lsmod——显示已载入系统的模块 lsmod 其实就是list modules的缩写,即 列出所有模块. 功能说明:显示已载入系统的模块. 语法:lsmod 说明:执行lsmod指令,会列出所有已载入系统的模块. [root@liyao keepalived]# lsmod Module                  Size  Used by ip_vs_rr                6081  2 ip_vs                  78081  4 ip_vs_rr

离线安装NVIDIA显卡驱动 费了一天的劲,走了好多的坑,最主要的原因是gcc版本的问题,一定要用最新版本的gcc!!! 1)官网下载显卡驱动 2)apt 下载gcc包及其依赖包,可用apt-cache depends gcc命令查看 3)删除所有原来显卡驱动sudo apt remove --purge nvidia* 4)禁用nouveau驱动: sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在后面添加两行blacklist nouveau; opti

在安装深度学习框架之前,cuda和cudnn是必须要提前安装的,现在按照流程而nvidia驱动的版本和cuda版本有这一些对应关系,所以需要按照版本进行安装,现在说一下如何安装: 1 安装nvidia驱动: (1)卸载旧版本的显卡驱动: sudo apt-get purge nvidia* (2)添加Graphic Drivers PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (3)去英伟达官网,

当部署tf serving-gpu时,出现上述的错误,有两种情况: 1.服务器中已经安装NVIDIA驱动了,只是版本比较低了,需要升级一下比较新的nvidia驱动: 2.就是服务器中没有安装NVIDIA驱动 解决方法: 在Ubuntu16.04中安装NVIDIA驱动 ( 前提先卸载旧的nvidia驱动,方法: 1.卸载nvidia驱动 卸载NV驱动和安装一样,首先ctrl+Alt+F2进入命令行状态,然后停止lightdm sudo service lightdm stop 或者 sudo /e

由于最近要跑DeepLearning 所以在自己的Y7000上装一个Ubuntu ,自己碰了好多壁 写下来以防止自己忘掉以便后续再用! 配置:i7-8750H +GeForce GTX 1050Ti 4G  128SSD+1T HDD 选择ubuntu16.04.6 在windows HDD下分出了200G 16.04.6 在选择安装过程中可以直接选择安装 不用自己分区 如果自己分区 选择:      /            192G      swap     8G       不能有/bo

安装环境:Ubuntu16.04 1.打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia* 2禁用自带的 nouveau nvidia驱动 (important!) 创建一个文件通过命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 并添加如下内容: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 再更新一下 sudo update-initramfs -u 修改后需要重启系统.

现象: konsole,setting等plasma的系统应用反应缓慢,在滚动条滚动时,尤为明显. 触发条件: 并不是十分明确的系统滚动升级(Syu)后,产生. 现象收集: 可疑的dmesg [ ::00.0: DRM: resuming kernel object tree... [ ::00.0: priv: HUB0: 6013d4 badf573f (1e408200) [ ::00.0: priv: HUB0: 10ecc0 ffffffff (1b40822c) [ ::00.0:

1.前置条件验证 (1) Ubuntu14.04操作系统. (2) 检验计算机是否为NVIDIA显卡,终端输入命令 $ lspci | grep -invidia  (3) 检验计算机是否为x86_64架构(x86架构64位系统),终端输入命令 $ uname -m && cat /etc/*release  (4) 安装gcc,并检查gcc版本是否大于4.6,Ubuntu14.04默认版本为4.8,终端执行下述命令安装即可 $ sudo apt-get install g++ 终端输入命

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

==========================================手动编译卸载受限驱动 :apt-get --purge remove nvidia-*apt-get --purge remove nvidia-glx nvidia-glx-new    系统安装了光盘自带的受限驱动.安装新驱动前要先删除这些受限驱动rm –r /lib/linux-restricted-modules/            其中有一个隐藏文件.nvidia-new-installer也要删掉

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是

主机: Dell OptiPlex 390 MT (i5) 系列: 显卡: 技嘉(GIGABYTE) GV-N730D5-2GI 902MHz/5000MHz 2GB/64bit GDDR5 显卡 (http://item.jd.com/1176469.html). 系统:CentOS 3.10.0-514.21.1.el7.x86_64 安装步骤: (1)下载 NVIDIA GT 730 驱动:在NVIDIA 官网驱动下载页面,依次选择 GeForce GT700 系列,GeForce GT

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa

笔者在为Ubuntu18.04LTS安装Nvidia显卡驱动之前,早就听说了一系列关于由于Nvidia驱动引起的疑难杂症.选择高质量的教程并保持足够的耐心,就能解 决这些问题.很重要的一点,不要怕把电脑玩坏,大不了重装系统.笔者在为Ubuntu18.04安装Nvidia驱动时花了5个小时,实际上30分钟就能搞定,之所以 慢是因为没有高质量的教程和缺少解决这类问题的经验. 一.可能遇到的问题    1.Ubuntu系统无法打开无线网 打开WiFi设置会出现以下信息:“未发现Wi-Fi适配器,请确认

登录后死机,关机时死机的解决方法 更新内核并安装 Nvidia 显卡驱动可解决. 在内核更新为 4.15.18,Nvidia 显卡驱动为 390 时,问题解决. 使用 LiveCD 启动,然后 mount 安装的系统的根分区,可以在文件管理器中挂载,也可以用如mount /dev/sda1 rootdir的命令挂载,然后 chroot 到该分区,如chroot rootdir. 然后 sudo systemctl set-default multi-user.target 使系统重启后默认进入字

chmod Document 这里Document是一个文件夹,文件夹中还有好多子文件,可以发现执行了这条指令以后,其子文件夹的权限并没有改变. 要想改变其子文件夹的权限,应该执行 Document/ 对于想要编译内核或者安装瑞昱网卡驱动的人来说,需要安装对应系统内核的headersudo apt-get install linux-headers-generic 查看pci设备和驱动: sudo lspci -knn 安装pure-ftpd服务器端 sudo apt-get install p

Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudnn.但是最近课余时间还行,索性一起整理出来,方便以后查看. 检查自己的计算机是否具备CUDA安装条件 检查GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 显示出NVIDIA GPU版本信息 去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中(https://deve

1.确定显卡型号 网上有些使用lspci | grep -i nvidia可以查看显卡型号,但是我的好像查不到具体型号,如下图. 但是后来我知道了安装的是1080Ti,所以也就明确了型号.驱动在(https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)选择对应型号和系统下载即可. 2.关闭SecureBoot或者FastBoot 网上许多教程缺少这一步,但是这一步很关键. 开机长按del或者F8进入BIOS界面,然后将Secure Boot置为disable,有些主

心血来潮,在笔记本安装了Ubuntu 18 用于日常学习,于是有了下面的安装记录. Gnome-Tweak-Tool gnome-tweak-tool可以打开隐藏的设置,可以详细的对系统进行配置,以及安装主题和扩展等功能. // 安装 sudo apt install gnome-tweak-tool // 安装扩展 sudo apt install gnome-shell-extensions alt+f2 r 回车 // 安装浏览器扩展工具 sudo apt install chrome-g

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com ubuntu 16.04用了1年多了,18.04版已经发布也半年了,与时俱进,重装Linux系统,这里主要记录下gpu加速pytorch 1.0.0版本的安装. 一.工具安装 sudo apt-get install gcc sudo apt-get install g++ sudo apt-get install make 二.禁用nouveau sudo gvim /etc/modprobe.d

优雅的使用Linux 系统安装 启动盘制作 通过rufus烧制官网镜像,注意根据自己系统的引导模式选择相应模式,不确定的,可以在windows中通过Win + R 快捷键调出"运行"对话框,输入"msinfo32",确定,打开"系统信息"窗口查看. 分区 如果windows的引导正常,安装时可以选择与windows共存.如果未出现该选项,可以这么分区: 挂载点/;主分区:安装系统和软件:大小为30G:分区格式为ext4: 挂载点/home;逻辑分