当前位置: 首页 > news >正文

Ubuntu20.04安装Nvidia显卡驱动、CUDA11.3、CUDNN、TensorRT、Anaconda、ROS/ROS2

1.更换国内源

打开终端,输入指令:

wget http://fishros.com/install -O fishros && . 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nvidia driver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”

然后重启电脑,输入nvidia-smi , 就可以看到显卡驱动安装成功。 

3.安装CUDA

下载地址:

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA DeveloperPrevious releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers for more recent production drivers appropriate for your hardware configuration.icon-default.png?t=N7T8https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 这里我下载的是CUDA11.3.1,下载命令如下:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run

安装CUDA:
sudo bash cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run --override

(1)他会问你已经有了一个nvidia驱动,是否继续,点击continue.

(2)输入accept

(3)进入CUDA_Installer界面,按上下箭头,选择 Driver那一项,回车取消勾选(因为我们刚才已经安装driver了,安装cuda默认会再安装一遍,这里我们就不需要了)。然后移动到 install,回车继续安装。

安装完成后,会有一个summary如下图,这个界面不要动,重新打开一个终端:

 (4)在新终端输入

sudo gedit ~/.bashrc

在文件最下面加入两句话,这两个路径就是上面summary里面的,直接复制过来就可以:

export PATH="/usr/local/cuda-11.3/bin$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

 (5)执行命令 source ~/.bashrc ,然后输入 nvcc -V ,就可以看到cuda 的版本了。

4.安装CUDNN

下载地址

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveicon-default.png?t=N7T8https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

安装:

 解压后将相关文件复制到usr/local/cuda-11

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.3/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcudnn*

5.安装Anaconda

下载:

Free Download | AnacondaAnaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.icon-default.png?t=N7T8https://www.anaconda.com/download#downloads

 安装:
sudo bash Anaconda_xxx.sh

安装过程注意事项:

 (1)安装位置不要默认的root,因为会有权限问题,可以选择安装在/home目录下,记住这个安装目录,下面要用。

(2)安装完成后,会问你是否要自启动anaconda,直接回车就好(默认是no),因为我们要anaconda和ROS环境共存

 (3)再次编辑bashrc文件

sudo gedit ~/.bashrc

在最后加入这样一句话,请替换为上面的anaconda3的安装目录:

alias setconda='. /home/anaconda3/bin/activate'

然后保存退出,在终端重新source一下: source ~/.bashrc 

(4) 然后每次想用anaconda的时候,直接在终端输入“setconda”,就可以切换到(base)环境。

 

6.安装TensorRT

下载:

Log in | NVIDIA Developericon-default.png?t=N7T8https://developer.nvidia.com/tensorrt-download

安装:

 (1) 解压压缩包:

tar -zxvf TensorRT-8.2.5.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz

(2)进入虚拟anaconda虚拟环境,这里我的环境名称是py39

setconda
conda activate py39

(3) 安装依赖

pip install 'pycuda<2021.1'
pip install onnxruntime-gpu==1.11

onnxruntime-gpu和CUDA版本的对应关系为:

NVIDIA - CUDA | onnxruntimeInstructions to execute ONNX Runtime applications with CUDAicon-default.png?t=N7T8https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html

(4) 配置环境

sudo gedit ~/.bashrc# 末尾添加以下两条路径,需根据解压的实际路径
export LD_LIBRARY_PATH=$PATH:/home/hhh/TensorRT-8.2.5.1/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=$PATH:/home/hhh/TensorRT-8.2.5.1/lib::$LIBRARY_PATH# 重新source一下
source ~/.bashrc

(5)安装TensorRT

cd TensorRT-8.2.5.1/python
# 按tab补全的时候到cp3就停了,我的python版本是3.9,所以我输入cp39再按tab补全
pip install tensorrt-8.2.5.1-cp39-none-linux_x86_64.whl # 安装依赖
cd TensorRT-8.2.5.1/graphsurgeon
pip install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl

7.安装ROS

 打开终端,输入指令:

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

 选择【1】安装ROS

安装好后,可以看到ROS和anaconda都可以使用:

8.参考

《conda和ros环境共存方法》

《【ubuntu环境配置】超详细ubuntu20.04/22.04安装nvidia驱动/CUDA/cudnn》

《TensorRT学习笔记--Ubuntu20.04安装TensorRT 8.2.5》

《Ubuntu20.04 显卡驱动、cuda安装》

《Ubuntu20.04LTS系统CUDA已经安装但nvcc -V显示command not found》

相关文章:

Ubuntu20.04安装Nvidia显卡驱动、CUDA11.3、CUDNN、TensorRT、Anaconda、ROS/ROS2

1.更换国内源 打开终端&#xff0c;输入指令&#xff1a; wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros 选择【5】更换系统源&#xff0c;后面还有一个要输入的选项&#xff0c;选择【0】退出&#xff0c;就会自动换源。 2.安装NVIDIA驱动 这一步最痛心…...

linux下使用crontab定时器,并且设置定时不执行的情况,附:项目启动遇到的一些问题和命令

打开终端&#xff0c;以root用户身份登录。 运行以下命令打开cron任务编辑器&#xff1a; crontab -e 如果首次编辑cron任务&#xff0c;会提示选择编辑器。选择你熟悉的编辑器&#xff0c;比如nano或vi&#xff0c;并打开相应的配置文件。 在编辑器中&#xff0c;添加一行类…...

linux下二进制安装docker最新版docker-24.0.6

一.基础环境 本次实操是公司技术培训下基于centos7.9操作系统安装docker最新版docker-24.0.6&#xff0c;下载地址是&#xff1a;https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-24.0.6.tgz 二. 下载Docker压缩包 mkdir -p /opt/docker-soft cd /opt/docker…...

计算机视觉 01(介绍)

一、深度学习 1.1 人工智能 1.2 人工智能&#xff0c;机器学习和深度学习的关系 机器学习是实现人工智能的一种途径&#xff0c;深度学习是机器学习的一个子集&#xff0c;也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示[参考&#xff1a;黑…...

Java下部笔记

目录 一.双列集合 1.Map 2.Map的遍历方式 3.可变参数 4.Collection中的默认方法 5.不可变集合&#xff08;map不会&#xff09; 二.Stream流 1.获取stream流 2.中间方法 3.stream流的收集操作 4.方法引用 1.引用静态方法 2.引用成员方法 3.引用构造方法 4.使用类…...

链表基本操作

单链表简介 单链表结构 头指针是指向链表中第一个结点的指针 首元结点是指链表中存储第一个数据元素a1的结点 头结点是在链表的首元结点之前附设的一个结点&#xff1b;数据域内只放空表标志和表长等信息 单链表存储结构定义&#xff1a; typedef struct Lnode { ElemTyp…...

Linux学习笔记-Ubuntu系统下配置用户ssh只能访问git仓库

目录 一、基本信息1.1 系统信息1.2 git版本[^1]1.2.1 服务器端git版本1.2.2 客户端TortoiseGit版本1.2.3 客户端Git for windows版本 二、创建git用户和群组[^2]2.1 使用groupadd创建群组2.2 创建git用户2.2.1 使用useradd创建git用户2.2.2 配置新建的git用户ssh免密访问 2.3 创…...

央媒发稿不能改?媒体发布新闻稿有哪些注意点

传媒如春雨&#xff0c;润物细无声&#xff0c;大家好&#xff0c;我是51媒体网胡老师。 “央媒发稿不能改”是媒体行业和新闻传播领域的普遍理解。央媒&#xff0c;即中央主要媒体&#xff0c;是权威性的新闻源&#xff0c;当这些媒体发布新闻稿或报道时&#xff0c;其他省、…...

计算机竞赛 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉)

文章目录 0 前言1 课题说明2 效果展示3 具体实现4 关键代码实现5 算法综合效果6 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; 基于深度学习的数学公式识别算法实现 该项目较为新颖&#xff0c;适合作为竞赛课题方向&#xff0c;学…...

KPM算法

概念 KMP&#xff08;Knuth–Morris–Pratt&#xff09;算法是一种字符串匹配算法&#xff0c;用于在一个主文本字符串中查找一个模式字符串的出现位置。KMP算法通过利用模式字符串中的重复性&#xff0c;避免无意义的字符比较&#xff0c;从而提高效率。 KMP算法的核心思想是…...

全流程GMS地下水数值模拟及溶质(包含反应性溶质)运移模拟技术教程

详情点击公众号链接&#xff1a;全流程GMS地下水数值模拟及溶质&#xff08;包含反应性溶质&#xff09;运移模拟技术教程 前言 GMS三维地质结构建模 GMS地下水流数值模拟 GMS溶质运移数值模拟与反应性溶质运移模 详情 1.GMS的建模数据的收集、数据预处理以及格式等&#xff…...

GE D20 EME 10BASE-T电源模块产品特点

GE D20 EME 10BASE-T 电源模块通常是工业自动化和控制系统中的一个关键组件&#xff0c;用于为系统中的各种设备和模块提供电源。以下是可能包括在 GE D20 EME 10BASE-T 电源模块中的一些产品特点&#xff1a; 电源输出&#xff1a;D20 EME 模块通常提供一个或多个电源输出通道…...

游戏工作时d3dcompiler_47.dll缺失怎么修复?5种修复方法分享

游戏提示 d3dcompiler_47.dll 缺失的困扰&#xff0c;相信许多玩家都遇到过。这种情况通常会导致游戏无法正常运行&#xff0c;给玩家带来很大的不便。那么&#xff0c;该如何解决这个问题呢&#xff1f;小编将为大家介绍几种解决方法&#xff0c;希望对大家有所帮助。 首先&am…...

关于激光探测器光斑质心算法在FPGA硬件的设计

目录 0引言 1CCD采集图像质心算法 2基于FPGA的图像质心算法 3仿真结果与分析 4结论 0引言 在一些姿态检测的实际应用中&#xff0c;需要在被测对象上安装激光探测器[1]&#xff0c;利用CCD相机捕捉激光光斑来检测观测对象的实际情况&#xff0c;光斑图像质心坐标的提取是图…...

理清SpringBoot CURD处理逻辑、顺序

&#x1f497;wei_shuo的个人主页 &#x1f4ab;wei_shuo的学习社区 &#x1f310;Hello World &#xff01; 理清SpringBoot CURD处理逻辑、顺序 Controller&#xff08;控制器&#xff09;&#xff1a; 控制器接收来自客户端的请求&#xff0c;并负责处理请求的路由和参数解析…...

缓存读写淘汰算法W-TinyLFU算法

在W-TinyLFU中&#xff0c;每个缓存项都会被赋予一个权重。这个权重可以表示缓存项的大小、使用频率、是否是热数据等因素。每次需要淘汰缓存时&#xff0c;W-TinyLFU会选择小于一定阈值的权重的缓存项进行淘汰&#xff0c;以避免淘汰热数据。 另外&#xff0c;W-TinyLFU也会根…...

C++中的 throw详解

在《C++异常处理》一节中,我们讲到了 C++ 异常处理的流程,具体为: 抛出(Throw)--> 检测(Try) --> 捕获(Catch) 异常必须显式地抛出,才能被检测和捕获到;如果没有显式的抛出,即使有异常也检测不到。在 C++ 中,我们使用 throw 关键字来显式地抛出异常,它的用…...

vue 封装Table组件

基于element-plus UI 框架封装一个table组件 在项目目录下的components新建一个Table.vue <template><section class"wrap"><el-tableref"table":data"tableData" v-loading"loading" style"width: 100%":…...

MySQL主从复制错误

当在MySQL的多线程复制中遇到错误时&#xff0c;你可能会看到上述的错误信息。错误的核心在于从服务器上的工作线程在尝试执行一个特定的事务时遇到了问题。 为了解决这个问题&#xff0c;你可以采取以下步骤&#xff1a; 查看MySQL的错误日志&#xff1a;错误日志可能会提供更…...

Redis群集

目录 1、redis群集三种模式 2、Redis 主从复制 2.1 主从复制的作用 2.2 主从复制流程 2.3 搭建Redis 主从复制 3、Redis 哨兵模式 3.1 哨兵模式的作用 3.2 故障转移机制 3.3 主节点的选举 4、Redis 群集模式 4.1 集群的作用 4.2 Redis集群的数据分片 4.3 搭建Redis…...

谷歌浏览器插件

项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0&#xff1a;开发环境同步测试 cookie 至 localhost&#xff0c;便于本地请求服务携带 cookie 参考地址&#xff1a;https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来&#xff0c;加在到扩展即可使用FeHelp…...

使用VSCode开发Django指南

使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架&#xff0c;专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用&#xff0c;其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad&#xff08;Adaptive Gradient Algorithm&#xff09;是一种自适应学习率的优化算法&#xff0c;由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率&#xff0c;适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

Java - Mysql数据类型对应

Mysql数据类型java数据类型备注整型INT/INTEGERint / java.lang.Integer–BIGINTlong/java.lang.Long–––浮点型FLOATfloat/java.lang.FloatDOUBLEdouble/java.lang.Double–DECIMAL/NUMERICjava.math.BigDecimal字符串型CHARjava.lang.String固定长度字符串VARCHARjava.lang…...

代理篇12|深入理解 Vite中的Proxy接口代理配置

在前端开发中,常常会遇到 跨域请求接口 的情况。为了解决这个问题,Vite 和 Webpack 都提供了 proxy 代理功能,用于将本地开发请求转发到后端服务器。 什么是代理(proxy)? 代理是在开发过程中,前端项目通过开发服务器,将指定的请求“转发”到真实的后端服务器,从而绕…...

2023赣州旅游投资集团

单选题 1.“不登高山&#xff0c;不知天之高也&#xff1b;不临深溪&#xff0c;不知地之厚也。”这句话说明_____。 A、人的意识具有创造性 B、人的认识是独立于实践之外的 C、实践在认识过程中具有决定作用 D、人的一切知识都是从直接经验中获得的 参考答案: C 本题解…...

Webpack性能优化:构建速度与体积优化策略

一、构建速度优化 1、​​升级Webpack和Node.js​​ ​​优化效果​​&#xff1a;Webpack 4比Webpack 3构建时间降低60%-98%。​​原因​​&#xff1a; V8引擎优化&#xff08;for of替代forEach、Map/Set替代Object&#xff09;。默认使用更快的md4哈希算法。AST直接从Loa…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...

Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、Spring MVC与MyBatis技术解析

Java求职者面试指南&#xff1a;Spring、Spring Boot、Spring MVC与MyBatis技术解析 一、第一轮基础概念问题 1. Spring框架的核心容器是什么&#xff1f;它的作用是什么&#xff1f; Spring框架的核心容器是IoC&#xff08;控制反转&#xff09;容器。它的主要作用是管理对…...

Elastic 获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质,进一步增强教育解决方案产品组合

作者&#xff1a;来自 Elastic Udayasimha Theepireddy (Uday), Brian Bergholm, Marianna Jonsdottir 通过搜索 AI 和云创新推动教育领域的数字化转型。 我们非常高兴地宣布&#xff0c;Elastic 已获得 AWS 教育 ISV 合作伙伴资质。这一重要认证表明&#xff0c;Elastic 作为 …...