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  • ubuntu显卡驱动安装

    千次阅读 2014-11-01 12:59:01
    Ubuntu下的显卡驱动安装

    1.查看电脑显卡型号

     命令:lspci | grep VGA



    可以看到对应的两个显卡型号


    2.从显卡官网下载对应的显卡驱动

    由于本显卡是ATI显卡,安装的系统是32位的ubuntu,到ATI官网下载对应的显卡驱动即可。

     

    3.安装驱动


    可以看到下载的是一个zip包,使用upzip命令对其进行解压:unzip amd-driver-installer-catalyst-13.1-legacy-linux-x86.x86_64.zip

    获得一个同名的.run文件,修改起权限使其可以运行:chmod +x amd-driver-installer-catalyst-13.1-legacy-linux-x86.x86_64.run

    在su权限下运行该可执行文件:sudo ./amd-driver-installer-catalyst-13.1-legacy-linux-x86.x86_64.run


    4.检查驱动安装情况

    首先得安装mesa-utils,在终端输入命令:
     
    sudo apt-get install mesa-utils
     
    然后再运行命令:
     
    glxinfo | grep rendering
     
    如果结果是“yes”,证明显卡 驱动已经成功安装。


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  • #Ubuntu显卡驱动安装,双屏显示问题记录 本来是安装的win10和Ubuntu的双系统,在配置Ubuntu的pytorch环境之后,打算设置扩展屏幕,以便进行工作,但是在使用xrandr命令的时候发现无法识别显示器,在进行以下的一些...

    #Ubuntu显卡驱动安装,双屏显示问题记录问题解决

    本来是安装的win10和Ubuntu的双系统,在配置Ubuntu的pytorch环境之后,打算设置扩展屏幕,以便进行工作,但是在使用xrandr命令的时候发现无法识别显示器,在进行以下的一些操作之后,还是没有办法解决问题!
    1.换驱动,看到很多帖子说驱动的问题,在使用专用驱动发生循环登录问题之后,又手动安装了两个版本的NVIDIA驱动,但是都没有办法解决问题。
    2.在尝试更新内核之后,发现没有办法联网,并且导致win10系统没有办法启动!!!

    迫不得已重新安装win10和Ubuntu,结果一切问题都解决了,思考应该还是win10中显卡驱动和Ubuntu之间可能存在某种冲突,如果再次出现这个问题,我觉得可以先卸载win10的显卡驱动,解决Ubuntu问题之后再安装!
    什么时候能解决这个大坑!这次又鼓捣了好几天,气!

    10月30日更新
    使用Ubuntu的一些问题进行记录
    1.关于双屏显示的问题,经过尝试发现只有安装专有驱动才可以扩展双屏,但是一般的专有驱动版本很低(我这里是384),没有办法配置相应高版本的CUDA等,只能是做个权衡,如果不需要GPU加速,建议安装软件更新当中的驱动吧!,如果需要的话,只能选择手动安装高版本的驱动放弃双屏了。
    2.关于联WiFi的问题就是常见的问题,先关闭,然后删除manage文件,最后开启,这一方法对我有用。
    3.之前一直用的anacodna配置的环境,因为它会自动匹配cuda和cudnn ,比较简单,而且可以配置不同的环境,建议添加国内镜像,快的不是一点点,尤其是重装了系统之后,百废俱兴,省了很多时间。
    4.在调程序时发现即使在anaconda每个环境中有自己的环境,但是自己配置的cuda 也是必须的,在调整一个tensorflow程序的时候,gcc 、g++进行降级,而且为了配合源程序作者的环境装了两个版本的cuda(这个时候显卡驱动就体现出了,因为可以向下兼容,所以安装高版本的驱动之后,可以安装低版本的cuda,而不需要重新安装驱动。)
    5.使用Ubuntu一个星期左右,有的时候下载太慢了,只能转到win10 用迅雷来了,不知道有没有加快Ubuntu下载速度的方法。

    暂时就到这里吧!

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  • 三、ubuntu显卡驱动安装——GeForce GTX 1080 Ti3.1、查看自己机器上的显卡型号 lspci -vnn | grep VGA -A 123.2、下载显卡驱动https://www.geforce.cn/drivers,或者... 这里我下载的是NVIDIA-Lin...

    三、ubuntu上显卡驱动安装——GeForce GTX 1080 Ti

    3.1、查看自己机器上的显卡型号 lspci -vnn | grep VGA -A 12

    3.2、下载显卡驱动 https://www.geforce.cn/drivers,或者https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

      b863d6e41d2ea31f3bbf5370bb3fd323.png

      这里我下载的是NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run。下载后的run文件拷贝至home目录下。

    3.3、安装显卡驱动

    3.3.1)卸载之前安装的NVIDIA驱动,$sudo apt-get --purge remove nvidia-*

    3.3.2)修改配置文件blackconf,

    $sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

    在最后添加几行:

    blacklist vga16fb

    blacklist nouveau

    blacklist rivafb

    blacklist nvidiafb

    blacklist rivatv

    options nouveau modeset=0

    保存退出。

    3.3.3)更新系统,$sudo update-initramfs -u;

      重启系统。

    3.3.4)验证nouveau是否被禁用,$lsmod | grep nouveau

      如果没有任何输出,则表示禁用成功。

    3.3.5)按ctrl+alt+F1进入命令行界面。

    3.3.6)关闭图形界面,$sudo service lightdm stop

    3.3.7)cd指令进入到.run文件目录,

      给.run文件赋予执行权限, $sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run

      进行安装,$sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

      -no-x-check 安装驱动时关闭X服务,

      -no-nouveau-check 安装驱动时禁用nouveau

      -no-opengl-files 只安装驱动,不安装opengl文件。

      如果报错:the distribution-provided pre-install script failed!  不用理会,继续安装。

    3.3.8)切换到图形界面,$sudo service lightdm start

    3.3.9)验证驱动是否安装成功, $nvidia-smi

    748528d639fc9660508615d728ff3845.png

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  • 安装显卡驱动 安装anaconda+pycharm 利用conda环境搭建和安装tensorflow 一、安装显卡驱动 步骤: 1、去官网查询并下载对应的.run文件。我的是 gtx1070ti ,下载的是 NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run。 2、...

    本文主要记录自己在ubuntu系统下搭建深度学习的tensoflow环境的一些内容,主要包括

    • 安装显卡驱动
    • 安装anaconda+pycharm
    • 利用conda环境搭建和安装tensorflow

    一、安装显卡驱动

    步骤:

    1、去官网查询并下载对应的.run文件。我的是 gtx1070ti ,下载的是 NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run。

    2、使用指令:sudo apt-get purge nvidia*  卸载旧驱动。

    3、禁用自带的nouveau驱动:使用指令:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf  在弹出的文件最后添加下列两个语句:

    blacklist nouveau

    options nouveau modeset=0

    4、终端执行命令:sudo update-initramfs -u ,然后重启,打开终端输入命令:lsmod | grep nouveau 屏幕没有输出表示禁用成功

    5、禁用X-Window服务。执行命令:sudo service lightdm stop  这个时候会进入"黑屏"模式,卧槽,黑屏了,但是不要担心,按照步骤来,现在按下 Ctrl+Alt+F1 进入终端编辑模式。然后cd到.run存放的路径,我安装的是中文的Ubuntu,**.run文件存在 “下载” 文件夹中,但是在"黑屏"模式下不支持中文,所以我退出黑屏模式将**.run文件放在 用户目录 下就能直接使用了。

    6、修改 **.run 文件权限。执行命令 chmod a+x **.run

    • –no-opengl-files:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数不可省略,否则会导致登陆界面死循环,英语一般称为”login loop”或者”stuck in login”。
    • –no-x-check:表示安装驱动时不检查X服务,非必需。
    • –no-nouveau-check:表示安装驱动时不检查nouveau,非必需。
    • -Z, --disable-nouveau:禁用nouveau。此参数非必需,因为之前已经手动禁用了nouveau。
    • -A:查看更多高级选项。

    7、安装。执行命令 sudo ./**.run –no-opengl-files

    在安装驱动的时候,有一布问你”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”什么的,选择 No。

    参考:https://blog.csdn.net/zafir_410/article/details/73188228?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

    8、安装完成。使用指令:sudo service lightdm start 退出黑屏模式。

    9、测试。在终端执行指令:nvidia-smi  #若列出GPU的信息列表,表示驱动安装成功。

    更新:使用该链接的方法一在线安装,也可以成功安装显卡驱动https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79571559需要注意去官网查看自己的显卡驱动对应的型号替即可

    二、安装anaconda+pycharm

    略,这两个软件的安装比较简答,没什么坑,自行百度安装即可

    三、利用conda环境搭建和安装tensorflow

    网上有很多教程写道怎么安装tensorflow-gpu的,因为需要自己安装cuda和各种依赖,并且cuda还有各种版本,cuda8.0+cudnn5.1/cudnn6.0,cuda9.0+cudnn7.0等各种字眼。当安装了anaconda之后可以使用conda环境安装tensorflow,几行代码就搞定了,不需要配置自己各种版本cuda那么复杂,所以我也赶紧记录一下

    先创建一个tensorflow的虚拟环境

    conda create -n tensorflow python=3.6(根据自己的安装环境设置)

    其中 名字tensorflow可以自己设定,可以后面增加数字表示子的tensorflow的版本

    1、在conda环境下配置tensorflow环境,两行代码搞定。

    source activate tensorflow命令激活tensorflow环境,

    conda install tensorflow-gpu 会自动安装tensorflow及其各种依赖包括(cuda)

    更多请参考:https://stackoverflow.com/questions/35252888/tensorflow-installation-problems

    2、或者自己选择需要安装的版本和型号:

    conda install tensorflow-gpu==1.9.0

    或者conda install tensorflow-gpu==1.9.0 cudatoolkit==8.0搭建自己需要的cuda版本,更多参考

    更多请参考:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9834567.html  

    附一份简单的测试代码:

    import tensorflow as tf
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)
    # Creates a session with log_device_placement set to True.
    sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    # Runs the op.
    print(sess.run(c))

    四、安装opencv

    conda安装可以百度,但是我更换了清华的源安装也是很慢,所以使用啦pip安装

    # python3版本的基本包安装
    pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python==3.1.0.4
    # python3版本的额外包安装
    pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3.1.0.4

    参考:https://blog.csdn.net/xd_wjc/article/details/82875108

    但是又发现按照上面的安装方法的opencv模块中的cv2.imshow()函数功能不齐全,所以换了一种安装方法:自己下载然后手动安装,下载链接,选择自己对应的python版本和需要的opencv的版本即可:

    https://anaconda.org/menpo/opencv3/3.1.0/download/linux-64/opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2

    下载之后,使用

    source activate tensorflow #激活环境之后直接
    
    conda install opencv3-3.1.0-py36_0.tar.bz2 #即可安装

    这样该opencv版本就安装在conda的tensorflow虚拟环境中了。为了方便还可以创建其他的虚拟环境,互不相干,挺方便的

     

     

     

     

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