1、先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2、下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装; CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3、下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载...
1、输入下条命令,查看你的显卡驱动所使用的内核版本: cat /proc/driver/nvidia/version Kernel Moduel为 470.161.03 2、输入下条命令,查看系统驱动: cat /var/log/dpkg.log | grep nvidia 全部的输出内容较多,可以直接ctrl+f查找upgrade。可以看到,是在早上06:28:13,驱动由 470.161.03 更新为了 470.182.03。
1) 首先查看一下当前系统有多少内核版本: sudo dpkg --get-selections | grep linux 2) 找到一个低内核的版本,这里我选择了linux-image-5.11.0-46-generic sudo apt-get install linux-image-5.11.0-46-generic 3) 通过如下命令修改内核默认加载版本 grep menuentry /boot/grub/grub.cfg 索引号从0开始,5.11...
可以看到对应的nvidia驱动的版本号: 可以看到我这里显示的是 535.171.04,接着输入命令查看内核的版本: 代码语言:javascript 复制 cat/proc/driver/nvidia/version 内核版本是535.154.05,跟我们之前的版本不是很对应。这就是问题所在。 Ubuntu显卡驱动自动更新,导致更新后的驱动程序和系统正在使用的内核程序版本不一致了。
这里有个问题可能会由于gcc版本过低问题而报错无法生成deb包,因此我们还需修改gcc版本,在修改完gcc版本后再去进行第三步就行。 ~$ gcc -v #查看gcc版本 gcc version 4.8.5 (Ubuntu 4.8.5-4ubuntu8) ~$ sudo update-alternatives --config gcc There is only one alternative in link group gcc (providing ...
安装驱动后，使用nvidia-smi确认驱动安装状态，并查看版本号。这一命令的输出，将直接反映出您的显卡驱动版本，确保硬件与软件的兼容性。在驱动之上，CUDA成为连接显卡与深度学习应用的关键。CUDA是英伟达推出的并行计算架构，提供了一套编程工具包，方便开发者操控GPU进行并行计算。安装成功后，通过nvcc命令...
因此通过nvcc来查看版本的时候显示的是运行时的版本，所以原则上如果这2个版本不一致，需要使用nvidia-...
当前显卡能够支持的最高驱动版本，在哪查看？前往 NVIDIA 官网：https://www.nvidia.com/en-us/drivers...
不一样可能是由于 Ubuntu 仓库里的 nvidia-cuda-toolkit 包版本和你的 NVIDIA 驱动支持的 CUDA 版本不匹配。你可以去 NVIDIA 官网下载和你的驱动匹配的 CUDA 版本就行。 /usr/local/cuda/version.txt 文件找不到可能是因为 CUDA 安装时候没有建这个文件,或者 CUDA 的安装路径不是 /usr/local/cuda。你试一下...
经过一番分析,发现是Ubuntu系统自动升级了内核,导致新的内核版本与原来的显卡驱动不匹配。用dkms更新显卡驱动后,问题解决了,docker可以正常启动。特在此记录一下。 解决办法: ls /usr/src | grep nvidia 查看nvidia驱动版本号,例如418.87.00 sudo dkms install -m nvidia -v 418.87.00 使用dkms更新nvidia驱动 ...