Ubuntu18.04重装Nvidia驱动，cuda和cudnn，多用户使用anaconda最近手残升级了nvidia显卡驱动，导致cuda与驱动冲动，没办法只能重装了。配置信息：系统：Ubuntu18.04；显卡：Nvidia 2080Ti；驱动：Nvidia Driver 440.44；cuda：10.2；cudnn：7.6.5查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/ver
1. 安装环境系统环境：win10虚拟环境：anaconda3语言：pythontensorflow2.2.0 或者 pytorch1.5.12. 步骤如果电脑上什么环境都没有安装，需要遵循五步。 第一，安装anaconda3环境，提供python版本管理和包管理工具，能够创造一个单独的虚拟环境。 第二，更新GPU驱动，驱动可以通过自动更新也可以通过手动更新，但一般手动更新才能够更新到最新的版本中
ubuntu安装cuda装了三天才装好，太费劲了。
主要分为这几步：
1.安装英伟达显卡驱动，需要查找适合自己GPU的版本，其次在安装的时候，需要关闭图形界面Xserver，nouveau。
2.安装显卡驱动之后，再安装cuda。cuda也需要自己挑选版本。之后还要去/etc/profile更改环境变量配置。
3.用nvcc -V进行检测，是否装上，nvidia-smi进行检测
需要进行英伟达注
原创
2021-07-09 15:14:36
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本篇文章将介绍ubuntu 安装 CUDA ToolkitCUDA Toolkit 是由 NV发者使用类似于 C 语言的语法来编写 GPU 上的代码。
原创
2023-08-12 10:10:03
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文章目录准备工作CUDA安装cudnn安装 准备工作注：本机系统为 Ubuntu20.041. 安装显卡驱动 打开‘软件和更新，点击附加驱动安装显卡驱动。2. gcc安装 若系统为Ubuntu22.04，则需要安装。 在终端输入一下指令，查看有没有gcc。gcc --version3. gcc安装 本机ubuntu20.04 gcc自带版本为9.4.0 安装gcc-7，command：sudo
1 安装显卡驱动（460.27.04） 见上一篇博文。2 安装CUDA(1) 下载cuda（cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run）(2)禁用nouveau 新建一个文本/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf（如通过sudo vim /etc/modprobe.d/bla
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2023-07-31 23:38:59
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到官网选择对应的cuda版本。cuda跟显卡的驱动是有个依赖关系的。参见这篇博客 然后按照提示，运行按照程序 然后安装完成后将cuda加入到系统路径
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2019-04-01 12:43:00
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ubuntu安装cuda装了三天才装好，太费劲了。主要分为这几步：1.安装英伟达显卡驱动，需要查找适合自己GPU的版本，其次在安装的时候，需要关闭图形界面Xserver，nouveau。2.安装显卡驱动之后，再安装cuda。cuda也需要自己挑选版本。之后还要去/etc/profile更改环境变量配置。3.用nvcc -V进行检测，是否装上，nvidia-smi进行检测需要进行英伟达注册账号在
原创
2022-02-03 11:22:29
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1.安装 gcc、 g++编译器apt-get install gccapt-get install g++apt-get install make2.确认是否安装软件包 dpkg -l gccdpkg -l g++dpkg -l make3.检查 nouveau 模块是否加载， 已加载则先禁用 lsmod | grep nouveau4.禁用系统自带的 nouveau 模块vi /etc/mod
原创
2022-03-06 09:40:02
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本文介绍如果您曾经用Python编写过代码，那么等待某些代码块执行的时间可能比您希望的要长。虽然有一些方法可以提高代码的效率，但它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为一个事实：Python是一种动态编程语言，它将许多东西移动到C在编译期间负责的运行时。不过，如果您像我一样喜欢用Python编写代码，并且仍然希望加快代码的速度，那么您可以考虑使用Cython。虽然Cython本身是一种独立的编程语言，
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2023-08-02 10:20:45
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官网文档地址： http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/#ubuntu-installation一、系统需求1
原创
2022-06-28 11:49:59
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# 在 Docker 中升级 CUDA 的完整指南
在深度学习和高性能计算中，CUDA 是一个非常重要的平台，它允许开发者利用 NVIDIA 显卡进行加速计算。在容器化的环境中，升级 CUDA 的过程可能会让刚入行的小白感到困惑。本指南将帮助你了解如何在 Docker 中成功升级 CUDA。
## 整体流程
在升级 CUDA 的过程中，我们通常遵循一些步骤。以下是整个过程的简要流程图：
`
首先去NVIDIA官网下载CUDA 在这里，需要注意图中的network与local。前者就是一个网络安装器，需要在线安装，而后者则是完整版的安装文件，可以离线安装。我是下载的后者。下载之后，双击.exe程序。 点击OK进行安装。 之后进入NVIDIA安装界面，先会检查系统是否适用于CUDA，然后进入下图界面。这里我们选择自定义，并点击下一步。（在安装之前最好关闭掉360安全卫士，不然会弹出一些列
文章目录一、安装显卡驱动二、安装CUDA三、安装cuDNN四、更换cuDNN版本参考资料 一、安装显卡驱动1. 终端中输入以下命令获取显卡和驱动信息：ubuntu-drivers devices以我自己的机器为例，显示结果如下：2. 我这里选择recommended的驱动版本进行安装：sudo apt install nvidia-driver-515安装完成后输入nvidia-smi进行测试，
记录一次成功的装显卡，以为过程很复杂，其实这边封装的还挺好，正常走流程就没啥问题。我这边也是看各个步骤的博客总结，可以称之为搬运工。1. 显卡驱动安装参考的是这篇博客：Ubuntu18.04安装显卡驱动，这里我们采用的是作者的Ubuntu软件仓库中的稳定版安装。 具体方法为：在终端输入：ubuntu-drivers devices，得到有关本机显卡其驱动的相关信息，如图所示 可以看到推荐的版本号是
原 版本3.10.0 升级到 版本 3.16.0 1.首先 卸载原版本2.下载新版本 3.16.0 版本 3. 安装依赖库4. 执行安装apt remove cmakecd /usr/src
wget https://github.com/Kitware/CMake/release
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2023-06-08 15:29:05
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如果你不想全新安装 Ubuntu 16.04 LTS ，本文将介绍如何从 Ubuntu 15.10 或更老版本的 Ubuntu 进行升级。就目前来看，升级到 Ubuntu 16.04 LTS 的过程中虽然会有些小错误，但整个升级过程还算不错。在正式开始升级之前，请使用如下命令先对系统进行更新：sudo apt-get update && sudo apt-get dist
一、参考资料CUDA、CUDNN在Ubuntu下的安装及配置二、注意事项用deb方式安装CUDA，会附带安装显卡驱动，默认安装；用run方式安装CUDA，会附带安装显卡驱动，可以选择不安装；安装显卡驱动的时候，最好安装高版本的,这样不会受cuda版本的影响；三、run方式卸载用run方式安装的CUDA和驱动# cuda10.0及以下的卸载
cd /usr/local/cuda-xx.x/bin/
由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe， 并且已经配置好，caffe也已经跑通。但是最近需要使用Torch，而Torch对cuda的要求是8.0，因此决定对cuda的版本进行升级，以满足Torch平台的需求。而最新版的caffe也已经支持cuda8.0。话不多说，开始安装cuda8.0。 1. 电脑配置显卡：GeForce GTX TITAN X
目录一、安装CUDA二、安装cudnn三、安装Anaconda四、安装tensorflow-gpu五、参考链接 一、安装CUDA1、前往官网下载符合自己系统版本的CUDA（CUDA版本根据自己需求选择，我这里下载的CUDA10.0版本）2，打开终端进入到CUDA安装文件所在文件夹，赋予其可执行权利sudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run3、安装C
