Ubuntu 20.04 と NVIDIA ドライバーのインストールに関するチュートリアル

Ubuntu 20.04をインストールする NVIDIAドライバーをインストールする Pytouchとtensorflow環境を構成する

ローカル環境: Dell G3 3579
win10、システムは128 SSD上にあります

Ubuntu 20.04をインストールする

1 F2を押してBIOSに入る
2 セキュリティブート設定を無効にする
3 参考文献
https://www.jb51.net/article/173277.htm

NVIDIA ドライバーをインストールする

ドライバーをインストールするときは、まずnouveauを無効にします
次に、元のNVIDIAドライバー（ある場合）をアンインストールします。
参照:
https://www.jb51.net/article/171959.htm
しかし、この状況をインストールした後
nvidia-smi に出力があり、nvidia-settings にも反映されています。ショートカットアイコンも生成されています。ただし、有効にするために再起動した後、設定->バージョン情報で、グラフィックカードが元の統合グラフィックカード 630 から lvib か何かに変わっています。承認された学習環境の構築には影響しませんが、今後ハングアップするのではないかと常に感じています。別の状況があります。ドライバーをインストールした後、設定->バージョン情報で、グラフィックカードに GTX1060 が表示されます。しかし、コンピューターを起動またはシャットダウンするたびに、dev/sda5 clean…dev/sda6 clean と表示されます。2 秒後にシャットダウンし、起動時にも同じことが起こります。
別の状況もあります。環境はセットアップされ、ドライバーなどはすべて準備ができていますが、NetEase Cloud Music をインストールするときにコマンドがいくつかの依存関係を取得する必要があり、その後コマンド行が渡され、起動時に dev/sda6 clean が無限に点滅します。 ctro-alt-f1 で tty を開くことはできますが、ユーザー名とパスワードを入力する時間がなく、1 秒以内に tty がクラッシュします。その後、システムに入ることができなくなりました。最後にシステムを再インストールします。
Ubuntu システムをインストールした後は、何も更新せず、nouveau を無効にしないでください。まず最初に、ドライバーを直接インストールします。

再起動後、何も起こりませんでした。

pytouch の構築

miniconda3をインストールし、
USTC、清華大学ソースに変更
conda 作成 -n pytouch python=3.7
conda pytouch をアクティブ化
conda config --add チャネル https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda インストール pytorch=0.4.1 torchvision cuda90

PyCharmをインストールする

ツール->デスクトップエントリの作成をクリックしてショートカットキーを直接生成し、コンパイラをpytouchに設定します。
GPU の使用をテストするには、コードを入力します。

輸入トーチ
フラグ = torch.cuda.is_available()
印刷(フラグ)

ngpu=1
# どのデバイスで実行するかを決める
デバイス = torch.device("cuda:0"、(torch.cuda.is_available() かつ ngpu > 0) の場合、それ以外の場合は "cpu")
印刷(デバイス)
印刷(torch.cuda.get_device_name(0))
印刷(torch.rand(3,3).cuda()) 
＃ 真実
# キューダ:0
# GeForce GTX 1060
# テンソル([[0.5772, 0.5287, 0.0946],
# [0.9525, 0.7855, 0.1391],
# [0.6858, 0.5143, 0.8188]]、デバイス='cuda:0')

tensorflow14をインストールする

テンソルフローをtfとしてインポートする
tensorflow.python.clientからdevice_libをインポートします
印刷(device_lib.list_local_devices())
輸入警告
警告.filterwarnings("無視")
hello = tf.constant("こんにちは、Tensorflow")
印刷(こんにちは)
a=tf.constant([1.0,2.0]) #定数を定義 b=tf.constant([3.4,4.0])
結果1=a+b
print("a+b=",結果1)
c = tf.定数([[3.0],[1.4]])
結果2=a+c
セッション = tf.Session()
print("result1:",result1)#結果は "add:0" のテンソルであり、シェイプには要素が 1 つだけあります。つまり、次元は 1 です。
# 2 は、最初の次元に 2 つの要素があり、それらが浮動小数点型であることを意味します。
 印刷(sess.run(結果1))
 print("結果2:",結果2)
 印刷(sess.run(結果2))
 印刷(sess.run(hello))
を除外する：
 #例外処理 print("Exception")
ついに：
 #セッションを閉じてリソースを解放する sess.close() 

要約する

Ubuntu 20.04 のインストールと NVIDIA ドライバーのインストールに関するこの記事はこれで終わりです。Ubuntu 20.04 NVIDIA ドライバーのインストールの詳細については、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。