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安装Ubuntu20.04与安装NVIDIA驱动的教程

2022-06-20 06:57:56 来源:易采站长站 作者:

安装Ubuntu20.04与安装NVIDIA驱动的教程

这篇文章主要介绍了安装Ubuntu20.04,安装NVIDIA驱动的相关知识,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

安装Ubuntu 20.04 安装NVIDIA 驱动 配置Pytouch 和tensorflow环境z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

本机环境:戴尔G3 3579z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
win10 ,系统在128固态硬盘z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

安装Ubuntu20.04z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

1开机按F2进入BIOSz2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
2 security boot 设置disablez2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
3 参考z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
https://www.jb51.net/article/173277.htmz2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

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安装NVIDIA驱动z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

最开始安装驱动,首先禁止nouveauz2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
然后卸载原先的nvidia驱动(如果有)z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
参考:z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
https://www.jb51.net/article/171959.htmz2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
但是装完出现这种情况z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
nvidia-smi有输出,nvidia-settings有反映,而且还生成了快捷图标z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
但是重启生效后,在设置->关于:显卡由原来的集成显卡630变成了lvib什么的z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
虽然不影响审定学习环境搭建但是总感觉以后会挂的z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
还有一种情况是 ,装完成驱动后,在设置->关于:显卡显示GTX1060。但是每次开机或者关机显示:dev/sda5 clean …dev/sda6 clean.等2s后关机,开机也是这样。z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
还有一种情况是,环境搭建好了,驱动什么的都好了,但是一个命令,当时在安装网易云音月,要弄什么依赖,然后一行命令过去,开机无限闪现dev/sda6 clean 。ctro-alt-f1能打开tty,但是用户名和密码来不及输入,tty闪退,1s不到。然后进不了系统。最后重装系统z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
现在:z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
装完ubuntu系统后,什么更新都不要,也不要禁止nouveau。第一件事情直接装驱动,z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

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重启后,麻事情没有。z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

搭建pytouchz2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

安装miniconda3,z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
换中科大,清华源z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
conda create -n pytouch python=3.7z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
conda activate pytouchz2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
conda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda90z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

安装pycharmz2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

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点击tools->create desktop entry 直接生成快捷键z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
设置编译器为pytouchz2h站长之家-易采站长站-Easck.Com
填写代码测试使用了GPU:z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

import torch
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)

ngpu= 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda()) 
# True
# cuda:0
# GeForce GTX 1060
# tensor([[0.5772, 0.5287, 0.0946],
#  [0.9525, 0.7855, 0.1391],
#  [0.6858, 0.5143, 0.8188]], device='cuda:0')

安装tensorflow14z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
hello=tf.constant("Hello,Tensorflow")
print(hello)
a=tf.constant([1.0,2.0]) #定义常数
b=tf.constant([3.4,4.0])
result1=a+b
print("a+b=",result1)
c=tf.constant([[3.0],[1.4]])
result2=a+c
sess=tf.Session()
print("result1:",result1)#显示结果是“add:0"的张量,shape只有一个元素,即维度是1
# 2表示第一个维度有两个元素,且是浮点型
try:
 print(sess.run(result1))
 print("result2:",result2)
 print(sess.run(result2))
 print(sess.run(hello))
except:
 #异常处理
 print("Exception")
finally:
 #关闭会话,释放资源
 sess.close()

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总结z2h站长之家-易采站长站-Easck.Com

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