因为使用一个软件必须要在ubuntu server 16.04上安装,因此先在裸机上安装ubuntu server 16.04,具体信息: 镜像版本:ubuntu-16.04.6-server-amd64.iso 裸机网卡:Ethernet Connection (7) I219-LM 首先提一句,这个镜像在另一台电脑上安装成功了(网卡不一样). 遇到的问题:安装完后,无网卡驱动. 确定的方法: 1. 运行 ifconfig -a 显示结果里面只有lo,没有具体的网口信息: 2. 目录/etc/

我的主机是2060的显卡,用的是安装在U盘中的Ubuntu,开机进入后,因为没有安装驱动,所以界面看以来比较大. 通过手动方式,成功安装驱动,最终成功的方案使用的是run文件安装的方式. 1.手动下载驱动,打开nvidia官网,找到显卡的型号,然后选择64位的Linux后下载. 这里以我的为例:文件名称为  NVIDIA-Linux-x86_64-430.40.run 下载到Ubuntu中.这里为了安装方便,我将 .run文件移动到了/home目录下. 2.卸载旧驱动(可选) 因为我是全新的系统

1. 安装环境 电脑:MSI GP63 显卡:GeForce GTX 1070 系统:Ubuntu 16.04 驱动版本:NVIDIA 384.130 2. 循环登录 如果按照这篇文章 Ubuntu 16.04 安装 CUDA.CUDNN 和 GPU 版本的 TensorFlow 一般步骤总结 中说的直接在设置中安装驱动的话,就会遇到在登录界面循环登录的问题. 于是我们转而利用从官网下载的 run 文件来安装,而驱动的版本则选择和在设置中附加驱动里看到的一样. 在 BIOS 里面关闭快速启动和安

问题描述 最近买了两块NVIDIA Titan X Pascal显卡装到了服务器(运行Ubuntu 16.04)上.为了使用这两块GPU显卡,首先需要安装显卡驱动,安装方式为 #安装一个依赖文件,并更新系统 sudo apt-get install linux-headers-generic sudo apt-get update sudo apt-get upgrade #查询NVIDIA显卡驱动,并安装 sudo apt-cache search nvidia* #选择一个你需要的,如nvi

本文转载自:https://blog.csdn.net/Zafir_410/article/details/73188228 前言 前面好一阵子忙于写论文和改论文,好久没有做新实验了,最近又回到做实验是的节奏,这感觉很爽. 去年实验室买了两台工作站(4路Titanx+2颗 Xeon CPU E5-2637 v3 @ 3.50GHz),刚开始安装cuda实在是糟心,花了一两天没有搞定,后来请教了一些大牛,搞定了,今年实验室又买了两台差不多服务器,只是GPU为 Titanx(Pascal),本以为安

源码环境的搭建 Install源码 >sudo apt-cache search linux-source linux-source - Linux kernel source with Ubuntu patches linux-source-4.4.0 - Linux kernel source for version 4.4.0 with Ubuntu patches 因差异这个略有不同,选择linux-source-4.4.0即可.按照你显示的版本号而定. >sudo apt-get i

!!需要在ROS平台上安装   ROS见 https://www.cnblogs.com/haijian/p/8782560.html cd ~/catkin_ws/src 下载usb_cam包 git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git usb_cam 编译 cd .. catkin_make 启动节点测试 roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch 安装错误 (1)v4l2-ctl: not f

目录 前言回顾 最终解决: 0.关闭x服务 1.禁用nouveau 2.加入 3.更新 4.查找匹配驱动 5.选择推荐版本 6.等待安装后重启,nvidia-smi查看是否安装成功,或者lsmod | grep nvidia,成功结果如下 7.重启x服务 8.此时还不能进入图形界面,因为nomodeset还在,所以重启,在grub界面,此时按下`E'键 9.删除 nomodeset参数,在GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash之后,删除它,然后留一个空格

安装深度学习框架需要使用cuda/cudnn(GPU)来加速计算,而安装cuda/cudnn,首先需要安装nvidia的显卡驱动. 我在安装的整个过程中碰到了驱动冲突,循环登录两个问题,以至于最后不得不重装了一遍操作系统. 网上的资料都写得挺乱的,很多都是转载,有些针对的操作系统版本过低,现在我把整个过程写下来,以供碰到同样问题的人参考. ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装n

一般Ubuntu都默认包含了Intel显卡的驱动,如果没有,那么先确定是不是显卡太高,比如I7第7代的CPU核显在Ubuntu 16.04中是没有的,导致画面会很卡,原因是Linux 4.4内核不包含Intel HD Graphics 630驱动,解决方法只能是在Ubuntu 16.04中升级Linux内核为4.7的. 以下是两种解决方法: 一.一般Intel显卡驱动安装及升级 下载intel-graphics-update-tool进行安装,中途会出现依赖问题: wget https://do

参考:https://blog.csdn.net/breeze5428/article/details/80013753 换了一个新的地方,得重新配置Ubuntu 16.04,在配置NVIDIA驱动的时候发现之前踩的坑没有记录下来,这里简单总结一下. 主要步骤: 1. 卸载之前安装的NVIDIA驱动. sudo apt-get purge nvidia* 2.添加NVIDIA驱动源 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如

Ubuntu 16.04发布了,带来了很多新特性,同样也依然带着很多不习惯的东西,所以装完系统后还要进行一系列的优化. 1.删除libreoffice libreoffice虽然是开源的,但是Java写出来的office执行效率实在不敢恭维,装完系统后果断删掉 sudo apt-get remove libreoffice-common 2.删除Amazon的链接 sudo apt-get remove unity-webapps-common 3.删掉基本不用的自带软件(用的时候再装也来得及)

Ubuntu 16.04发布了,带来了很多新特性,同样也依然带着很多不习惯的东西,所以装完系统后还要进行一系列的优化. 1.删除libreoffice libreoffice虽然是开源的,但是Java写出来的office执行效率实在不敢恭维,装完系统后果断删掉 sudo apt-get remove libreoffice-common 2.删除Amazon的链接 sudo apt-get remove unity-webapps-common 3.删掉基本不用的自带软件(用的时候再装也来得及)

看到这篇文章说明你已经从老版本升级到 Ubuntu 16.04 或进行了全新安装,在安装好 Ubuntu 16.04 LTS 之后建议大家先做如下 15 件事.无论你是刚加入 Ubuntu 行列的新用户,还是有经验的老用户,你都会发现一些非常有用的调整和建议. Ubuntu 16.04 LTS正式发布下载,长达5年技术支持  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-04/130508.htm Ubuntu 16.04 U盘安装图文教程 http://www.linu

Canonical刚刚正式发布了Ubuntu 16.04 LTS (Xenial Xerus),这是一个长期支持版本,官方会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级),一直到2021年4月份,而且后续会按惯例发布16.04.1.16.04.2.16.04.3等升级版本. Ubuntu 16.04最大的变化就是采用了Linux 4.4版系统内核,同时对几乎所有系统应用都进行了升级,包括LibreOffice 5.1.2.Mozilla Firefox 45.0.2.Python

一.UltraISO UltraISO是一款功能强大而又方便实用的光盘映像文件制作/编辑/转换工具,它可以直接编辑ISO文件和从ISO中提取文件和目录,也可以从CD-ROM制作光盘映像或者将硬盘上的文件制作成ISO文件.同时,你也可以处理ISO文件的启动信息,从而制作可引导光盘.使用UltraISO,你可以随心所欲地制作/编辑/转换光盘映像文件. 具体使用方法,度娘很多! 二.Ubuntu 16.04 LTS 安装 1)官网下载 Ubuntu 16.04 LTS,http://www.ubunt

Canonical 刚刚正式发布了Ubuntu 16.04 LTS (Xenial Xerus),这是一个长期支持版本,官方会提供长达5年的技术支持(包括常规更新/Bug修复/安全升级),一直到2021年4月份,而且后续会按惯例 发布16.04.1.16.04.2.16.04.3等升级版本. Ubuntu 16.04最大的变化就是采用了Linux 4.4版系统内核,同时对几乎所有系统应用都进行了升级, 包括LibreOffice 5.1.2.Mozilla Firefox 45.0.2.Pyth

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

ubuntu 16.04 安装 tensorflow-gpu 包括 CUDA ,CUDNN,CONDA 显卡驱动装好了,如图: 英文原文链接: https://github.com/williamFalcon/tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04 英文内容: Tensorflow GPU install on ubuntu 16.04 update apt-get sudo apt-get update Install apt-get deps sudo apt

装了两天的ubuntu系统终于算是勉强能用了,来来回回装了有三四次,期间出了各种各样的毛病.但是还是被我的Google大法给治好了.为了装这个系统,算是耗了两天的时间,啥事情都没干,干耗在这上面了.所以今天做个安装总结,记录一下.谁让我记性不好呢,这次不写个总结的话估计之后又能给忘了怎么装了- 安装的系统是 Ubuntu 16.04 LTS 安装方法是网上搜的WIN10 Ubuntu双系统教程,贴个链接 http://www.jianshu.com/p/2eebd6ad284d 在开始装的时候第