首页 > 其他分享 >NVIDIA驱动,CUDA,CONDA环境安装

NVIDIA驱动,CUDA,CONDA环境安装

时间:2024-09-10 09:47:50浏览次数:1  
标签:grep -- nvidia PATH conda cuda NVIDIA CONDA CUDA

NVIDIA驱动安装

  1. 检查驱动信息
 last reboot
 uname -r
 cat /var/log/apt/history.log
 nvidia-smi
 ll /usr/src/
 lsmod |grep nvidia
 lspci |grep -i nvidia
 dmesg -i |grep nvidia
 dmesg |grep -i  nvidia
 dmesg |grep -i  nvrm
dpkg --get-selections | grep linux-image
  1. 查看加载内核版本
zgrep -ai BOOT_IMAGE /var/log/syslog*
cat /boot/grub/grub.cfg |grep 4.15
cat /etc/default/grub
  1. 卸载NVIDIA驱动
sudo apt-get  --purge remove nvidia*
  1. 卸载cuda
./usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller
  1. 安装NVIDIA及CUDA
apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-470
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run
chmod +x cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run
./cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run --toolkit --samples --silent
nvidia-smi -pm 1
nvidia-smi
/usr/local/cuda/bin/nvcc -V

环境变量

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

CONDA环境安装

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
conda env create -f deep3d_env.yaml
conda env list
conda config --show-sources
conda config --remove channels https://anaconda.org/brown-data-science/gcc/5.4.0/download
conda config --add channels https://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirror.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --add channels defaults

环境变量设置

vim /root/.bashrc
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/data/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/data/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/data/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/data/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup

标签:grep,--,nvidia,PATH,conda,cuda,NVIDIA,CONDA,CUDA
From: https://www.cnblogs.com/Dev0ps/p/18405828

相关文章

  • 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
       ......
  • cuda block之间的同步测试
    cudablock之间的同步测试一.小结二.复现过程三.输出本文测试了cudablock之间的同步行为一.小结1.cuda没有提供block之间的同步机制2.本文通过一个计数器,实现同步(while判断全局变量计数是否等于总的线程数)3.当GPU可以容纳所有的线程时A.while循环中为空,ker......
  • cuda下载
    参考文章:https://blog.csdn.net/mbdong/article/details/121769951CUDAdownload:https://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archiveCUDNNdownload:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载的cuDNN是一个压缩文件,将它解压并把所有的目录复制到CUDA安装......
  • Anaconda Spyder点击无响应解决
    问题分析可能是升级或卸载了spyder依赖的包,导致spyder无法正常运行。我升级了PyQt5,spyder要求PyQt5<5.13,而安装的最新版本为5.15,导致spyder启动时出现问题。解决方法打开AnacondaPrompt,执行:pipinstallspyder解释:pip会自动根据要安装的包(spyder也是一个包)安装依赖的包,如......
  • Anaconda安装教程,超详细超简单(2024最新版)
     本文讲解的是Anaconda安装教程、anaconda、怎么安装anaconda、Anaconda下载。扫盲:先装Python还是先装anaconda?关于先装Python还是先装Anaconda,这主要取决于你的具体需求和使用场景。不过,对于大多数初学者和数据分析、机器学习、科学计算等领域的使用者来说,推荐先安装Ana......
  • 如何理解cuda 中的__launch_bounds__?
    __launch_bounds__ 是CUDA编程中的一个修饰符,用于优化GPU内核的执行。它帮助编译器在生成代码时考虑线程块的配置,以提高执行效率。理解 __launch_bounds__ 有助于你更好地控制内核的性能,尤其是在处理大型数据集或复杂计算时。__launch_bounds__ 的作用优化内核执行:_......
  • Ubuntu中安装Anaconda3和Pycharm 及其环境搭建
    目录Anaconda3的安装Conda的使用Pycharm的安装Pycharm使用Conda的环境 Anaconda3的安装Anaconda3清华大学镜像连接:Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror选择自己对应的版本下载。下载完后,找到下载文件的位置打开终端......
  • Ubuntu系统Docker中使用Anaconda环境运行Python项目方法
    宝藏网站:菜鸟教程-学的不仅是技术,更是梦想!安装Anaconda的镜像我是直接拉取的Anaconda的镜像,我不会dockerfile自己构建镜像。以下终端命令查找Anaconda的官方的一些镜像,拉取自己是想要的镜像。dockersearchanaconda#拉取镜像命令dockerpull(镜像名字)#查看Docker......
  • 【CUDA12安装包】CUDA 12.6.1 及其配套的 cuDNN 8.9.7.29
    CUDA12.6.1及其配套的cuDNN8.9.7.29【均来自英伟达官网】【Windows11】链接:https://pan.baidu.com/s/1wTluMG1-KbOZCOZfcxqsrw?pwd=2rqg提取码:2rqg内容:cuda_12.6.1_560.94_windows.exe(560.94是要求最低显卡驱动版本)cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip......
  • 最全面教程!在 R 语言中使用 python 与 conda(reticulate包)
    reticulate是一个在R语言中访问Python的强大工具。它允许R用户直接调用Pytho中的代码、函数和模块,以及在R环境中与Python进行无缝交互。reticulate的主要功能包括:调用Python:reticulate允许用户在R中直接调用Python代码和函数。无论是在RMarkdown文档中、源Python脚......