ubuntu20.04附加驱动nvidia

时间: 2023-05-02 21:02:22 浏览: 123

安装Ubuntu20.04与安装NVIDIA驱动的教程

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安装Ubuntu 20.04 安装NVIDIA 驱动配置Pytouch 和tensorflow环境本机环境：戴尔G3 3579 win10 ，系统在128固态硬盘安装Ubuntu20.04 1开机按F2进入BIOS 2 security boot 设置disable 3 参考 https://www.jb51.net/article/173277.htm 安装NVIDIA驱动最开始安装驱动，首先禁止nouveau 然后卸载原先的nvidia驱动(如果有）参考： https://www.jb51.net/article/171959.htm 但是装完出现这种情况 nvidia-smi 在本教程中，我们将详细介绍如何在戴尔G3 3579笔记本电脑上安装Ubuntu 20.04操作系统，以及如何安装NVIDIA驱动，同时配置PyTorch和TensorFlow环境。确保你的系统是在128GB的固态硬盘上安装的Ubuntu 20.04。以下是一步步的详细步骤： 1. **安装Ubuntu 20.04**： - 开机时按`F2`进入BIOS。 - 在BIOS设置中，找到`Security Boot`选项并将其设置为`Disabled`，以便能够安装Linux系统。 - 按照链接[1](https://www.jb51.net/article/173277.htm)的指南继续进行Ubuntu的安装过程。 2. **安装NVIDIA驱动**： - 在安装NVIDIA驱动前，需要先禁用内建的开源NVIDIA驱动`nouveau`。可以编辑`/etc/default/grub`文件，找到`GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT`行，添加`nouveau.modeset=0`。 - 更新Grub配置：`sudo update-grub`。 - 重启系统后，使用`Software & Updates`工具，在`Additional Drivers`标签页中选择适合的NVIDIA驱动版本安装。 - 或者手动下载官方驱动并按照[2](https://www.jb51.net/article/171959.htm)的步骤安装。 3. **解决可能出现的问题**： - 安装完成后，可能会遇到`nvidia-smi`显示不正常或显卡信息识别错误的问题。这通常是因为驱动安装过程中的一些小问题，可能需要重新安装或更新驱动来解决。 4. **配置PyTorch环境**： - 安装Miniconda3，它是轻量级的Anaconda版本，用于管理Python环境。 - 使用中科大或清华大学的镜像源加速下载速度，例如：`conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/` - 创建名为`pytouch`的环境：`conda create -n pytouch python=3.7` - 激活新环境：`conda activate pytouch` - 安装PyTorch和CUDA 9.0：`conda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda90` - 安装PyCharm，并创建桌面快捷方式。在PyCharm中设置`pytouch`为默认解释器。 5. **测试PyTorch GPU支持**： - 运行以下代码确认GPU可用性： ```python import torch flag = torch.cuda.is_available() print(flag) ngpu = 1 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()) ``` 6. **安装TensorFlow**： - 安装TensorFlow： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) ``` 7. **配置TensorFlow示例**： - 使用TensorFlow进行基本操作： ```python import warnings warnings.filterwarnings("ignore") hello = tf.constant("Hello,Tensorflow") print(hello) a = tf.constant([1.0, 2.0]) 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:", sess.run(result1)) print("result2:", sess.run(result2)) print(sess.run(hello)) ``` 8. **异常处理**： - 在运行TensorFlow代码时，可能会遇到异常。通过使用`try-except-finally`结构来捕获和处理这些异常，确保资源得到正确释放。遵循以上步骤，你将能够在Ubuntu 20.04上成功安装NVIDIA驱动，配置PyTorch和TensorFlow环境，并利用GPU进行计算。如果在安装过程中遇到问题，可以参考提供的链接或在线搜索解决方案。记得在安装任何软件包或更新系统之前，先备份重要数据，以防万一。

这句话意思是“如何在Ubuntu 20.04上安装NVIDIA驱动程序”，以下是回答：在Ubuntu 20.04上，可以通过以下命令安装NVIDIA驱动程序： 1. 确认系统更新 sudo apt update sudo apt upgrade 2. 安装NVIDIA驱动程序 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt install nvidia-driver-440 3. 重启系统 sudo reboot 这样就可以成功在Ubuntu 20.04上安装NVIDIA驱动程序了。

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