linux下cuda8.0安装教程 linux cuda安装

本文目录一览：

• 1、因tensorflow版本问题造成的error
• 2、Ubuntu16.04无法安装CUDA吗
• 3、Ubuntu18.04安装CUDA

因tensorflow版本问题造成的error

第一种方案：直接删除Anaconda中python的软链接。这将使系统忽略Anaconda环境，直接在普通python环境中运行，从而避免此问题。第二种方案：修改python软链接的导向，使其指向Anaconda环境下的python可执行文件。

首先，更新pip到最新版本。这有助于解决与pip相关的兼容性问题。使用命令行输入：pip install --upgrade pip 接下来，检查并修改requirements.txt文件，将tensorflow的版本限制精确到某个具体版本，例如tensorflow==0。这有助于确保安装的包满足特定需求。

提供的一些软件包的版本冲突。因此，我使用Anaconda Navigator手动降级mkl到v13，这导致其他软件包自动降级，现在一切正常。

Ubuntu16.04无法安装CUDA吗

登录英伟达官网，根据需求下载CUDA 13版本。前往CUDA专区，如需历史版本，需进行搜索。 依据下载命令执行下载操作。选择“接受”选项，跳过驱动安装，直接点击“安装”进行CUDA 13的安装。如已有先前版本，安装不会受到影响。 确认安装是否成功。执行更新环境操作，加入指定配置。

在英伟达的上对应系统版本的cuda5工具包，我的笔记本是32位的，的包是cuda_22_linux_3run，当然deb包也可以，deb包可双击安装。使用run包。检查自己的系统是否符合安装条件，这一点很重要，我开始没有检测GCC，导致后面几次安装失败。

戴尔电脑对Ubuntu的支持不佳，安装失败可能性大。建议在Ubuntu104或者104下安装cuda。Cuda的安装难点在于驱动，安装好驱动之后再安装cuda就很顺利。所以建议安装的时候采用先装驱动的办法。如果选择不装驱动，首先要把nvidia的驱动全部删除，再在cuda的安装界面下进行安装。

从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit，选择对应Ubuntu平台和最新版本的.run文件，例如cuda_0.176_3881_linux.run进行安装。安装后，CUDA文件夹（如cuda-0）会出现在/usr/local下，nvcc -V可以查询到安装的CUDA版本。安装时，选择runfile安装类型，如cuda 18版本，通过命令行执行安装。

在Ubuntu下安装TensorFlow的最简单方法，无需手动安装CUDA和cuDNN，是避免踩坑的关键。本文将带你走过重装N次系统后的经验总结，旨在提供一个顺畅的环境搭建指南，适用于Ubuntu 104和104。

Ubuntu18.04安装CUDA

1、为了在 Ubuntu 104 上安装 CUDA 1TensorRT 和 cuDNN，您需要按照以下步骤操作。首先确保已安装了所需的 CUDA 版本。在安装 CUDA 之前，建议更新系统并安装必要的软件包，例如 `build-essential` 和 `libc6-dev`。下载 CUDA 13 的安装包，并按照安装指南进行安装。

2、首先，需要将gcc版本调整至6或更低版本。Ubuntu104默认为3版本，对于cuda 0的支持可能存在问题。在本例中，虽然使用了0版本，但实际并未遇到错误，表明cuda 0可能支持更高版本的gcc。其次，下载cuda 0的run file，然后将其移动到对应文件夹，并运行。

3、在完成这一系列操作后，重启服务器，准备开始安装新的Nvidia驱动及CUDA。安装过程的第一步是检查显卡型号。使用特定命令获取相关信息。接下来，您需要确保已禁用Ubuntu自带的Nouveau驱动，以避免与Nvidia驱动产生冲突。使用命令检查是否已经禁用Nouveau驱动，如果未禁用，执行特定命令进行禁用操作。

4、实在是麻烦），退出后再进入Ubuntu的recovery模式，选择root模式，在命令行下完成安装， reboot 后直接进入Ubuntu系统就能生效了。

5、可以准备安装PyTorch。访问PyTorch官网找到对应CUDA版本的PyTorch版本，推荐使用豆瓣源通过pip安装，确保安装成功。检测PyTorch是否成功调用显卡，通过特定命令进行验证。在完成以上步骤后，您将成功在Ubuntu 104环境中安装Nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN和PyTorch，为使用GPU加速的深度学习项目做好准备。

6、基础环境安装**：安装必要的基础软件，如make、gcc、lightdm和ubuntu-desktop。安装显卡驱动**：通过编辑backlist.conf，确保显卡驱动安装，完成驱动安装后，查看版本确认安装成功。安装CUDA**：在安装过程中注意取消CUDA自动安装显卡驱动的选项，确保安装成功。安装VS Code**：下载并安装VS Code。