最近,有一些用户在使用Kali Linux操作系统时遇到了一个很常见的问题:开机后无法进入图形化界面,只能看到命令行界面。本文将介绍可能导致此问题出现的原因,并提供解决方案。
FreeBSD是一个完全开放的、安全的系统,可以Do it yourself的系统。但是个人还是不喜欢呆板的命令行界面,所有就给 FreeBSD 12.1 安装 GNOME3 图形界面。
https://tensorflow.google.cn/install/source
这里选择continue继续就好(这里我想的是要是之前没有安装显卡驱动的话,在这里安装的显卡驱动重启后会不会黑屏)
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先,需要更新系统并安装NVIDIA驱动,然后下载CUDA 8.0,接着安装PyTorch。安装完成后,可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后,更新numpy并验证GPU是否可用。
前几天买了一张RTX2060显卡,想自学一下人工智能,跑一些图形计算,安装Ubuntu1 8.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦,所以这里记录一下安装过程,以供参考:
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中,安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法,通过PPA源安装,禁用nouveau驱动,并更新内核,即可成功安装。安装完成后,重启系统,登录死机现象消失,系统运行正常。
遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login incorrect,但是通过普通用户是可以登录的,因此通过普通用户登录,然后su 然后输入密码
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。
(1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
可能想玩Linux系统的童鞋,往往死在安装NVIDIA显卡驱动上,所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些,本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统:Windows 10 显卡型号:Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动:391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 📷 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章,作为作者进行机器学习的基础篇(筑基期),后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装,CUDA Toolkit安装,以及cuDNN的安装,以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
查看文件夹下 nvidia-***.***.*** 的文件夹,字符串中nvidia- 后面的部分都是驱动版本
当前只装了ubuntu16.04单系统,亲测可用,之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的,只是需要切换视频线的接口,可参考这篇
DHCP 还支持其他功能,例如 IP 地址续约和释放。在租约期过期之前,设备可以向 DHCP 服务器发送续约请求(DHCP Renew),以延长租约时间。当设备不再需要 IP 地址时,它可以发送一个释放请求(DHCP Release),将 IP 地址返回给服务器以供其他设备使用。
降级参考1 降级参考2 一些命令记录: sudo apt-cache search desktop dpkg --get-selections |grep xxxx sudo dpkg -P linux-image-5.x.x-xx-generic (deinstall的要用这个指令删除) sudo apt remove linux-image-5.x.x-xx-generic (install的用这个指令删除) 然后无法登陆桌面应用,怀疑桌面应用或者amd驱动问题 image.png 查看start
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后,先安装自己显卡对应的驱动,在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时,选择 No。(这里是cuda自带的旧版本的驱动)。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
我们在linux中安装驱动,有时会遇到受限或冲突,通常解决方式都是要修改blacklist.conf, 那么如何认识和深入了解它呢?下面就解读下 一、blacklist黑名单 对内核模块来说,黑名单是指禁止某个模块装入的机制
在安装驱动程序的过程中,会因为缺少gcc、g++、make等development tool而报错导致无法完成驱动程序安装(ERROR:Ubable to find the development tool 'make' in your path...),不用担心,手动安装这些开发包后再次执行安装指令即可。另外,安装过程中出现的弹框根据默认选项选择即可。手动安装development tool指令为:
最近使用Steam下载了一款3D游戏,好大G啊,花了我老长时间了,安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对,无法启动游戏,郁闷了。
/由于工作需要,必须换操作系统了,一想到笔记本已经冗杂不堪,所以就索性重装成Linux系统,虽然显卡性能不如实验室的机器,但完全可以当做试验机,同时本身机子性能也不差,所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法,后来装完了之后呢,体验总体也不错,但总归是有写麻烦,我总结一下放在开头。
最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用,所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN,在学习过程中,顺便记录学习过程。在供大家学习的同时,也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例,以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。
我用过多款linux系统,电脑上装的是Ubuntu和deepin,服务器端用的是centos,还用过优麒麟等。黑苹果也用了一段时间。现在linux系统已经发展的比较完善,内核及其图形界面也很稳定,当要说真的可以当做个人操作系统来使用的,我认为是deepin系统。deepin是一款国产系统,基于debian开发的linux操作系统,它拥有linux系统的所有优势,而且完美结合deepin-wine可以使用windows相关应用,个人上个网聊个微信,编辑个文件绝对不在话下,而且其软件运行速度要比windows系统快。随着系统的不断完善和发展,我相信deepin以后肯定可以支持更多的应用。
前段时间重装了Arch Linux,用了好看的Plasma桌面,但是最近这几天桌面特效突然没有了,让我非常郁闷。于是乎我开始动手排查起来。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 href=”file:///C:/DOCUME~1/ZZH331~1/LOCALS~1/Temp/msohtml1/04/clip_filelist.xml” rel=”File-List” />
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04,而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡,那么不用来跑深度学习模型就太可惜了!关于这方面的网上教程很多,但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试!
前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建. ---- 开发环境一览 CPU: Intel core i7 4700MQ GPU: NVIDIA GT 750M
今天我在有GPU的linux上执行 "nvidia-smi"命令,想查看一下nvidia 版本,但是被提示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch。
nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动,一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突,在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。
由于实验需要,在实验室电脑上搭建深度学习Caffee框架。一共花了两天的时间,其中遇到了不少的问题,记录一下。 Caffee在配置上相对来说比较麻烦,需要前期安装的东西比较多,逐一介绍。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了tensorflow-gpu在Ubuntu下的安装步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境:Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 1. 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。 以华硕主板的禁用方法为例: 首先进入 BIOS,然后选择 Boot ,
最近买了两块NVIDIA Titan X Pascal显卡装到了服务器(运行Ubuntu 16.04)上。为了使用这两块GPU显卡,首先需要安装显卡驱动,安装方式为
部署KYC人脸对比服务,需要GPU支持,生产环境都是容器,所以就需要捣鼓下docker如何支持GPU。
部分的网友们是电脑重装新的系统后出现的,也有部分的网友们是用系统自带的显卡更新的功能程序导致的,要如何解决显卡驱动安装失败的问题呢?一般寻找原因所在,一般是驱动数字签名的问题引起的,或者是显卡驱动的型号下载的不对。下面小编整理了对此问题的解答。一起来看看显卡驱动安装失败的解决方法吧!
本人最近开始尝试将Ubuntu作为日用操作系统,以便熟悉Linux有关操作习惯。但是本人的设备为双显卡笔记本设备,在系统刚刚安装好的时候,界面并非是多么流畅,后查看系统信息发现独显并没有成功驱动。在经历一天的摸索后终于将独显驱动安装成功并且切换到独显模式。
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆(Loop Login)问题,一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
如果返回结果是 True,则说明环境已经搭建好;如果返回是 False,则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题,那么可能和笔者一样,是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动,需要将其禁用,然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动(详见下文)。
Ubuntu下安装nvidia显卡驱动,用同方法安装过GTX1050,安装成功。不会出现循环登录
Canonical在4月底正式发布了Ubuntu 16.04 LTS,这是一个长期支持版本,官方表示会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级),一直到2021年4月份。 之前由于某些原因,对Linux的桌面版一直持排斥的态度,一直使用的是Centos 6.5。用过Ubuntu 14.04后感觉以桌面环境著称的Ubuntu不过如此,然而上手16.04后,瞬间有种惊艳之感,第一眼看到的是launcher放到了下面。说实在的,本人并不觉得Ubuntu的UI设计有多美,我更加倾向于Windows 10的Metro风,扁平化的设计才是主流,真正吸引我的是Ubuntu的质的提高的人性化的用户体验,无论是从整体流畅性还是细节的改进。
GPU云服务器,如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力,需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License(实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了,否则打开软件报错,但是软件实际运行的渲染效果怎样,是否跟license有关,需要业务自己去验证)。
给我的Ubuntu安装显卡驱动时,需要查看显卡型号,因为我的是Windows/Ubuntu双系统,一开始想到的是去windows查看,然后下载驱动,安装成功。对于只有Linux系统的情况,总结方法如下:
今天分享的内容是 KubeSphere 最佳实战「2024」 系列文档中的 openEuler 22.03 LTS SP3 安装 NVIDIA 显卡驱动。
禁用BIOS的secure boot,即disable它,如果不关闭,使用第三方源安装显卡驱动会安装后不能使用。
上个月在新入手的笔记本上安装了一个CUDA的开发环境,并选择安装了GeForce Experience工具,前两天打开GeForce Experience工具浏览时,工具提醒可以更新NVIDIA显卡驱动,于是便勾选并更新了NVIDIA显卡驱动,更新完成之后就没管它,也没有再使用过CUDA开发环境,直到昨天打开CUDA开发环境准备调试一个应用程序时,突然弹出错误提示框:
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