sudo apt install nvidia-jetpack 这个命令的作用是请求apt包管理器以超级用户权限(通过sudo)安装名为nvidia-jetpack的软件包。 按回车键执行命令: 输入完命令后,按下回车键执行。系统可能会要求您确认是否继续安装,并显示一些将要安装的包的列表。 输入管理员密码以确认安装: 如果系统要求,请输入您的管理员(或称为...
sudo apt-get install -y libjpeg-dev libjpeg8-dev libjpeg-turbo8-dev libpng-dev libtiff-dev sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libglew-dev sudo apt-get install -y libgtk2.0-dev libgtk-3-dev libcanberra-gtk* sudo apt-get install -y python-dev python-...
sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit 重启Docker 服务: sudo systemctl restart docker 然后启动容器即可在容器中使用 gpu。 问题: -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 和--gpus all 在docker run 时候,这两个命令有什么区别? 这两个命令在 Docker 中的功能类似,但它们是不同的...
完成预安装后,执行以下命令安装 CUDA 工具包: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/sbsa/cuda-ubuntu1804.pin sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin -600 wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_i...
Hallo all, Device: Jetson Nano 4GB OS: Ubuntu 18.04LTS (JetCard: JetPack 4.5.1) Command: $ sudo apt update Output: Get:1 file:/var/cuda-repo-l4t-10-2-local InRelease Ign:1 file:/var/cuda-repo-l4t-10-2-local InRel…
步骤: 1)cat /proc/driver/nvidia/version ,内核版本显示418.56。 2)卸载。sudo apt purge nvidia* , sudo apt purge libnvidia* 3)重启。reboot 4)查看模块。lsmod|grep nvidia , 没有nvidia模块,可以开始安装。 5)sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run ,一路点yes。 6)查看是否安装成功。nvidia-smi...
sudo sh -c"echo '/usr/local/cuda/lib64' >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia-tegra.conf" sudo ldconfig # install the dependencies sudo apt-get install -y build-essential cmake git unzip pkg-config zlib1g-dev sudo apt-get install -y libjpeg-dev libjpeg8-dev libjpeg-turbo8-dev libpng-dev ...
sudo sh -c"echo '/usr/local/cuda/lib64' >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia-tegra.conf" sudo ldconfig # install the dependencies sudo apt-get install -y build-essential cmake git unzip pkg-config zlib1g-dev sudo apt-get install -y libjpeg-dev libjpeg8-dev libjpeg-turbo8-dev libpng-dev ...
sudo apt-get -o dpkg::Options::="--force-overwrite" install --fix-broken 验证安装: 执行dpkg -l | grep cuda将显示与下图类似的输出,验证安装是否完成。 执行dpkg -l | grep cuda 在/usr/local/cuda-11.0/bin目录中,您将能够找到 nvcc(CUDA 编译器工具包),可用于编译利用 CUDA 框架的程序。