可能想玩Linux系统的童鞋，往往死在安装NVIDIA显卡驱动上，所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
如果返回结果是 True，则说明环境已经搭建好；如果返回是 False，则说明环境还有问题。如果上述安装都没有问题，那么可能和笔者一样，是 Manjaro 当前启用了开源的 Nouveau 显卡驱动，需要将其禁用，然后再安装最新的 Nvidia 闭源驱动（详见下文）。
该文介绍了在Ubuntu 16.04系统中，安装NVIDIA GTX965M显卡驱动的方法，通过PPA源安装，禁用nouveau驱动，并更新内核，即可成功安装。安装完成后，重启系统，登录死机现象消失，系统运行正常。
禁用BIOS的secure boot，即disable它，如果不关闭，使用第三方源安装显卡驱动会安装后不能使用。
nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动，一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突，在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。
在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动，禁用该驱动的方法参照这篇https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm。
前言 之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建. ---- 开发环境一览 CPU: Intel core i7 4700MQ GPU: NVIDIA GT 750M
本文标题：《 Ubuntu 16.04 下安装 NVIDIA GTX 970 显卡驱动 》
ERROR: Installation has failed. Please see the file '/var/log/nvidia-installer.log' for details. You may find suggestions on fixing installation problems in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.
最近终于在我的飞行堡垒上装成功了ubuntu18.04了，哎，不容易哈，大一刚接触linux的时候，我就想给电脑装ubuntu，脱坑windows，但是每次装系统的时候都会卡在ubuntu的logo那里，无奈的一批，谷歌了很多，试了很多方法都失败了。 然后昨天无意中看到一篇关于ubuntu N卡驱动导致ubuntu安装失败的解决方法的文章。
本来想了解一下X-Window，所以打算去tt1,结果ctrl+alt+f1出现的居然是图形界面，搜了一下是显卡驱动版本的问题，此时我用的是Xorg开源驱动，于是根据教程，准备安装一个最新版的NVIDIA驱动，然后噩梦就开始了QWQ 先回顾一下我的过程：
CPU：Intel Xeon E5-2699 v4 显卡：Nvidia Tesla P100 操作系统：CentOS 7.4
在安装驱动程序的过程中，会因为缺少gcc、g++、make等development tool而报错导致无法完成驱动程序安装（ERROR：Ubable to find the development tool 'make' in your path...），不用担心，手动安装这些开发包后再次执行安装指令即可。另外，安装过程中出现的弹框根据默认选项选择即可。手动安装development tool指令为:
最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用，所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN，在学习过程中，顺便记录学习过程。在供大家学习的同时，也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例，以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了tensorflow-gpu在Ubuntu下的安装步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 硬件环境：NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境：Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 1. 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。 以华硕主板的禁用方法为例： 首先进入 BIOS，然后选择 Boot ，
【今日导读】想做点云深度学习？先把环境配置好吧。本期为初学者带来环境配置指南，有需求的同学赶快上手吧。配置为：
安装完毕后跳出一个界面，选择lightdm，再sudo service lightdm stop。
前段时间重装了Arch Linux，用了好看的Plasma桌面，但是最近这几天桌面特效突然没有了，让我非常郁闷。于是乎我开始动手排查起来。
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章，作为作者进行机器学习的基础篇（筑基期），后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装，CUDA Toolkit安装，以及cuDNN的安装，以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
本人最近开始尝试将Ubuntu作为日用操作系统，以便熟悉Linux有关操作习惯。但是本人的设备为双显卡笔记本设备，在系统刚刚安装好的时候，界面并非是多么流畅，后查看系统信息发现独显并没有成功驱动。在经历一天的摸索后终于将独显驱动安装成功并且切换到独显模式。
该文介绍了在Ubuntu 16.04环境下安装NVIDIA GPU显卡驱动、CUDA 8.0以及PyTorch的方法。首先，需要更新系统并安装NVIDIA驱动，然后下载CUDA 8.0，接着安装PyTorch。安装完成后，可以通过在终端中输入 'import torch' 来验证安装是否成功。最后，更新numpy并验证GPU是否可用。
目录 前言 老黄和他的核弹们 开发环境一览 显卡驱动安装 下载驱动 禁用nouveau 安装驱动 安装CUDA8.0 参考 最后 ---- 前言 在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情,
最近弄了一台带 GT 710 显卡的杜甫，便想着可以利用 Nvenc 显卡硬件编码来驱动 Jellyfin 在线转码云播。不过折腾的过程中遇到了不少问题，在此梳理一番正确的安装流程，以便来日查询参考。
0x00 前言 CPU版的TensorFlow安装还是十分简单的，也就是几条命令的时，但是GPU版的安装起来就会有不少的坑。在这里总结一下整个安装步骤，以及在安装过程中遇到的问题和解决方法。 整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。 Python NVIDIA Cuda cuDNN TensorFlow 测试 0x01 安装Python 这里有两种安装的方法： 安装基本的Python环境，需要什么再继续安装。 安装Anaconda，
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中，ONBOOT=yes必须设置，这样可以保证系统重启时进行ssh连接时，网络服务也会自启动，否则会导致网络不通。
我买内存条之前，电脑超级卡的，我不喜欢用完电脑就关机，经常晚上用完就“睡眠、待机”，第二天早上用电脑，一般都会打开“谷歌浏览器、网易云音乐、有道词典、Eclipse、Oracle、Tomcat、电脑管家、文件资源管理器”等程序 ；
我们在linux中安装驱动，有时会遇到受限或冲突，通常解决方式都是要修改blacklist.conf, 那么如何认识和深入了解它呢？下面就解读下 一、blacklist黑名单 对内核模块来说，黑名单是指禁止某个模块装入的机制
参考很多文章，以这篇为主：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
寒假来了，想做个图像识别的demo，先把基本环境配置起来。这是一篇纯文字的、流水账式的记录。
之后，按照提示安装，成功后重启即可。 如果提示安装失败，不要着急重启；可重复上述步骤，多试几次。
Linux的版本在官网上找合适版本的软件包，然后右键复制链接地址，通过wget命令下载。 官网：https://repo.anaconda.com/archive/
作者：刘才权 编辑：田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台（64位平台）， 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否
对于Android开发来说，尤其是新手(没错，我自己就是noob?)，有很多种开发调试的方案。比如Genymotion+VirtualBox搭配方案(在我的笔记本上这种方案性能最低，可能因配置而异)、
当 Ubuntu 15.10 Wily Werewolf 下载安装完成后并未万事大吉，要想使用顺手还得做诸多改造以符合自己的使用习惯，本文向大家介绍一些我在 Ubuntu 15.10 安装之后所做的几项配置。
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来，尽量详尽清楚明白，避免后来小白重蹈覆辙。
近年来，Pytorch深度学习框架由于其构建网络结构简单、入门门槛较低，越来越受到深度学习开发者的青睐，它与TensorFlow不同在于Pytorch是一个动态的框架，不需要一开始就定好了网络的架构，在运行期间可以边调试边修改，而TensorFlow则反之，这样带来的好处是开发者不需要一开始明确所构建网络的结构，可以慢慢学习找到更合适的结构，就好比在建筑工地的实地考察的工程师，工人们每搭一堵墙都会过来询问下一步要做什么，而TensorFlow就好比在办公室画图纸的建筑师，在施工之前就设计好整栋大楼的结构，而且设计时候也不会有人打扰，当然效率就比Pytorch要高了。
在Ubuntu系统中，/usr/lib/xorg/Xorg进程占用显卡内存的问题可能会影响系统性能，特别是在使用GPU进行计算任务时。以下是一些解决方法，可以帮助你减少或解决这个问题：
接前文，在安装好Ubuntu 18.04双系统和解决了Windows与Ubuntu的时间同步问题后。正式进入正题了：构建GPU可使用的Kaggle Docker镜像(NVIDIA Only)。为了分享总结经验，同时也方便自己以后有使用需求，现简单总结下构建过程。
一直以来，都是在虚拟机里面使用Linux系统，但随着使用需求的增加，于是直接在笔记本中安装Ubuntu。基本上就是Windows 10 + Ubuntu18.04LTS双系统共存模式！
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。
本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写，CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本，如下图所示（最下面的安装方式我们选择第一个，即runfile方式）：
需要使用 Windows 11 Build 22000 或更高版本才能访问此功能。
a、在/etc/modprobe.d中创建文件blacklist-nouveau.conf
新买回来的不带水冷公版GPU，在满负载运行的时候，温度从室温马上飙升到85度，而且模型训练不是几分钟完事，很有可能要长期保持在高温状态下运行，让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼！ 首先得到知乎上
图来自网络 作者 | 人工智豪（ID:Aihows） 新买回来的不带水冷公版GPU，在满负载运行的时候，温度从室温马上飙升到85度，而且模型训练不是几分钟完事，很有可能要长期保持在高温状态下运行，让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼！ 首先得到知乎上一位朋友的文章启发，文章点击这里：从零开始组装深度学习平台(GPU散热)。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27682206 这篇文章写的是在ubuntu X server环境下，通过修改nvidia-settings来修改
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