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方法一第一步:查询合适的显卡驱动第二步:安装驱动第三步:重启电脑并验证安装
方法二第一步:安装显卡驱动PPA第二步:查找合适的显卡驱动第三步:移除系统上先前安装的显卡驱动第四步:安装显卡驱动第五步:重启电脑并验证安装
方法三第一步:禁用系统默认显卡驱动nouveau第二步:开始安装
我的系统是ubuntu16.04,搭建环境第一步是安装显卡驱动,然后要安装cuda toolkit和cudnn。本博客将就这些环境搭建的内容写一个系列,来完成常用深度学习算法的需求,因为经常用到,写个博客作为记录,以便以来使用。
下面将为系统中安装最新版本的显卡驱动。安装方法将使用CLI的方法而不是GUI方式,这样方便在无法显示的情况下来进行安装。本文列举了三种方法前两种,殊途同归,第三种是官方文档中的方法,亲测都可以成功,但第一种方法简单,推荐第一种方法,但这种安装的版本可能不够新。第三种,按照官网方法安装也很好,但不一定能成功,因为官网的驱动很新,不一定对系统适配,当第一种(和第二种本质一样)失败时,用第三种,反过来也一样,第三种方法无效就用第一种。
显卡完装完成需要安装cuda,cudnn等,参见我的
其它博客
方法一
这种方法作为推荐方法来使用。 第一步:查询合适的显卡驱动 #输入命令 ubuntu-drivers devices该命令会列出所有需要驱动的设备,以及这些设备所匹配的驱动。 执行该命令有三种结果: 第一种,输出“Command ‘ubuntu-drivers’ not found, but can be installed with: sudo apt install ubuntu-drivers-common” 第三种,就是输出正常结果: 然后执行命令,来完成安装: sudo ubuntu-drivers autoinstall如下图,当前驱动是418,会更新为430: 更多的ubuntu-drivers使用方法如下: 验证时,输入: nvidia-smi该命令只有显卡安装成功才会有结果: 注意:nvidia-smi查看到的CUDA Version是cuda driver version,也是表明当前显卡驱动支持的最高版本的CUDA版本号。我们自己安装的的CUDA叫做cuda runtime version。 方法二 第一步:安装显卡驱动PPA英伟达官方PPA的网址是:https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa,可以查看所有显卡驱动: 需要花费一点时间,这个是ubuntu官方的用于安装NVIDIA显卡的安装包仓库,可以从这个源下载任何可用的英伟达显卡驱动。
打开显卡驱动查询网站:
该指令将把显卡驱动以及所用cuda全部移除。参照下一篇博客,将在显卡驱动不变的情况下,单纯升级cuda中删除以前cuda版本的方法。以下截图很长,但感觉有必要截大部分出来,看看效果。 执行上述命令会把好多包删除,不是你不用那个包了,而是它是其它包安装的依赖,所以会把我们需要用到的也删除。举个栗子:C 依赖于 B, D 依赖于B, 且D没有被其他手动安装的包依赖。apt-get remove C 将删除C, 同时提示你用apt-get autoremove去清除B,D ;apt-get autoremove C 将删除B, C, D 。可是我没说我不用D啊,痛的教训。 第四步:安装显卡驱动 sudo apt install nvidia-430 nvidia-settings nvidia-prime 第五步:重启电脑并验证安装 sudo reboot nvidia-smi lsmod | grep nvidia nvcc --version
本方法于2020年8月更新 同第二种方法一样,首先输入显卡型号,查找合适显卡驱动型号,事实上,打开官网https://www.nvidia.com/en-us/drivers/unix/,可以看到,对于linux版本,显卡驱动的版本有限: 会依次出下以下图片(由于版本不同,可能不完合相同):
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