nvidia-detect

时间: 2023-06-30 21:15:46 浏览: 61
`nvidia-detect` 是一个 Linux 命令行工具,用于检测当前系统中是否安装了 NVIDIA 显卡驱动,并推荐适合当前系统的 NVIDIA 显卡驱动版本。 要使用 `nvidia-detect` 工具,您需要在 Linux 终端中运行以下命令: ``` sudo apt install nvidia-detect ``` 安装完成后,您可以输入以下命令来运行 `nvidia-detect` 工具: ``` sudo nvidia-detect ``` `nvidia-detect` 工具将检测当前系统中的 NVIDIA 显卡,并推荐适合当前系统的 NVIDIA 显卡驱动版本。如果您的系统中未安装任何 NVIDIA 显卡驱动,则 `nvidia-detect` 工具将不会返回任何结果。 请注意,`nvidia-detect` 工具只是为您推荐适合当前系统的 NVIDIA 显卡驱动版本,但并不会自动安装它们。您需要手动安装适合当前系统的 NVIDIA 显卡驱动版本。
相关问题

NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Ma ike sure that the l

根据提供的引用内容,错误信息"ERROR_CANNOT_DETECT_DRIVER_FAILURE"表示无法检测到驱动程序故障,错误代码为1080 (0x438)。该错误提示说明故障操作只能用于Win32服务,而不能用于驱动程序[^1]。错误信息"ERROR_INVALID_MENU_HANDLE"表示无效的菜单句柄,错误代码为1401 (0x579)。 关于"NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the l?"的问题,根据提供的信息,可以推断出可能是由于与NVIDIA驱动程序的通信失败导致的。为了解决这个问题,可以尝试以下几个步骤: 1. 确保NVIDIA驱动程序已正确安装并且是最新版本。可以通过访问NVIDIA官方网站下载并安装最新的驱动程序。 2. 检查NVIDIA驱动程序是否正常运行。可以在设备管理器中查看NVIDIA显卡是否正常工作,如果有任何警告或错误提示,请尝试更新驱动程序或重新安装驱动程序。 3. 检查系统中是否存在任何冲突的软件或驱动程序。某些安全软件或其他驱动程序可能会干扰NVIDIA驱动程序的正常运行。可以尝试禁用或卸载可能引起冲突的软件或驱动程序。 4. 重启计算机。有时候,简单地重启计算机可以解决一些驱动程序相关的问题。 如果以上步骤都没有解决问题,建议联系NVIDIA技术支持或寻求专业的计算机维修服务。

deepin如何只使用Nvidia显卡

如果你的Deepin系统只使用Nvidia显卡,可以按照以下步骤进行: 1. 禁用Intel显卡 首先,需要禁用Intel显卡。可以在终端中执行以下命令来编辑grub配置文件:sudo nano /etc/default/grub。在文件中找到GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT行,将其中的“quiet splash”替换为“quiet splash modprobe.blacklist=nouveau intel_iommu=on iommu=pt”. 保存文件并退出编辑器,然后在终端中执行以下命令来更新grub配置文件:sudo update-grub。重启计算机后,Intel显卡应该已经被禁用了。 2. 安装Nvidia显卡驱动 在禁用Intel显卡后,需要安装Nvidia显卡驱动。可以在终端中执行以下命令来安装Nvidia显卡驱动:sudo apt-get install nvidia-detect。然后运行nvidia-detect命令检测Nvidia显卡型号,并安装相应的驱动。 3. 配置Xorg 在Deepin中,可以通过配置Xorg文件来启用Nvidia显卡。可以在终端中执行以下命令来备份原始的Xorg配置文件:sudo cp /etc/X11/xorg.conf /etc/X11/xorg.conf.bak。然后,需要编辑Xorg配置文件,可以在终端中执行以下命令:sudo nano /etc/X11/xorg.conf。在文件中添加以下内容: Section "Device" Identifier "Nvidia Card" Driver "nvidia" VendorName "NVIDIA Corporation" Option "NoLogo" "true" EndSection Section "Screen" Identifier "Nvidia Screen" Device "Nvidia Card" Option "AllowEmptyInitialConfiguration" "true" EndSection 保存并退出编辑器,然后重启计算机。 以上就是在Deepin中只使用Nvidia显卡的方法。

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(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

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