dpkg: 依赖问题阻止了卸载 nvidia-340-uvm:amd64 的操作: nvidia-libopencl1-340:amd64 依赖于 nvidia-340-uvm. dpkg: 处理软件包 nvidia-340-uvm:amd64 (--remove)时出错: 依赖问题 - 不会执行卸载 在处理时有错误发生: nvidia-340-uvm:amd64 root@supermacy-desktop:/home/supermacy/下载# sudo dpkg...
重装了一下cuda,然后发现nvcc命令不存在了,终端提示使用 : sudo apt-getinstall nvidia-cuda-toolkit 来使用nvcc。 注意不要使用这种方式安装。系统认为你没有安装cuda,实际上你已经装了 执行这条命令会重新安装cuda 正确操作: 进入:cd/usr/local/cuda 查看cuda的bin目录下是否有nvcc, 有的话直接将cuda路径加入系...
apt install nvidia-cuda-toolkit 然后安装CUDA,这里有nVidia的官方文档:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 首先下载CUDA Toolkit for Linux Ubuntu 22.04 x86_64, 我这里采用runfile的方式: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux...
error NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running. 没法和nVidia驱动沟通,其实这里需要安装CUDA编译驱动,可以用nvcc -V查验一下 nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver ...
具体可常看Ubuntu官方的nVidia驱动安装介绍:https://ubuntu.com/server/docs/nvidia-drivers-installation 查看当前可安装的Linux版本驱动版本 sudo ubuntu-drivers list --gpgpu 然后选择你需要的版本号进行安装,我这里选的是545版本 sudo apt install -y libnvidia-decode-545 libnvidia-encode-545 ...
sudo aptinstallnvidia-driver-545 这里还有可以防止更新Linux内核的后显卡驱动失效的命令可以使用 dpkg-query -W --showformat='${Package}${Status}\n'| grep -v deinstall | awk'{ print$1}'| \ grep -E'nvidia.*-[0-9]+$'| \ xargs -r -L1sudo apt-mark hold ...
问题分析 NVIDIA 内核驱动版本与系统驱动不一致 查看显卡驱动所使用的内核版本 cat /proc/driver/nvidia/...
,首先按照官方教程安装nvidia-docker2,之后的tensorflow-gpu镜像都需要nvidia-docker来启动,或者docker run --runtime=nvidia,当然这样就足够用了,如果你想用docker取代nvidia-docker可以修改/etc/docker/daemon.json为如下所示,即在第一行加入"default-runtime": "nvidia",这样就可以直接用docker取代nvidia-docker了。
nvcc-V 程序“nvcc”尚未安装。 您可以使用以下命令安装: sudo apt install nvidia-cuda-toolkit,在~/bashrc里面exportPATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/l