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cuda安装教程新上映_cuda安装教程 ubuntu(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-04

cuda安装教程

电脑下载anaconda后没有 𐟎“最近，我开始了我的Deep Learning自学之旅，首先遇到了Tensorflow这个“大boss”。 𐟒𛦈‘在网上搜寻了必备工具，开始了Tensorflow环境配置的“冒险”。本以为一切顺利，却没想到这是噩梦的开始。 𐟘“由于电脑已安装了Anaconda，我直接跟着教程下载了Cuda12.3和cuDNN，兴高采烈地安装并测试成功。然而，当我尝试安装Tensorflow时，却发现了版本不匹配的问题。 𐟘–我重新下载了新版本的Python和Cuda，并在Anaconda中创建了新环境。经过一番折腾，终于成功安装了对应版本的Cuda、cuDNN和Tensorflow。 𐟎‰当我兴奋地打开Jupyter，输入import tensorflow，并尝试列出GPU设备时，却发现什么都没有！原来，我安装的Tensorflow版本与GPU不兼容。 𐟘䧻过一番周折，我终于成功安装了与GPU兼容的Tensorflow版本。然而，当我尝试安装matplotlib时，又遇到了新的问题——新版numpy与Tensorflow不匹配！ 𐟤炙过多次尝试，我终于成功安装了较低版本的matplotlib和numpy，并最终解决了所有问题。 𐟎Š现在，我可以愉快地进行Deep Learning的学习和实验了！虽然过程曲折，但最终我还是战胜了Tensorflow这个“大boss”！ 𐟒ꥤ祭槔Ÿ与Tensorflow的斗争，虽然艰难，但也是一段难忘的经历！

Ubuntu安装教程𐟔夻Ž零开始最近，黑神话-悟空的风头正劲，实验室也给我配了一台新的workstation，配备了4090显卡。不过，这台机器上没有预装任何系统。由于ICRA2025的截止日期即将到来，我只好暂时放下黑神话，先搞定ICRA。这篇文章将详细介绍如何从零开始安装Ubuntu系统，包括从制作启动盘到系统安装的整个过程。希望这篇文章对大家有所帮助，求关注、点赞和转发！一、制作Ubuntu启动盘 𐟖寸准备工作：首先，准备一个空的U盘，因为需要格式化，所以如果有重要数据，请提前备份。我使用的是32G的U盘，但8G的也应该够用。下载Ubuntu系统镜像到本地，这里我选择的是ubuntu-20.04.2.0-desktop-amd64.iso，因为担心太新的系统可能会出现兼容性问题。格式化U盘：打开终端，输入以下命令格式化U盘： sudo mkfs.vfat /dev/sdc 制作启动盘：使用dd命令将系统镜像写入U盘： sudo dd if=ubuntu-20.04.2.0-desktop of=/dev/sdc status=progress oflag=sync 安装Ubuntu系统 𐟛 ️ 安装前准备：如果你的电脑有USB3.0接口，建议使用3.0插槽，这样安装速度会更快。将电脑关机后重新开机或重启，在启动时不停按F12、F10或F2（不同品牌的电脑按键不同，我的机器是华硕的，按F2）进入BIOS。选择从U盘启动：进入BIOS后，选择从U盘启动。这一步非常关键，这样在重新启动后就可以进入U盘安装流程了。开始安装：保存设置后重新启动机器，进入系统安装程序。选择安装Ubuntu系统。选择语言：系统语言可以选择中文，但我还是推荐英文，这样后面不容易出现路径等问题。安装完成后还可以安装中文输入法，不影响日常使用。选择安装类型：根据需求选择是否删除磁盘上的数据。如果是双系统，一定不要删除。我选择的是单系统，直接选择了全部删除。开始安装：按照页面提示设置地点、键盘布局、账号和密码，完成系统安装。总结 𐟓 通过以上步骤，我们就成功安装了一个全新的Ubuntu系统。不过，别高兴得太早，后面还有NVIDIA驱动安装、黑屏问题、CUDA和cuDNN安装、Conda安装以及Gaussian splatting SLAM安装等一系列任务等着你。完成这些后，你可能只想躺平了。你的ICRA准备得怎么样了？或者你在准备哪一个会议？欢迎留言告诉我们！也欢迎大家一起做研究和看文章。

Linux系统软件安装与修复全攻略 𐟑袀𐟒𛠌inux工程师提供全方位的Linux系统技术支持，解决各种技术难题。 𐟔砨🜧苦Œ‡导：无论是软件安装还是系统修复，我们都能为您提供远程指导。 𐟛 ️ 软件安装：我们能够安装各种科研软件，如Ansys Fluent、VScode、Matlab、Adams、CFD、HyperWorks、Gaussian、Materials Studio、CST、Gromacs、SolidWorks、VASP等。 𐟔砧𓻧𛟤🮥䍯𜚥﹤𚎌inux系统中的各种问题，我们提供专业的系统修复服务。 𐟌 虚拟机：我们能够搭建虚拟机，提供灵活的虚拟化解决方案。 𐟛⯸ 服务器搭建：无论是Windows还是Ubuntu、Centos等Linux系统，我们都能帮您搭建服务器。 𐟔젧瑧 ”软件安装及问题解决：对于科研软件的各种问题，我们提供专业的安装和问题解决方案。 𐟔砦Š€术支持：我们提供全面的技术支持，包括集群搭建、超融合虚拟化部署等。 𐟓ˆ AI集群部署：我们能够部署AI集群，提供高效的计算资源。 𐟓堌inux系统安装：我们提供专业的Linux系统安装服务。 𐟓栃UDA安装：我们能够安装CUDA，提供高效的图形处理能力。 𐟔砦ᆦž𖥮‰装：我们提供各种框架的安装服务，包括环境搭建等。 𐟛᯸ 八T外包服务：我们提供全面的外包服务，解决服务器软硬件的各种技术难题。

YOLO全攻略，v5到v10 𐟔堙OLO系列目标检测，从v5到v10，全攻略来袭！适合初学者，提供详细的环境配置、模型训练、实验对比及数据增强指导。 𐟓ˆ 环境配置与训练：解决各种环境配置问题，包括Cuda安装、Gpu环境安装等，确保YOLO系列模型顺利运行。 𐟔砦•𐦍ž强与模型优化：通过数据增强、模型剪枝等手段，提升模型精度和轻量化程度。提供各种结构改进方案，助力模型性能优化。 𐟓š 数据处理与格式转换：使用labelimg打标签、制作VOC数据集，以及txt、yolo格式之间的转换。提供从txt、yolo到xml格式的转换工具，方便数据准备。 𐟎›‡检测与图像分类：涵盖YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX、Faster R-CNN等多种目标检测模型。适用于行人检测、车船检测、水果识别、口罩佩戴检测、安全帽检测、PCB缺陷检测、钢筋检测、烟雾火焰检测、地面裂缝检测等多种场景。 𐟓Š 性能评估与可视化：生成loss曲线、PR曲线和MAP，提供简单UI识别界面，方便性能评估和可视化展示。 𐟛 ️ 计算机视觉与图像处理：涵盖OpenCV、Python、TensorFlow、PyTorch等图像处理和目标检测技术。适用于OCR、人工智能、NCNN、CoreML等移动端后端嵌入式部署项目。 𐟌Ÿ 快来体验YOLO系列目标检测的强大功能，开启你的计算机视觉之旅吧！

WSL2搭建深度学习环境全攻略整个安装过程非常顺利，没有遇到任何奇怪的bug。Windows和WSL2的配合使用非常流畅，后续如果有问题再来分享经验。 𐟖寸 WSL安装Ubuntu 首先，我们需要在Windows 10上安装WSL2，并选择Ubuntu 22.04.5 LTS作为我们的操作系统。安装完成后，我们可以通过Windows Terminal来访问WSL2的环境。 𐟔砥ㅃUDA 接下来，我们需要在WSL2上安装CUDA。通过运行`nvcc -V`命令，我们可以看到NVIDIA CUDA编译器的版本信息，确认安装成功。 𐟐 安装Miniconda 为了方便管理Python环境和包，我们选择安装Miniconda。通过下载Miniconda的安装脚本，并在WSL2终端中运行，即可完成安装。 𐟔砥ˆ›建Python环境使用Conda创建一个新的Python环境，并激活该环境。然后，我们可以通过Conda来安装所需的Python包，如Pytorch。 𐟓栥ㅐytorch 在Conda环境中，我们可以通过下载Pytorch的whl文件来安装Pytorch。同时，为了支持CUDA加速，我们需要选择与CUDA版本匹配的Pytorch版本。 𐟓Š 安装其他相关包为了支持深度学习任务，我们还需要安装一些其他的Python包，如torchvision、numpy、pandas和matplotlib等。 𐟓š 安装JupyterLab 最后，我们安装JupyterLab，以便于在WSL2上进行交互式编程和数据分析。同时，我们也可以通过JupyterLab来管理和运行我们的深度学习模型。通过以上步骤，我们就可以在WSL2上搭建一个完整的深度学习环境，开始进行各种深度学习任务了。

宝龙达显卡 𐟎ŒŸ 最近很多朋友问我关于显卡的选择问题，今天就来聊聊宝龙达显卡。这款显卡在性价比和系统稳定性方面表现相当出色，特别适合那些预算有限但又想体验不错游戏效果的玩家。宝龙达显卡的优势𐟒ꊥ𞙨𞾦˜𞥍ᥜ覀礻𗦯”和系统稳定性方面表现出色。它拥有强大的光追和图像处理能力，这使得它在游戏和生产力应用中都能表现出色。特别是在生产力和游戏之间的平衡上，宝龙达显卡凭借其独特的驱动安装和CUDA加速能力，赢得了不少用户的青睐。对于游戏玩家来说，宝龙达显卡能够在1080P画质下提供流畅的游戏体验，同时价格也相对合理。对于需要进行图形处理和光追的用户，宝龙达显卡同样是一个不错的选择。不同价位段的推荐显卡𐟓ˆ 在300-1500元的价格区间内，有几款显卡值得推荐： - 300-400元价位段的GTX650TI Boost2G和GTX6602G：这两款显卡性能相似，价格在300-400元左右，适合预算有限但需要一定图形处理能力的用户。 - 400-500元价位段的GTX7602G和R9370X2G：这两款显卡价格大约在500元左右，性能相近，适合需要更高图形处理能力的用户。 - 600元价位段的GTX7702G和GTX9602G：这两款显卡价格在600元左右，功耗较高，但性能强劲，适合需要高图形处理能力的用户。 - 1000元以上的GTX9704：这款显卡性能强劲，适合预算充足但需要高图形处理能力的用户。这些显卡在不同价位段中都具有较高的性价比，适合不同需求的用户。如何避免显卡溢价𐟚늩š着矿潮的来临，显卡价格不断攀升，许多显卡甚至被炒到高于原价。因此，购买显卡时需要谨慎选择，尽量避免高价显卡。建议优先选择显存较大的显卡，这样可以保证画质和特效的开销。同时，购买时也应选择正规渠道，避免买到矿卡或劣质产品。购买前还可以查看显卡的大小和接口类型，确保它适合你的机箱尺寸和主板接口。这样可以避免安装问题或性能下降的风险。 𐟒젤𛥤𘊥𐱦˜麗‘对宝龙达显卡的一些看法和推荐，希望对大家有所帮助。如果你有其他问题或者有不同的意见，欢迎在评论区和我互动哦！

电脑配置高但Pr还是卡？3个原因揭秘为了学习Pr，你是否也花了不少钱𐟒𐰟’𐩅置了一台高性能的电脑？即使你的电脑配置很好，运行Pr时还是卡顿，那么以下内容你需要认真阅读，逐一排查问题，让你的Pr流畅运行‼️ ✅显卡未安装CUDA驱动 Pr有一个重要的功能叫作硬件加速，是否开启这个功能决定了Pr的运行是否流畅。显卡分为N卡和A卡，A卡支持opencl硬件加速，不需要额外安装驱动𐟒🰟’🯼Œ只需安装好显卡驱动即可。而N卡需要额外下载并安装CUDA驱动。安装后，Pr会自动开启CUDA硬件加速，从而充分发挥显卡性能。 ✅Pr版本过低许多朋友认为版本越低对硬件性能要求越低，因此越流畅。❌这个观点不完全正确。如果你的硬件配置较差，那确实是这样，但如果你的硬件配置很好，甚至非常出色，那么版本过低反而会导致卡顿。⌚⌚现在已经是2023年，新版本带来的好处远远大于旧版本，尤其是在硬件配置很好的情况下，最新版本对最新硬件驱动的支持是最好的。 ✅使用过多Pr插件插件本身是用来辅助Pr的，而不是替代Pr的主力功能。𐟒𛰟’𛥦‚果你使用了过多的插件，反而会导致Pr卡顿、死机或蓝屏。插件的作者和Adobe的工程师们的工作不是比工具的运行效率、硬件的充分利用和故障率更重要。电脑𐟖寸配置很好，但Pr还是卡顿的原因无非就这些。你是什么原因导致的呢❓关于Pr，大家还有什么问题，都可以留言讨论哦~~~

T400显卡 𐟎’𛦜€近入手了一款超级划算的专业显卡——英伟达T400显卡，真的是性价比高到让人不敢相信！特别适合那些需要高性能显卡的专业人士。来，跟我一起看看它的厉害之处吧！性价比高的专业显卡𐟒ከ‹𑤼Ÿ达T400显卡真的是一款性价比超高的专业显卡！它采用了NVIDIA Turing架构，拥有384个CUDA核心和4GB GDDR6显存，功耗仅为30W。这意味着它不仅性能强大，还特别省电，简直是设计师和建模师的福音！而且，它采用涡轮散热方式，静音运行，长时间使用也不用担心过热。这款显卡的尺寸和重量适中，单插槽安装非常方便，还配备了多个MiniDP1.4接口，支持多屏显示和高分辨率输出。三年官方质保更是让人用得放心。真的是一款性能强大、经济实惠的好显卡！适用于多种专业领域𐟎芔400显卡适用于多种专业领域，真的是一款万能显卡！无论是专业图形设计、视频编辑、图像处理还是视频剪辑，它都能轻松应对。尤其是对于那些刚刚入门的专业用户或者中等配置的专业渲染、建模和设计工作来说，这款显卡简直是完美的选择。它的显存带宽高达80Gbps，支持各种行业标准，是AI绘图、工业设计和工业自动化领域的得力助手。你能想象吗？这款显卡在处理图形时，色彩的准确性和稳定性都非常出色，真的是设计师和建模师的好帮手！性能与稳定性兼备𐟛 ️ T400显卡不仅性能优秀，还具备极高的稳定性。它的低功耗和高效的散热设计，使得显卡在长时间运行中也保持稳定。无论是处理大型图形文件还是进行长时间的渲染工作，T400显卡都能轻松应对。而且它的尺寸和重量适中，非常适合单插槽安装。多个MiniDP1.4接口更是支持多屏显示和高分辨率输出，特别适合那些需要多任务处理的用户。三年官方质保也让人用得非常放心。真的是一款性能与稳定性兼备的好显卡！入手T400显卡真的不亏！如果你也需要一款高性价比的专业显卡，不妨考虑一下这款英伟达T400显卡。有什么问题或者使用心得，欢迎在评论区和我互动哦！期待你的留言！𐟘Š

如何在电脑上安装whisper Whisper 是OpenAI公司推出的一款AI字幕神器，目前被认为是最好的语音转字幕工具之一。它不仅开源，还支持本地部署，并且能够识别多种语言，尤其是英语，识别准确率非常高。今天我们来详细讲解如何安装和使用Whisper。准备工作 𐟛 ️ 在开始安装之前，你需要确保你的电脑已经安装了以下软件：显卡驱动、CUDA Toolkit 和 cuDNN：这些是安装Whisper所必需的。 Windows下的conda：用于管理Python环境和依赖。 FFmpeg：使用scoop包管理器来安装。安装步骤 𐟓‹1. 显卡驱动和CUDA Toolkit安装打开NVIDIA控制面板，点击左下角的“系统信息”，查看你的显卡版本。访问英伟达官网，选择与你显卡型号匹配的驱动版本。下载并安装驱动，确保你的显卡驱动是最新的。 2. Windows下安装conda 访问conda官网，下载并安装适用于Windows的conda。 3. 使用scoop包管理器安装FFmpeg 打开命令提示符（以管理员身份运行），输入以下命令： scoop install ffmpeg 然后按回车键，等待安装完成。 Whisper安装和使用 𐟓汮下载Whisper源码访问OpenAI的GitHub仓库，下载Whisper的源码。 2. 配置环境变量将CUDA Toolkit的bin目录添加到环境变量中，确保系统能够找到CUDA相关的命令。 3. 编译和运行Whisper 在命令提示符中进入Whisper源码目录，运行以下命令： python setup.py install 然后按回车键，等待编译完成。 python whisper.py --help 这将显示Whisper的帮助信息，你可以根据需要选择不同的命令行选项来运行Whisper。小结 𐟓 安装Whisper的过程虽然有些繁琐，但只要按照上述步骤操作，你就能顺利完成安装并开始使用这款强大的AI字幕工具。如果你在安装过程中遇到任何问题，可以参考官方文档或者寻求社区的帮助。祝你安装顺利！

科研杂记｜段错误（吐核）好笑程度1%：从官网下载的anaconda，在base环境下直接进入python解释器会报段错误。好笑程度10000%：这个段错误会“吐核”。一时间搞不清楚是我精神状态更糟还是bash精神状态更糟[哭惹R]。出错的版本是linux系统23.7.4版本的anaconda，10月底从官网下载的安装脚本（当前可能已修复）。在gdb下运行（图2）可以看到是某个库错误，猜测是版本不匹配。目前出现的可能相关问题包括：tensorboard出错（同样是底层库版本不匹配），torch.cuda出错。纯记录，防止再次犯蠢[捂脸R]。