一、NVIDIA显卡驱动安装nvidia显卡驱动安装方式有三种：使用ubuntu附加驱动的方式；使用命令行方式安装；使用.run文件的方式进行安装，1.1ubuntu附加驱动的方式点击菜单中的AdditionalDrivers选择适合的驱动版本进行安装，该方法最方便快捷（但有时会翻车）1.2命令行方式安装更新所有的软件包sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppa#加入官方ppa源sudoaptupdate#检查软件包更新列表aptlist--upgradable#查看可更新的软件包列表sudoaptupgrade#更新所有可更新的软件包安装显卡
我正在尝试配置theano以在我的Windows机器上使用gpu。我已经将.theanorc设置为使用device=gpu但是当我运行一些应该使用gpu的代码时，我收到以下错误:CannotusecuDNNoncontextNone:cannotcompilewithcuDNN.Wegotthiserror:c:\users\...\appdata\local\temp\try_flags_pt24sj.c:4:19:fatalerror:cudnn.h:Nosuchfileordirectorycompilationterminated.MappednameNonetodevicec
网上教程太繁杂了，安装起来又有好多坑，新安装的系统啥啥没有，查了几个教程没一个全的，或者是自己又遇到了新的没提及的问题于是我综合几个教程和自己所遇到的问题，记录自己ubuntu安装colmap的整个过程二编：装完回来了，开始安装是2023.11.23，中间断断续续地推进，对我这种任何问题都能打败的人，一个问题能卡一两个月，到2024.2.21熬了个大夜终于结束了，含泪撒花太不容易了（哭遇到的问题太太太太多了！九九八十一难不过如此整个流程参考：教程1：讲Ubuntu20.04安装CUDNN、Ceres和Colmap_ubuntu20.04安装cerescuda_Nismilesucc的博客-C
在宇宙的浩瀚中，我们是微不足道的，但我们的思维却可以触及无尽的边界。 目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、🌎前言：二、🔖Anaconda安装三、🔖Pycharm安装四、🔖CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的cuda3、安装CUDA11.2 CUDAtoolkitDownload五、🔖Cudnn安装1、cuDNN下载2、Cudnn配置3、添加环境变量 六、🔖Pytorch安装1、pytorch安装（gpu版本和cpu版本的安装） 2、验证配置是否成功🥇Summary获取源码？私信？关注？点赞？收藏？
每台电脑的环境都有差异，出现的报错可能不尽相同，博客和视频仅供参考，希望能对大家有所帮助。本文所用到的包都在云盘上可以下载链接：https://pan.baidu.com/s/149EOhd4csxC_-QZJP1Jd9w 提取码：0721博客：https://blog.csdn.net/qq_64006507?spm=1011.2415.3001.5343b站：https://space.bilibili.com/34693773?spm_id_from=333.1007.0.0内容均在b站与博客上有演示一、显卡驱动安装sudoapt-getupdate#更新在左下角的九宫格里打开软件和更新
引言本文以Ubuntu20.04操作系统为例，演示如何配置深度学习GPU环境。一、NVIDIA显卡驱动的安装访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local下载推荐的cuda并安装复制箭头所指处的命令到命令行wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_i
本人水平有限，如有问题请多指正笔记本系统：Windows1064位显卡：NVIDIAGeForceMX150显卡驱动程序版本：512.78显卡驱动程序支持CUDA版本：11.6.134及以下安装CUDA：11.6.0安装cuDNN：8.7.0一、安装CUDA1、确定CUDA版本查看本机驱动程序版本。打开“NVIDIA控制面板”，点击“帮助”，“系统信息”。驱动程序版本“512.78”1.1、显卡驱动支持的CUDA版本安装CUDA工具包，对显卡驱动版本有最低要求查看显卡驱动版本最低要求：本机驱动程序版本512.78，可安装CUDA12.0以下版本https://docs.nvidia.com/c
[写在前面] 👇👇👇 如果这篇博客写的还可以的话，希望各位好心的读者朋友们到最下面点击关注一下Franpper的公众号，或者也可以直接通过名字搜索：Franpper的知识铺。快要过年了，Franpper想制作一款红包封面，但是需要100个关注者，555。 下面开始今天的内容！ Franpepr有一台旧电脑，是大学期间买的。最近把它刷成了Ubuntu系统，想配置一下深度学习环境。在这里记录同时和大家分享一下，希望对大家有所帮助。由于篇幅比较长，所以Franpper把整个安装过程分为了3篇博文，分别是显卡驱动的安装、Anaconda与CUDA的安装、c
Ubuntu18.04安装NVIDIA显卡驱动+cuda10.2+cudnn本机环境1相关查询命令一、Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动二、Ubuntu20.04安装cuda11.71、安装CUDA11.73、配置CUDA环境变量测试三、cudnn8.4安装参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59618999https://blog.csdn.net/linhai1028/article/details/79445722/Windows+Ubuntu从双系统安装到CUDAcuDNNdocker配置K21https://blog.csdn.net/qq_4
1.更换国内源打开终端，输入指令：wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishros 选择【5】更换系统源，后面还有一个要输入的选项，选择【0】退出，就会自动换源。2.安装NVIDIA驱动这一步最痛心了家人们，网上的教程太多了，我总是想着离线安装，每次安装都无法开机，要不就卡在锁屏界面，要不就黑屏，要不就卡在snaped界面，重装系统装了七八次终于成功了！1.点击左下角那9个点，找到软件更新，点击。2.找到附加驱动，选择一个你需要的nvidiadriver版本注意：安装的版本号后面是没有东西的，不要选择“-server”或者“-open”然后重启
