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。
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。
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
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。
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” />
我们在操作win10系统电脑的时候,win10系统AMD显卡驱动安装失败的问题对于我们来说其实是比较少见的，一般情况下的正常使用都不会遇到win10系统AMD显卡驱动安装失败的状况。但在win10系统中如果由于我们个人的不当操作导致win10系统AMD显卡驱动安装失败问题出现的话，我们应该怎样去处理解决呢？其实解决这个问题的方法并不复杂，我们只需要1、开始按钮点右键 选“设备管理器”，找到显示适配器。 2、点开“显示适配器” 对驱动程序点右键选“更新驱动程序软件”。就可以轻松处理解决，看完简单教程还不理解的话可以跟着小编一起看下面的教程，教程中会把win10系统AMD显卡驱动安装失败问题详细的操作方法告诉大家，直接傻瓜式跟着教程步骤进行处理就能解决问题。
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。
近期又继续在I7+GTX950M的笔记本上折腾起了archlinux。想起去年在manjaro安装NVIDIA显卡的时候导致无法开机，当时驱动是在NVIDIA官网下载的，可能方法不对。近期又在笔记本上折腾archlinux，不打算使用manjaro了。archlinux的安装虽然繁琐，但对与喜欢折腾的人来说这也算是一种乐趣吧。写一篇文章用来记录自己操作的过程，方便后续安装使用。
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）。
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
3. run方式安装cuDNN 参考博客 CUDA、CUDNN在Ubuntu下的安装及配置
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:
这次我们聊下 MacOS，因为最近给笔记本（intel/nvidia）和台式机（amd/ati）吃上了黑苹果，也就是用上了 Mac OS 苹果电脑系统。很久以前就想过搞个 mac 玩一下，那时候没那个精力去搞事（其实还是懒）简单弄了个虚拟机苹果玩了下，体验极差！后来一想干脆算了，可能最后苹果吃不成还把现有系统搭进去都有可能hhh?.. 所以后面一直没搞过，win10随着时间的迭代也逐渐完善起来之后就更没有上苹果的想法了嗯。
近年来，Pytorch深度学习框架由于其构建网络结构简单、入门门槛较低，越来越受到深度学习开发者的青睐，它与TensorFlow不同在于Pytorch是一个动态的框架，不需要一开始就定好了网络的架构，在运行期间可以边调试边修改，而TensorFlow则反之，这样带来的好处是开发者不需要一开始明确所构建网络的结构，可以慢慢学习找到更合适的结构，就好比在建筑工地的实地考察的工程师，工人们每搭一堵墙都会过来询问下一步要做什么，而TensorFlow就好比在办公室画图纸的建筑师，在施工之前就设计好整栋大楼的结构，而且设计时候也不会有人打扰，当然效率就比Pytorch要高了。
这一章会向你介绍Kali的定制，便于你更好地利用它。我们会涉及到ATI和英伟达GPU技术的安装和配置，以及后面章节所需的额外工具。基于ATI和英伟达GPU的显卡允许我们使用它们的图像处理单元（GPU）来执行与CPU截然不同的操作。我们会以ProxyChains的安装和数字信息的加密来结束这一章。
如果你在安装或升级显卡驱动程序时遇到了"This graphics driver could not find compatible graphics hardware"（该显卡驱动程序无法找到兼容的显卡硬件）的错误信息，不要担心，本文将为你提供一些解决该问题的方法和技巧。
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。
docker相当于一个容器，其可以根据你所需要的运行环境构建相应的运行环境，此时各个环境之间彼此隔离，就不会存在在需要跑一个新的代码的时候破坏原来跑的代码所需要的环境，各个环境之间彼此隔离开，好像一个个容器将其隔离开一样
目录 前言 老黄和他的核弹们 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA8.0 参考 最后 ---- 前言 在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情,
不是所有的系统都支持（Server2022和Win11正式版支持，唯独Win10正式版不支持），不是所有的显卡都支持
NVIDIA相关的nvidia-smi.exe位置变化不定的问题，想必很多人都有遇到过，我自己电脑是NVIDIA显卡，也遇到过，我网上搜了下，很多人有遇到。我自己遇到过系统里有2套驱动nvlddmkm.sys甚至3套nvidia-smi.exe，混乱不堪。在阿里云、腾讯云等云厂商都有nvidia显卡的GPU云服务器，也会有这些问题。了解此知识点，云上云下通用。请一定要详细阅读我这篇文档：https://cloud.tencent.com/developer/article/2076819
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。
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。
现在你的U盘可以拔掉了，重启后会发现和刚刚没什么区别，还是命令行的界面，别着急现在就带你安装桌面环境。
假设已经装好了pycharm、anaconda，并且新建了一个conda虚拟环境（我的虚拟环境名为pytorch）。接下来需要安装新版的显卡驱动，安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision，这几个环境的版本互相关联，为了能使用更新的项目，尽量安装最新版本的环境。
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。
2) 将你的系统备份制成一个live cd/dvd其名叫 custom.iso 的ISO文件.
微软已经正式向全球推送了Windows 10操作系统，与以往Windows产品不同的是，微软对windows7和Windows 8.1 的用户施行免费升级的策略。同时，Windows 10也主要通过“升级”的方式进行安装，一些老机型在升级时遇到了很多问题，导致体验不友好。为了帮助大家顺利升级、安装、使用Windows 10系统，于是今天笔者就来将一些升级Windows 10时常见的问题进行汇总解答。
谈起我的 Linux 学习之路，时间其实并不长。但是我却花了相对很少的时间，已经能达到把 Linux 当作自己的桌面系统的程度了。 Ubuntu 的体验令我有点沮丧，再者它也不适合我机子。后来我又知道了 Debian ，这个发行版据称稳定健壮。我这次怀着犹豫的心情去安装了，安装过程不像 Ubuntu 那样顺利，记得应该遇到过一点问题，但还是解决了。这次的 Debian 安装让我很满意，我的电脑像复活了一样，再也不会卡顿了。然而面对 Debian 我能干什么？我后来发现我什么也没干，我不了解任何东西，我也
Nvidia docker 是nvidia显卡在docker基础上进行封装得到的docker工具，需要电脑中安装Nvidia显卡驱动与docker，配置好Nvidia docker后docker可以使用GPU。本文记录Nvidia docker的安装与使用方法。 环境 Linux 16.04 64位操作系统 显卡驱动 450.80.02 CUDA 版本 11.0 docker 安装版本 19.03.4 安装过程 加入包仓库 curl -s -L https://nvidia.github.io/nvi
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。
https://tensorflow.google.cn/install/source
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
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。
虚幻引擎是全球最先进的实时3D创作工具，可制作照片级逼真的视觉效果和沉浸式体验。虚幻引擎是一套完整的开发工具，面向任何使用实时技术工作的用户。从设计可视化和电影式体验，到制作PC、主机、移动设备、VR和AR平台上的高品质游戏，虚幻引擎能为你提供起步、交付、成长和脱颖而出所需的一切。
APT是一种包管理系统，然后衍生了apt-cache，apt-config，apt-get等命令。由于命令过于分散，引入apt，apt=apt-get+apt-cache+apt-config。
Kubernetes 实现了 Device Plugins[1] 以允许 Pod 访问类似 GPU 这类特殊的硬件功能特性。作为运维管理人员，你要在节点上安装来自对应硬件厂商的 GPU 驱动程序，并运行来自 GPU 厂商的对应的设备插件。
最近比特币又破万了，狂潮有来了；各个显卡坐地起价，价格上扬30%的大批，再加上暑期，这价格估计一时半会下不来了；
Linux上运行Vivado这类EDA工具要比Window上快很多，大概就是优化的问题，所以选择Linux上开发是一个比较好的选择（主要是免费）。国内习惯了Win系统，所以用Linux比较少，那么有没有既可以在Windows上做一些文档之类的编写办公，同时在Linux上做FPGA开发呢？
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：
由于实验室需要，准备配置新的服务器，之前一直使用windows比较多，linux比较少，于是开始重新学习linux各种环境的搭建．
不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，因为可以避免大量的兼容性问题。
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）
需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
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！
🎬 鸽芷咕：个人主页 🔥 个人专栏:《linux深造日志》《粉丝福利》
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。
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