, cudnn7.0的版本 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 下载相应的cuda,推荐使用deb进行安装 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get up…

最近尝试在ubuntu中安装nvidia的显卡驱动以及cuda.花了近三天时间,真的如网上所说错误百出,期间甚至重装了一次ubuntu系统,搞到怀疑人生,整个都是泪- -.最终经过百般“磨难”总算安装成功.此篇博客将我的整个安装过程介绍一下,包括错误的步骤与我个人理解的错误分析,以及最终成功的安装方法.一方面作为后来人的参考,另一方面也作为我的学习记录. -----------------------------------------------------------------------…

                                             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…

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…

Deepin20系统安装Nvidia驱动 系统设备配置信息如下: 电脑型号:华硕天选air[ASUS-FX516P] 显卡型号:RTX 3070 移动版独显 处理器型号: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-11370@3.30GHz 这里的安装分为两部分,第一部分是准备工作,第二部分是安装与验证. 其中,下面第一步至第三步为准备工作的部分,第四步至第五步为安装验证的分布. 第一步:安装深度系统自带的"显卡驱动器" 在deepin v20 中默认没有显卡驱动管理…

一, 挂载本地源镜像 1) 下载操作系统镜像 所有服务器操作系统必须统一,本平台只支持 CentOS 7.3 1611,镜像下载地址. 2) 上传镜像到服务器 ,假设上传在 root 下 3) 建立挂载点,挂载 mkdir /mnt/cdrom # 挂载光驱 mount -t /root/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.iso /mnt/cdrom # 卸载光驱 umount /dev/hdc 或直接eject #强制卸载命令: (1) fuser -mk /dev/hdc (…

- 最好的方法是官网说明: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9 tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7…

Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn 原文 https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/79545625 前言 因为之前针对Pytorch,caffe,torch等,装了cuda8.0和对应cudnn5.1,但是最近在装MxNet的时候,发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5,所以无奈不想卸载cuda8.0只能在电脑上安装多个版本的cuda和对应cudnn.     安装c…

安装深度学习框架需要使用cuda/cudnn(GPU)来加速计算,而安装cuda/cudnn,首先需要安装nvidia的显卡驱动. 我在安装的整个过程中碰到了驱动冲突,循环登录两个问题,以至于最后不得不重装了一遍操作系统. 网上的资料都写得挺乱的,很多都是转载,有些针对的操作系统版本过低,现在我把整个过程写下来,以供碰到同样问题的人参考. ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装n…

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

写来给自己备忘,并不是什么教程- .- 下载安装包 Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 显卡驱动:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downl…

之前因为学习TensorFlow,所以在自己的Ubuntu上安装了cuda,cudnn以及Nvidia驱动.但可能是由于自己经常不注重正常关闭自己的Ubuntu,这就导致了一个问题: 某天在查看自己的显卡信息时,输入 $nvidia-smi 结果报错 NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is ins…

首先是安装ubuntu16.04 A.制作u盘启动盘(提前准备好.ios文件): 1.安装u盘制作工具unetbootinsudo apt-get install unetbootin2.格式化u盘sudo fdisk -l #查看U盘盘符,假设为/dev/sdbsudo umount /dev/sdb #先卸载u盘sudo mkfs.vfat /dev/sdb #格式化为fat32模式3.使用unetbootin制作u盘镜像方法如图所示(此图为windows下unetbootin截图,ubun…

(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…