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下载链接会发送到你填写的邮箱,打开链接直接安装即可,这里忽略安装流程。
打开 Xshell,在弹出窗口中单击新建。
然后根据控制台中实例的公网地址,配置连接,如下图。(端口号默认为22)
接下来,查看站内信中提供的账号和密码,配置登录身份验证,如下图。
单击连接,如果输入无误,即可完成服务器登录。
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo apt-get remove --purge nvidia*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt install ubuntu-drivers-common
ubuntu-drivers devices
sudo apt-get install nvidia-driver-470 # 根据上面查到的版本自行更改
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
nvidia-smi
注意这一步中安装的 cuda toolkit 和 cudnn 版本必须要与上面安装的显卡驱动版本一致。
例如上面我安装的 CUDA Version 是 11.4,那么就要安装相应版本的 CUDA Toolkit。
在 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 中选择对应的工具包版本。
(PS:如果有倒霉蛋和我一样安装错了,安装之后报了Failed to initialize NVML Driver,可以参考这个 链接)
接下来,根据你的系统选择对应的版本。
根据下面的安装命令逐一输入,即可完成安装。
选择你需要的版本,然后右键复制链接地址
记得把下面的链接地址改成你刚刚复制的。
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
记得把文件名改成你下载的文件,然后一路回车和yes就可以。
bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh -p anaconda/ -u
echo 'export PATH="/home/你的用户名/anaconda/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
conda --version
python -m pip install -U pip
conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install openmim
mim install mmdet
至此,腾讯云服务器的 GPU 驱动和目标检测框架 mmdetection 就配置完成了。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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