深度linux忘记密码

如果在Linux系统中忘记了管理员密码，可以按照以下步骤进行操作：

1. 重启电脑，在启动菜单中选择进入“高级选项”或“恢复模式”。
2. 进入恢复模式后，选择“root命令行”或类似选项，进入root用户的命令行界面。
3. 输入命令“mount -rw -o remount /”以挂载文件系统为可写模式。
4. 使用命令“passwd username”（将username替换为忘记密码的用户名）来重设密码。按照提示输入新密码并确认。
5. 输入命令“sync”以保存更改。
6. 重启电脑，使用新密码登录系统。

如果以上方法无法解决问题，还可以尝试以下方法：
1. 使用安装媒介启动电脑，选择进入系统安装界面。
2. 进入安装界面后，选择“修复模式”或“恢复系统”等选项。
3. 在命令行界面中输入命令“chroot /mnt”（/mnt为根分区的挂载点）以进入根分区。
4. 之后，输入命令“passwd username”重设密码，按照提示输入新密码并确认。
5. 输入命令“sync”以保存更改。
6. 重启电脑，使用新密码登录系统。

在重设密码后，建议及时备份重要数据，避免类似问题的再次发生。此外，为了防止忘记密码，在日常使用中可以使用密码管理工具来保存密码，或者设置密码提示问题。

相关问题

深度学习linux虚拟机

你可以通过以下步骤在 Linux 虚拟机上进行深度学习开发：

1. 选择虚拟化软件：首先，你需要选择一个虚拟化软件，如 VirtualBox、VMware 或 KVM 等。这些软件可以帮助你创建和管理虚拟机。

2. 下载和安装虚拟化软件：根据你的操作系统，下载和安装适当的虚拟化软件。在安装过程中，请按照软件提供的指示进行操作。

3. 下载 Linux 镜像：在虚拟化软件的官方网站上下载适合你需要的 Linux 发行版的镜像文件。你可以选择 Ubuntu、CentOS、Fedora 等。

4. 创建虚拟机：打开虚拟化软件并创建一个新的虚拟机。在创建过程中，请指定虚拟机的名称、内存大小、硬盘空间和网络设置等。

5. 安装 Linux 操作系统：在虚拟机中启动，然后使用之前下载的 Linux 镜像文件进行安装。按照安装向导的指示完成操作系统的安装。

6. 更新操作系统和安装必要软件：在完成安装后，更新操作系统并安装必要的软件包，例如开发工具链、Python、深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）等。

7. 配置 GPU 支持（如果有）：如果你的物理机器具有 GPU，你可以在虚拟机中启用 GPU 支持。这通常涉及安装 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包。

8. 开始深度学习开发：现在你已经准备好在 Linux 虚拟机上进行深度学习开发了。你可以使用 Jupyter Notebook、PyCharm 等工具来编写和运行深度学习代码。

请注意，深度学习对计算资源要求较高，特别是在处理大型数据集或模型时。确保你的物理计算机或虚拟机具有足够的内存、存储和计算能力来满足你的需求。

linux安装深度学习

要在Linux上安装深度学习库和工具，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装CUDA（如果你的显卡支持）：

深度学习通常需要使用GPU进行加速。首先，检查你的显卡是否支持CUDA。然后，根据显卡型号和Linux发行版，从NVIDIA官网下载并安装相应的CUDA驱动程序。

2. 安装cuDNN（如果使用TensorFlow或PyTorch）：

cuDNN是NVIDIA提供的针对深度学习的GPU加速库。你需要先注册NVIDIA开发者计划并下载cuDNN的tar文件。然后，按照cuDNN官方文档的说明，将文件解压缩并将库文件复制到相应位置。

3. 安装Python和pip：

大多数深度学习库都使用Python作为主要编程语言。在Linux上，Python通常已经预装。如果没有安装Python，请使用包管理器或官方网站下载并安装Python。同时，确保pip（Python包管理工具）也已经安装。

4. 创建虚拟环境（可选）：

为了隔离不同的项目和库，建议在安装深度学习库之前创建一个独立的虚拟环境。你可以使用conda或venv等工具创建虚拟环境。

5. 安装深度学习库：

使用pip或conda安装你需要的深度学习库。例如，要安装TensorFlow和PyTorch，可以运行以下命令：

   pip install tensorflow
   pip install torch torchvision

根据你的需求和项目，你还可以安装其他深度学习库，如Keras、MXNet等。

6. 验证安装：

在终端中运行Python解释器，并尝试导入安装的库。如果没有报错，说明安装成功。例如，在Python解释器中运行以下代码：

   import tensorflow as tf
   import torch

如果没有出现错误提示，则表示TensorFlow和PyTorch已经成功安装。

这样，你就可以在Linux上安装深度学习库，并开始进行深度学习项目了。记得按照官方文档和资源进行配置和使用，以获得最佳的深度学习体验。