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debian下的bug合集及解决方法
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1.装debian出现cpu卡死进入不到图形界面，解决方式
2.gpu驱动的安装,cuda驱动以及cuda的安装，以及后期各种问题
3.网卡的驱动解决
1.cpu卡死进入不到图形界面解决方法
1）卡死的原因：debian系统（或linux的相关系统）对于N卡（尤其是独立显卡的）不兼容性，矛盾，而且系统一般自带显卡驱动。装系统之前要屏蔽显卡驱动。 -方法：进入启动界面： 按下键盘按键 e 如上图，在该位置加入设置命令 nouveau.modeset=0 暂时屏蔽显卡驱动。然后按下F10进入启动界面 安装完debian并且进到系统之后（图形界面显示）在系统内永久屏蔽此显卡驱动（参考网址（翻墙）：（ https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://wizyoung.github.io/Ubuntu%25E4%25B8%258BGTX1080%25E6%2598%25BE%25E5%258D%25A1%25E9%25A9%25B1%25E5%258A%25A8%25E6%258A%2598%25E8%2585%25BE%25E5%25B0%258F%25E8%25AE%25B0/&ved=2ahUKEwivwbOYnrTlAhWHpp4KHRuABgAQFjAFegQIBBAB&usg=AOvVaw19_8QxiRTjknkrLR5xuYX4&cshid=1571897552976 ） 步骤:（1）.屏蔽开源驱动： 命令：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf（2）在新增文件中写入以下内容，保存 内容：blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off（3）然后在终端执行： 命令：1）echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf 2）sudo update-initramfs -u（4）重启电脑，开机后，终端执行 命令：lsmod |grep nouveau若无内容输出，表明nouveau已经屏蔽成功，可以进行下一步操作 2.安装N卡驱动 参考我的debian显卡驱动和1.md 3.无线网卡安装1.查看网卡型号： # lsmod | grep iw安装网卡驱动和无线网络配置工具： 这个一定再修改镜像源里的non-free之后才能找到 # sudo apt-get install firmware-iwlwifi wireless-tools加载无线网卡驱动： # modprobe iwl4965重启系统： # reboot此时，网卡应该被探测到！ 2.查看网卡信息： # iwconfig##系统，驱动，主包，补丁。加载脚本，cuda程序 steps 1. debian系统已经装好 2. 一定先关bios 里的secure boot 3. 装驱动[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9k9CvKFR-1572088984859)(media/image1.png)] apt install libcuda1 -y 4. 下主包，补丁 5. 运行两个文件 直接输入就好 6. 加载脚本 sudo nv.sh 7. 测试CUDAhttps://devblogs.nvidia.com/even-easier-introduction-cuda/ CUDA驱动ubuntu18.04 runfilelocal 10.1 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run ###在运行的时候先勾掉driver部分，叉掉，其他都没有×，然后安装，然后再一遍运行上面这个命令，这次全不带勾 10.0[https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux]{.underline} [http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/patches/1/cuda_10.0.130.1_linux.run]{.underline} ####添加环境变量：给cuda vim .bashrc export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 vim /etc/profile export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 sudo ldconfig sudo reboot 验证cuda是否安装成功 cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery出现关于显卡的一些列信息 查看版本 nvcc --version查看显卡 以及其对应驱动安装 sudo apt install nvidia-settings sudo nvidia-settings sudo apt install nvidia-smi sudo nvidia-smi 对于不支持 unified memory profiling 的平台 which nvprof sudo .......(绝对路径）/nvprof --unified-memory-profiling off ./add_cuda[1] [2] 对于python 程序：加速方法： 1. 首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况。 nvidia-smi 2. 然后指定空闲的GPU运行python程序。 CUDA\_VISIBLE\_DEVICES=0,2,3 python test.py 3. 在python程序中指定GPU import os os.environ\[\"CUDA\_VISIBLE\_DEVICES\"\] = \"0,2,3\" PS：周期性输出GPU使用情况每 10s 显示一次GPU使用情况： 1 watch -n 10 nvidia-smi 参考文献/网站常用的网站 关于上面内容： [https://wiki.debian.org/Bumblebee#line-35]{.underline} [https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux]{.underline} [https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal]{.underline} |
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