Ubuntu环境下Nvidia-Driver 卸载/安装 指南

2023-05-16

1、停X Server

sudo service lightdm stop

2、卸载之前的Driver

sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

3、给驱动run文件赋予执行权限

sudo chmod  a+x NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run

4、安装Driver

# 一字不差的输入后面配置项,这样才不会出现循环登陆问题
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files 

# 含义介绍:
# -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:只安装驱动文件,不安装OpenGL文件,这样才不会出现循环登陆的问题

5、安装时选项

The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 
# 选择 yes 继续
Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?  
# 选择 No 继续
# 选项是:install without signing
Nvidia's 32-bit compatibility libraries? 
# 选择 No 继续
Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.  
# 选择 Yes  继续

6、挂载驱动

modprobe nvidia
检查是否安装成功
nvidia-smi

7、启动界面服务

sudo service lightdm start

若分辨率只有一个,则:

打开:/etc/default/grub
搜索:#GRUB_GFXMODE=640x480
编辑:640x480改成你想要的分辨率,并取消前面的#
例如:GRUB_GFXMODE=1920x1080 
更新:sudo update-grub

 

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

Ubuntu环境下Nvidia-Driver 卸载/安装 指南 的相关文章

  • python3安装tensorflow遇到的问题

    1 使用命令 xff1a sudo pip3 install upgrade https storage googleapis com tensorflow linux cpu tensorflow 1 1 0rc2 cp35 cp35m
  • argparse模块使用说明

    深度学习的工程中 xff0c py文件中的main函数一开始总会有大量的参数传入 xff0c 而通常使用的方法就是使用argparse通过命令行传入 xff0c 这篇博文旨在记录argparse的常用方法 一 语句简介 1 载入argpar
  • Tensorboard在网络训练中的Logger使用方法

    做为神经网络训练中最常用的可视化工具 xff0c Tensorboard经常在Pytorch和Tensorflow框架中做为可视化工具 但是其使用的确是有点繁琐 xff0c 所以开设了一个这样的专题 xff0c 用于总结见过的工程里面的数据
  • Pytorch训练流程

    调试了很久YOLO的标准Pytorch实现 xff0c 将Train代码进行了重新整理 xff0c 抽出了标准的Pytorch训练框架 现在整理下来 xff0c 以备后用 整理后的代码分为三个大部分 xff0c 每个大部分分为三个小部分 x
  • 初识Vulkan渲染管线

    目前参考 Vulkan规范 和 Vulkan开发实战详解 对渲染管线有了一个初步的认识 现结合中英文的渲染管线图进行笔记整理 中英文的渲染管线图分别如下所示 xff1a 绘制命令送入设备队列执行后 xff0c Vulkan将原始的物体顶点坐
  • Vulkan着色器的GLSL创建、编译、加载、创建流程

    Vulkan没有指定官方的着色器编程语言 xff0c 而是采用SPIR V二进制中间格式进行表示 开发人员一般需要基于某种着色器编程语言开发着色器 xff0c 之后再编译为SPIR V格式 可以选用GLSL着色器编程语言进行开发 大型游戏场
  • 神经网络运算量&参数量估计——FLOPS和FLOPs辨析

    一 概念明晰 首先要明确 运算量 和 参数量 两个概念 xff1a 参数量 xff1a 这个比较好理解 xff0c 例如卷积层中的卷积核c i k k n o xff0c 其参数量就是相乘的结果 而且 xff0c 无论输入图像的尺寸怎么变
  • 机器学习基础——彻底搞懂Precision\Recall\F1\P-R\ROC

    一直以为自己理解这些概念 xff0c 但是其实只是听说过而已 这些概念的释义来自于周志华教授的 机器学习 xff0c 都属于对机器学习算法的性能度量 一 错误率与精度 还是使用书上的定义写的明确 xff0c test set中所有样本预测对
  • [交叉熵损失函数的由来:KL散度] & [softmax+交叉熵损失函数求梯度 推导]

  • SSH基础操作

    这里写自定义目录标题 SSH基础操作SSH免密登录客户端 快捷登录服务器端 sshd配置配置完成后重启服务器端sshd服务 SSH基础操作 span class token function ssh span span class toke
  • Linux下screen的使用

    关掉xshell之后网站也随着关闭 xff0c 我们可以使用screen命令 xff0c 来让保证退出ssh之后程序继续在后台跑 利用SSH远程连接服务器 xff0c 运行程序需要保证在此期间窗口不能关闭并且连接不能断开 xff0c 否则当
  • SAI 串行音频接口学习

    SAI 简介 串行音频接口 xff08 SAI xff09 xff0c SAI具有灵活性高 配置多样的特点 SAI 通过两个完全独立的音频子模块来实现这种灵活性与可配置型 xff0c 每个音频子模块与多达4个引脚 xff08 SD SCK
  • Tensorflow笔记1:Graph

    参考内容都出自于官方API教程tf Graph 一 Graph类调用 这里使用的是1 15版本 xff0c TF官方为了能够在2 0 43 版本中保持兼容 xff0c 因此调用时使用了tf compat v1 Graph 若安装的就是1 1
  • Tensorflow笔记2:Session

    参考内容都出自于官方API教程tf Session 一 Session类基本使用方法 这里使用的是1 15版本 xff0c TF官方为了能够在2 0 43 版本中保持兼容 xff0c 因此调用时使用了tf compat v1 Session
  • Tensorflow笔记3:Variable

    调用Variable类即可向Graph中添加变量 Variable在创建之后需要给定初始值 xff0c 可以是任意type shape的Tensor 一旦使用初始值完成了初始化 xff0c type和shape都固定 xff0c 除非使用a
  • TensorFlow-Slim API 官方教程

    https blog csdn net u014061630 article details 80632736 TF Slim 模块是 TensorFlow 中最好用的 API 之一 尤其是里面引入的 arg scope model var
  • Tensorflow笔记4:Saver

    Saver类位于tf train中 xff0c 属于训练过程中要用到的方法 xff0c 主要作用就是保存和加载save amp restore ckpt 最简单的保存应用举例 xff1a saver span class token pun
  • Tensorflow笔记4:学习率衰减策略tf.train.cosine_decay_restarts

    TF在learning rate decay py中提供了几种非常骚气的学习率下降方法 xff0c 今天就来玩一玩 只需要简单的参数设定 xff0c 就能够产生神奇的lr衰减效果 首先简介lr的一般使用方法 xff1a lr span cl
  • ffmpeg使用笔记

    视频压缩 ffmpeg i lt input gt vcodec libx264 crf 25 lt output gt 分辨率调整 ffmpeg i 123 mp4 s 960x540 1 mp4 视频截取 截取 xff08 t1 43
  • Pytorch 入门

    1 加载模型 seg model 61 torchvision models detection maskrcnn resnet50 fpn pretrained 61 True seg model 61 seg model cuda 1

随机推荐

  • 小白之通俗易懂的贝叶斯定理

    原文链接 xff1a https zhuanlan zhihu com p 37768413 概率论与数理统计 xff0c 在生活中实在是太有用了 xff0c 但由于大学课堂理解不够深入 xff0c 不能很好地将这些理论具象化并应用到实际生
  • tf.variable_scope中的reuse

    一 两种scope xff1a variable与name tf variable scope 是对变量进行命名管理 xff0c 而tf name scope 是对算子 op 进行命名管理 xff0c 二者相互不影响 见下例 xff1a i
  • HTML+CSS 简易搜索框

    搜索框是页面中很常见的一种 xff0c 下面分享一段简单搜索框案例 xff0c 直接上代码 HTML部分 lt DOCTYPE html gt lt html gt lt head gt lt meta charset 61 34 UTF
  • frp内网穿刺/反向代理教程

    文章目录 前言一 明确基本概念二 frp下载与使用1 云服务器做为Server端2 GPU服务器做为Client端3 远程访问 三 云服务器防火墙端口开启 前言 frp 是一个高性能的反向代理应用 xff0c 可以帮助开发者轻松地进行内网穿
  • Keras模型基本流程

    文章目录 前言一 Keras流程二 Keras中的模型定义1 基于Sequential 类2 基于函数式API 前言 目前打算看tensorflow probability模块 xff0c 但是发现整个都是适配Keras的 xff0c 很多
  • pytorch自动混合精度训练

    from torch cuda amp import autocast GradScaler Init Step 1 Create Model model device start epoch 61 create model opt if
  • Linux系统查看CPU个数&超线程&线程数

    小命令 xff1a Linux查看CPU详细信息 简书 jianshu com Intel CPU产品规范 xff1a 英特尔 产品 xff1a 处理器 xff0c 英特尔 NUC 迷你电脑 xff0c 内存和存储 xff0c 芯片组 in
  • Tensorflow学习笔记(1)——Tensorflow-CPU版安装躺坑实录

    从今天开始就要出品自己的Tensorflow系列啦 xff01 由于是第一篇关于Python的博文 xff0c 所以先把接触Python以来的感想和心得都放了进来 xff0c 想看Tensorflow的博友请直接跳到标题三 一 Python
  • Tensorflow学习笔记(3)——图、会话基本语法

    前言 xff1a Tensorflow xff0c 与我们之前熟悉的C C 43 43 Python的确不太一样 xff0c 建议初学者当作一门新的语言来学 如果看的过程中忽然有一种 的确不太一样 的感觉 xff0c 并且明白了哪里不一样
  • Tensorflow学习笔记(2)——Tensorflow-GPU版安装总结

    经历了N多次的失败 xff0c TF GPU的环境终于搭建好了 xff0c 全程连着弄了三天 现在把安装中的注意事项总结一下 xff0c 希望大家少走弯路 xff01 先把自己的配置列表说一下 xff1a Windows7 x64 VS20
  • 深度学习基础——彻底掌握卷积层的计算

    机器学习也是刚刚入门 xff0c 虽然对卷积 池化等过程很熟悉 xff0c 但是一直不太清楚具体的计算 xff0c 幸好在博文上看到了讲解过程 xff0c 看完以后受益匪浅 xff0c 然后自己又重新写了一遍 有这个表格 xff0c 再也不
  • Mask R-CNN 简介与论文笔记

    本篇文章是面向Mask R CNN的初学者 xff0c 旨在梳理大体思路 xff0c 认识框架基础概念 由于自己现在大四 xff0c 也是刚刚入足深度学习领域 xff0c 所以文章中免不了有错误之处 xff0c 欢迎各位博友批评指正 本博文
  • Detect-and-Track论文:3D Mask R-CNN Caffe2源代码解析——1.模型构建梳理

    这篇博文的内容是对Detect and Track的源代码进行解析 xff0c 由于是第一篇 xff0c 所以展示的是代码的脉络 xff0c 以及如何寻找到3D Mask R CNN的构建过程 博文的目录是按照文件来的 xff1a 参考内容
  • INRIA数据集

    INRIA数据集 HOG 43 SVM是经典的行人检测方法 xff0c 论文作者同时搞了一个INRIA数据集 INRIA数据集官方页面 xff1a http pascal inrialpes fr data human xff0c 不过说真
  • Detect-and-Track论文:3D Mask R-CNN Caffe2源代码解析——2.ResNet18_3D解析

    在上一篇博文中 xff0c 我们对Detect and Track论文源码中模型构建部分进行了代码梳理 xff0c 此篇博文我们对其采用的主干网络ResNet18进行详细分析 参考内容链接如下 xff1a Detect and Track论
  • Detect-and-Track论文:3D Mask R-CNN Caffe2源代码解析——3.RPN&FPN构建

    在第二部分 xff0c 我们对ResNet18的结构进行了分析 当图像经过ResNet18后 xff0c 会产生Feature Map xff08 特征图 xff09 这些特征图将会被送到RPN xff08 Region Proposal
  • Detect-and-Track论文:3D Mask R-CNN Caffe2源代码解析——4. 网络头解析

    在第三部分 xff0c 我们对3D Mask R CNN的RPN和FPN进行了详解 xff0c 在特征图经过RoIAlign过程之后 xff0c 我们得到了Resize后的特征图 下一步就是将这些维度相同的特征图送入 网络头 Net Hea
  • Docker新手急速入门

    初步接触Docker xff0c 只懂里面最基础的几步操作 xff0c 在此记录下来 xff0c 以防忘记 此博文只讲解了最基础 最核心的几步操作 xff0c 适合新手急速入门 一 简介 Docker是一种容器技术 xff0c 可以理解为
  • Ubuntu环境下CUDA 卸载/安装 指南

    1 CUDA卸载 sudo usr local cuda 8 0 bin uninstall pl sudo rm r usr local cuda 8 0 2 停XServer ctrl 43 alt 43 F1进黑屏 xff08 ctr
  • Ubuntu环境下Nvidia-Driver 卸载/安装 指南

    1 停X Server sudo service lightdm stop 2 卸载之前的Driver sudo usr bin nvidia uninstall 3 给驱动run文件赋予执行权限 sudo chmod a 43 x NVI