如何安裝Ubuntu與NVIDIA驅動

這篇文章主要介紹“如何安裝Ubuntu與NVIDIA驅動”的相關知識，小編通過實際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實用性強，希望這篇“如何安裝Ubuntu與NVIDIA驅動”文章能幫助大家解決問題。

安裝ubuntu20.04

1開機按f2進入bios
2 security boot 設置disable

安裝nvidia驅動

最開始安裝驅動，首先禁止nouveau
然后卸載原先的nvidia驅動(如果有）

但是裝完出現這種情況
nvidia-smi有輸出，nvidia-settings有反映，而且還生成了快捷圖標
但是重啟生效后，在設置->關于：顯卡由原來的集成顯卡630變成了lvib什么的
雖然不影響審定學習環境搭建但是總感覺以后會掛的
還有一種情況是 ，裝完成驅動后，在設置->關于：顯卡顯示gtx1060。但是每次開機或者關機顯示：dev/sda5 clean …dev/sda6 clean.等2s后關機，開機也是這樣。
還有一種情況是，環境搭建好了，驅動什么的都好了，但是一個命令，當時在安裝網易云音月，要弄什么依賴，然后一行命令過去，開機無限閃現dev/sda6 clean 。ctro-alt-f1能打開tty,但是用戶名和密碼來不及輸入，tty閃退，1s不到。然后進不了系統。最后重裝系統
現在：
裝完ubuntu系統后，什么更新都不要，也不要禁止nouveau。第一件事情直接裝驅動，

重啟后，麻事情沒有。

搭建pytouch

安裝miniconda3，
換中科大，清華源
conda create -n pytouch python=3.7
conda activate pytouch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda90

安裝pycharm

點擊tools->create desktop entry 直接生成快捷鍵
設置編譯器為pytouch
填寫代碼測試使用了gpu：

import torch
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)

ngpu= 1
# decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda()) 
# true
# cuda:0
# geforce gtx 1060
# tensor([[0.5772, 0.5287, 0.0946],
#  [0.9525, 0.7855, 0.1391],
#  [0.6858, 0.5143, 0.8188]], device='cuda:0')

安裝tensorflow14

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices())
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
hello=tf.constant("hello,tensorflow")
print(hello)
a=tf.constant([1.0,2.0]) #定義常數
b=tf.constant([3.4,4.0])
result1=a+b
print("a+b=",result1)
c=tf.constant([[3.0],[1.4]])
result2=a+c
sess=tf.session()
print("result1:",result1)#顯示結果是“add:0"的張量，shape只有一個元素，即維度是1
# 2表示第一個維度有兩個元素，且是浮點型
try:
 print(sess.run(result1))
 print("result2:",result2)
 print(sess.run(result2))
 print(sess.run(hello))
except:
 #異常處理
 print("exception")
finally:
 #關閉會話，釋放資源
 sess.close()

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