ubuntu14.04.5装cuda7.5记录(解决unable to locate the kernel source，装cuda黑屏问题，装cuda循环登录问题）

最新推荐文章于 2025-10-10 21:07:18 发布
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#ubuntu #cuda #华硕 #nvidia

这篇博客详细记录了在Ubuntu14.04上安装CUDA7.5过程中遇到的无法定位kernel源、安装后黑屏及循环登录的问题。作者通过尝试多种方法，最终成功解决这些问题，包括从NVIDIA官网下载驱动、卸载旧驱动、关闭Secure Boot等步骤。此外，还提到了安装CUDA后可能遇到的设备未检测到的错误。

（自己的电脑是F华硕 L5900U GEFORCE 940M，这篇博客记录的不是解决问题的通用的方法论，而是记录自己的一次尝试，大家要仔细阅读，找到对你自己有用的，希望对大家有帮助）

之前一篇博客装的ZED双摄配置是在dell电脑上安装的，总体来说能装完cuda，已经成功90%，之前说60%真的是失误。幸好已经有了一些经验这次花了两天时间配出来了，不过其路更坎坷。

主要是因为出现了一个关于内核的错误，对于我们这些不是计算机出身的很是头疼，无奈到处google，也得到了实验室师兄弟的支持与鼓励==怎么感觉自己获奖了，不多说了，这次没有图上了=_=


直接上在sudo sh cuda*.run时装驱动时候的error：

nstalling the NVIDIAdisplay driver...


The driverinstallation is unable to locate the kernel source. Please make surethat the kernel source packages are installed and set up correctly.If you know that the kernel source packages are installed and set upcorrectly, you may pass the location of the kernel source with the'--kernel-source-path' flag.

看了好几天这个error，国外的网站几乎查了便，都说让我

sudoapt-get install linux-headers-$(uname-r)


可能是我学艺不精，并不懂它是什么意思吧，反正没用，如果有用请告诉具体怎么操作


顺便说一下，安装ubuntu14.04的时候联网安装，内核就能变为4.4.0-42-generic，然后我就卸载了之前的版本的内核，

sudo apt-get purge linux-image-4.4.0-31-generic linux-image-extra-4.4.0-31-generic

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＜Linux＞ Ubuntu kernel 源码编译 替换
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本次是在win10自带的hyper-v上安装Ubuntu 16.04 server虚拟机进行试验(desktop版本类似),ubuntu的系统源代码编译后大概需要15G的内存空间,加上压缩包,及编译之后安装modules, kernel等等,大概需要20G空间. 1, 下载Ubuntu Server http://releases.ubuntu.com/16.04/ubuntu-16.04.7-server-amd64.iso 镜像大概800多M,国内下载比较慢,可以用迅雷(2M/s还是没问题的)等下
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Done E: Unable to locate package cuda
06-24
### 无法找到CUDA包的错误解决方案 当遇到 `E: Unable to locate package cuda` 的错误时，通常是因为系统无法找到指定的CUDA包。以下是一些可能的原因及解决方法： #### 1. 检查源列表配置 确保系统的APT源中包含CUDA相关的软件包。可以通过编辑APT源列表文件 `/etc/apt/sources.list` 或者添加特定的CUDA源来解决此问题[^1]。 ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update ``` 如果使用的是NVIDIA官方提供的CUDA安装指南，则需要手动下载并添加CUDA的APT源文件。例如，对于CUDA 12.4版本，可以执行以下命令： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update ``` #### 2. 确保正确的CUDA版本 错误信息中的 `cuda-toolkit-12-4` 表明系统尝试安装CUDA 12.4版本。然而，该版本可能尚未被APT源支持或者系统环境不兼容。建议检查当前CUDA支持的版本，并选择适合的操作系统和架构版本[^4]。 可以访问[NVIDIA CUDA Toolkit Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)以确认目标版本是否可用。 #### 3. 验证依赖项和硬件支持 在某些情况下，硬件或驱动程序可能不支持所需的CUDA版本。例如，在Jetson TX2设备上离线安装CUDA 9.0时，若缺少必要的依赖项或驱动程序，可能会导致类似错误[^4]。 验证NVIDIA驱动是否已正确安装，并满足CUDA最低要求： ```bash nvidia-smi ``` 如果未安装驱动程序或版本过低，请先更新驱动程序： ```bash sudo apt-get install nvidia-driver-xxx ``` #### 4. 手动安装CUDA工具包 如果APT源无法正常工作，可以选择手动下载并安装CUDA工具包。从NVIDIA官网下载对应的 `.deb` 或 `.run` 文件后，按照以下步骤操作： ```bash # 下载并安装DEB包 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-12-4-local_12.4.0-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-12-4-local_12.4.0-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` #### 5. 检查网络连接和代理设置 有时，APT源无法访问可能是由于网络问题或代理设置不当引起的。尝试临时禁用代理或切换到其他镜像源： ```bash sudo nano /etc/apt/apt.conf.d/99proxy ``` 删除或注释掉代理相关配置后重新运行 `sudo apt-get update`。 --- ### 示例代码：验证CUDA安装 安装完成后，可通过以下命令验证CUDA是否正常工作： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果输出为 `True`，则表示CUDA已成功安装并可用。 ---
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