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[Python知识库]Linux安装NVIDIA显卡驱动并配置pytorch和tensorflow环境 |
一、系统环境:Ubuntu18.04+显卡3090 双系统安装:Win10安装Ubuntu18.04双系统 二、安装NVIDIA显卡驱动: 1.进入BIOS禁用secure boot。 2.卸载原有的英伟达驱动:sudo apt-get remove --purge nvidia*或者sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall 3.更新库: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 4.安装英伟达驱动: 自动安装: sudo ubuntu-drivers devices sudo ubuntu-drivers autoinstall 指定版本: sudo apt-get install nvidia-driver-510 安装依赖: sudo apt-get install mesa-common-dev(没有这个好像重启后nvidia-smi命令不能用) 5.设置更改 sudo gedit /etc/default/grub 将原来的"quiet splash"或者你已经改过的名称,改为"quiet splash acpi_osi=linux" sudo update-grub 6.重启电脑nvidai-smi 可能遇到的问题:系统内核与显卡驱动不匹配报错:NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running 解决办法: 参考链接: Ubuntu18.04——正确安装英伟达(NVIDIA)显卡驱动 三、安装cuda和cudnn: 1.安装在系统环境:Linux安装cuda、cudnn 首先到NVIDIA官网找到显卡对应版本的cuda,执行命令安装。 cuda下载:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer cudnn下载:cuDNN Archive | NVIDIA Developer 可能遇到的问题:如果电脑已经安装了显卡驱动Driver CUDA则需要去掉Driver选项,详见:ubuntu18.4解决问题: Installation failed. 2.安装在conda虚拟环境:可以使用conda命令在虚拟环境中安装所需的cuda和cudnn,一台电脑可安装多个cuda和cudnn,详见链接: 四、安装Anaconda: bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh? 五、安装Pytorch: 添加源和安装过程与win10相似,详见: 六、安装tensorflow-gpu: RTX3090利用conda安装tensorflow2.6:因为3090只支持cuda11以上,所以需要选择安装支持cuda11以上的tensorlfow2版本,也就是tensorflow2.4.x。当前阶段,直接使用conda install tensorflow-gpu的话即使成功安装,也无法正常调用gpu,所以需要通过以下方法安装: conda创建相关虚拟环境 conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1 pip install tensorflow-gpu==2.6 参考链接:RTX3090利用conda安装tensorflow2.4 验证:tensorflow-gpu import tensorflow as tf |
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