Ubuntu 下载安装NVIDIA显卡驱动

最新推荐文章于 2025-04-28 15:25:54 发布
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分类专栏： Linux 文章标签： ubuntu cuda nvidia
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Ubuntu安装Nvidia显卡驱动
Kevin__47的博客
07-14 4万+
本文旨在解决在笔记本安装双系统后无法直接外接显示器的问题。（在安装双系统之后，系统默认使用了nouveau驱动，显示一切正常，不存在启动黑屏问题）看了很多教程，梳理了以下一套安装流程！
解决NVIDIA Geforce RIX 3060 Laptop GPU与pytorch版本不兼容
Dz0411的博客
03-07 1786
造成这一错误的原因是我的RTX3060的显卡和pytorch的版本不适配，pytorch的版本过低或者过高。可知当前python解释器的版本为3.8，torch的版本为1.10.0，cuda的版本为10.2，版本过低。其中torch的版本为1.13.0，适配于python3.8的版本。找到对应的CUDA版本，我对应下载CUDA11.6版本，需要注意的是版本之间的对应，其官网的对应关系如下链接。卸载完成之后需要重新安装适配显卡的torch版本。显卡所支持cuda的最高版本为11.7。安装成功，问题解决。
Win11解决Failed to initialize NVML: Unknown Error问题
split718的博客
04-19 2767
点击windows图标搜索【设备管理器】，点击【显示适配器】即可查看自己设备的显卡型号，比如我的型号是“NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU”。下载完毕后双击打开，首先的驱动保存位置我选择的是默认位置，避免之后出现错误，点击OK，等待检测系统兼容性。这里的【下载类型】需要选择【Studio驱动程序（SD）】接下来选择【NVIDIA图形驱动程序】 ，点击同意并继续。安装选项我选择的是【自定义】，点击下一步。继续点击下一步，等待安装完毕即可。2.下载官方图形显示驱动。
PyTorch GPU环境配置 win11+NVIDIA GeForce RTX3060 Laptop GPU
weixin_56495125的博客
11-05 3669
PyTorch GPU环境配置 win11+NVIDIA GeForce RTX3060 Laptop GPU 本来想好好整理的但是累了
Ubuntu 20.04/22.04安装NVIDIA显卡驱动
最新发布
weixin_61801516的博客
04-28 1926
普通用户优先使用附加驱动工具，深度学习/开发者推荐PPA源安装。
Y9000p，3060-laptop，ubuntu安装显卡驱动nvidia-driver-470
weixin_49805002的博客
09-15 9329
问题介绍 最近搞了好几次系统来装显卡驱动，重启后一直有问题，最后成功安装。特此记录 电脑配置：2021联想y9000p 心酸历程 1.ubuntu18.04+RTX3060 （laptop）+nvidia-driver-470 用系统自带的软件和更新方法安装驱动，重启后，进入ubuntu系统左上角一直有图标一闪一闪， 无法进入图形化界面，进入tty命令行界面能输入 nvidia-smi 看到驱动已经安装，有长方块显示，但是nvidia-settings无法进入 2.ubuntu18.04+RTX3060
英伟达显卡【NVIDIA GeForece RTX3060 laptop GPU】装深度学习环境，学习框架为Pytorch
冰凌的博客
08-23 3378
2.安装完Anaconda后，进行环境变量配置【具体路径需要根据Anaconda安装路径来，可别照抄作业哦】，Path路径添加四个。5.装Opencv,Numpy,Pandas,Requests，便于调试程序，具体命令为从Anaconda命令行中输入。8.此时环境安装完毕，具体运行程序出现异常时，可以查找我的其他博客看一下有没有对应的方案。】下载Cudnn，并解压，将对应文件复制到Cuda安装位置的对应文件夹里。1.安装python包管理器Anaconda，在其官网【】下载Cuda11.6，并安装。
win10系统+3060显卡驱动+cuda11.5+cudnn8.3安装
fengxinzioo的博客
12-09 8670
windows10系统下面3060显卡驱动安装+cuda+cudnn安装细节
NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible
qq_50997458的博客
12-06 5073
显卡与torch版本不匹配
Ubuntu下安装nvidia显卡驱动(安装方式简单)
09-14
在Ubuntu系统中安装NVIDIA显卡驱动是一项常见的任务，尤其对于需要进行图形处理或高性能计算的用户来说至关重要。本文将详细介绍在Ubuntu上安装NVIDIA显卡驱动的简单步骤，适用于初学者和有一定经验的用户。 首先，...
在Ubuntu上安装NVIDIA显卡驱动，可以按照以下步骤进行，以确保流程的清晰和准确性： 1. 准备工作 查看显卡型号：使用
05-30
### 在Ubuntu上安装NVIDIA显卡驱动的详细步骤 #### 一、准备工作 **1.1 查看显卡型号** 在开始安装NVIDIA显卡驱动之前，首先要确定你的显卡型号。这一步非常重要，因为不同的显卡需要安装不同版本的驱动程序。...
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05-30
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RTX3060 Laptop GPU，CUDA11.6.134，win11要怎么安装昇思GPU版？
weixin_45666880的博客
10-26 530
您好，请查看官网配套的安装环境配置信息：https://www.mindspore.cn/install，你当前的环境版本比较新，暂未发布。看下是否可以适当降低下对应版本配置。RTX3060 Laptop GPU，CUDA11.6.134，win11要怎么安装昇思GPU版？
Ubuntu安装NVIDIA（GeForce RTX 3060） 显卡驱动
weixin_46084533的博客
05-14 3140
请注意，这是一个示例命令。您应该根据您的实际情况调整此命令，以确保安装正确的驱动程序版本。您可以在NVIDIA官网上查找适合您显卡的驱动程序版本。以上步骤应该可以帮助您安装NVIDIA GeForce RTX 3060 显卡驱动程序。打开终端并输入以下命令，以添加包含最新 NVIDIA 驱动程序的 PPA 仓库。在安装完驱动程序之后，请重新启动计算机以使其生效。
UserWarning:NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with th
热门推荐
tp_0moyi0的博客
10-13 1万+
今天打算学习一下简单的深度学习模型，然后在网上找了一段简单的代码 找的代码网站如下：Pytorch实战1：LeNet手写数字识别 (MNIST数据集)_sunqiande88的博客-优快云博客 复制拷贝之后在 VSCode 上面运行发现出了下面这个错误 PS D:\vscode\code> python day1013.py D:\Anaconda3\File\lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py:498: UserWarni.
【已解决】win11笔记本电脑突然无法检测到其他显示器 / 无法使用扩展屏(2024.8.29 / 驱动更新问题)
小秀的博客
08-30 1万+
注意，在安装 NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU 时，也就是导致扩展屏不能使用的整个驱动 的时候，我们要把所有杀毒软件全部关掉，因为杀毒软件默认会拦截该操作（比如火绒，360 什么的）。我们可以在里面手动搜索自己想要的驱动进行安装或者更新，如果嫌麻烦的话，也可以下载官方的 自动检查和更新驱动程序 ，让它扫描和自动更新驱动。安装驱动后重启，然后就可以发现扩展屏可以正常使用了。顺便多说一下对于小白，可以先了解下什么是驱动。
GeForce RTX 3060显卡在ubuntu系统上对应的显卡驱动版本nvidia-driver版本号是多少呢？
weixin_43501408的博客
07-11 986
在Anaconda的命令行中，输入nvidia-smi，可以得到一下界面，这里显示驱动版本是472.88，我不太懂英伟达显卡版本和驱动版本是不是一对应关系，不知道显卡版本是不是不能下载太新的驱动版本。然后使用sudo ubuntu-drivers autoinstall命令安装了默认的版本，安装完之后，使用nvidia-smi查看了安装的版本是最新的版本，看来默认安装的话就是最新的版本。但是有个疑问，ubuntu上显卡驱动的版本和windows上显卡驱动的版本不一致，以后在使用的过程中会出现问题吗？
Tensorflow环境配置出现的一系列问题
weixin_43387480的博客
07-20 666
要解决我的问题，只能安装CUDA10以上的，但与之对应的tensorlfow是2.0版本以上的，而tf1和tf2的代码差别较大，我很担心后续代码不兼容的问题（不过后面也解决了）。搜索后，找到解决办法，但不适合我，他的问题是由CUDA9.0造成的，但我的是10.0，所以pass。在CUDA安装目录的bin文件夹下，找到报错的文件，复制到系统盘的window的system32文件夹中，网上也有说复制到system中，没试过，应该也行，可自行尝试。因为莫凡用的是tf1，而我安装的是tf2。
(ultralytics) E:\yolo\ultralytics-main\ultralytics-main>E:/anaconda/envs/ultralytics/python.exe e:/yolo/ultralytics-main/ultralytics-main/test.py PyTorch版本: 2.6.0+cu126 CUDA可用: True GPU数量: 1 GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU
04-03
<think>嗯，用户的问题是关于如何验证PyTorch 2.6.0的CUDA支持和NVIDIA GeForce RTX 3060 GPU的兼容性，并确保test.py正常运行。首先，我需要回忆一下PyTorch和CUDA版本之间的关系，以及GPU的计算能力要求。 首先，用户提到之前有引用信息指出RTX 3080 Ti和RTX 4090因为计算能力的问题与PyTorch不兼容。RTX 3080 Ti的CUDA能力是sm_86，而PyTorch当前安装支持的版本是sm_37到sm_75。那RTX 3060的计算能力是多少呢？我记得NVIDIA的30系列显卡中，不同的型号有不同的计算能力。比如，RTX 3060属于Ampere架构，计算能力应该是sm_86吗？或者是不是不同的型号？比如，RTX 3060可能使用的是sm_86还是其他版本？这里需要确认一下。查资料的话，RTX 3060的计算能力是sm_86吗？或者是不是sm_80？可能记错了，可能需要查NVIDIA的官方文档。比如，根据NVIDIA的CUDA GPU列表，RTX 3060的计算能力是8.6，即sm_86。所以如果PyTorch 2.6.0支持的CUDA能力包括sm_86的话，那应该没问题，否则就会出现兼容性问题。 接下来，用户需要检查PyTorch是否正确安装了CUDA支持。首先应该确认PyTorch是否能够检测到CUDA。可以通过运行torch.cuda.is_available()来检查，如果返回True，说明PyTorch检测到了CUDA。然后检查torch.version.cuda，看看PyTorch编译时所依赖的CUDA版本。比如，PyTorch 2.6.0可能需要CUDA 11.7或12.1之类的版本，具体要看官方发布的信息。同时，用户需要确认系统中安装的CUDA工具包版本是否与PyTorch要求的匹配。例如，如果PyTorch是用CUDA 11.8编译的，那么系统中需要安装对应的CUDA工具包，或者至少兼容的驱动版本。 另外，显卡驱动也需要足够新，以支持所需的CUDA版本。例如，CUDA 12.x需要特定的驱动版本，而如果用户安装的是较旧的驱动，可能无法支持。所以需要检查nvidia-smi显示的驱动版本是否满足PyTorch和CUDA的要求。 接下来，关于RTX 3060的兼容性，需要确认PyTorch 2.6.0是否支持sm_86。根据用户提供的引用信息，之前的PyTorch版本可能不支持sm_86，导致不兼容。所以需要查看PyTorch 2.6.0的官方文档，确认其支持的CUDA架构。如果PyTorch 2.6.0已经支持sm_86，那没问题；否则可能需要从源码编译PyTorch或者使用预编译的版本是否已经包含对sm_86的支持。 然后，用户需要确保test.py能够正常运行。可能需要检查脚本中是否正确调用了CUDA，例如使用.to('cuda')将张量转移到GPU，或者使用DataLoader时设置pin_memory等。此外，运行脚本时是否有错误信息，比如显存不足，或者不支持的GPU架构等。 总结步骤应该是： 1. 验证PyTorch的CUDA支持：检查torch.cuda.is_available()，以及CUDA版本是否匹配。 2. 检查GPU的计算能力是否被PyTorch支持：确认RTX 3060的sm版本是否在PyTorch 2.6.0的支持列表中。 3. 确保CUDA工具包和驱动版本正确：安装对应版本的CUDA工具包，并更新NVIDIA驱动。 4. 测试test.py的运行：确保代码正确使用CUDA，处理可能的显存或兼容性问题。 可能遇到的问题：如果PyTorch 2.6.0的预编译版本不支持sm_86，那么用户可能需要安装更高版本的PyTorch，或者从源码编译，或者等待官方支持。或者检查是否有更新的PyTorch版本已经包含了所需的支持。 另外，用户提供的引用3提到需要从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA工具包，所以可能需要指导用户安装正确的CUDA版本，并确保环境变量设置正确，比如PATH和LD_LIBRARY_PATH包含CUDA的路径。 还有，用户需要确认CUDA工具包版本与PyTorch所需的版本一致。例如，PyTorch 2.6.0可能要求CUDA 11.8或12.1，具体需要查看PyTorch官方网站的安装命令。例如，在PyTorch官网的get-started页面，选择2.6.0版本，对应的CUDA版本可能有多个选项，用户需要选择与已安装的CUDA工具包匹配的版本，或者根据PyTorch推荐的版本来安装CUDA工具包。 最后，测试脚本时，可以先用简单的CUDA操作测试，例如创建一个张量并转移到GPU，看是否有错误。然后逐步运行test.py，观察是否有报错，并针对性解决。</think>### 分步验证 PyTorch、CUDA 及 GPU 配置 #### **1. 验证 PyTorch 的 CUDA 支持** 运行以下 Python 代码检查 PyTorch 是否支持 CUDA 并获取版本信息： ```python import torch print("CUDA是否可用:", torch.cuda.is_available()) # 应为 True print("PyTorch CUDA版本:", torch.version.cuda) # 需与本地CUDA工具包版本一致 print("GPU型号:", torch.cuda.get_device_name(0)) # 应为 NVIDIA GeForce RTX 3060 ``` - **若 `torch.cuda.is_available()` 返回 False**： 表示 PyTorch 未检测到 GPU，需检查驱动和CUDA安装[^3]。 - **若 CUDA 版本与本地工具包不匹配**： 需重新安装与 PyTorch 2.6.0 兼容的 CUDA 版本[^1][^3]。 --- #### **2. 确认 GPU 计算能力兼容性** - **RTX 3060 的计算能力为 `sm_86`** PyTorch 2.6.0 的预编译版本默认支持的 CUDA 架构为 `sm_37` 到 `sm_90`（需查看官方文档）。若仍出现 `not compatible` 警告[^2]，需通过以下方法解决： 1. **升级 PyTorch**：安装支持 `sm_86` 的 PyTorch 版本（如 nightly 版本）。 2. **手动编译 PyTorch**：添加对 `sm_86` 的支持（需源码编译）。 --- #### **3. 检查 CUDA 工具包与驱动版本** 1. **查看 CUDA 工具包版本**： ```bash nvcc --version ``` 确保输出版本与 `torch.version.cuda` 一致（如 11.8 或 12.1）。 2. **查看显卡驱动版本**： ```bash nvidia-smi ``` 检查驱动版本是否满足 CUDA 工具包的最低要求（例如 CUDA 12.x 需要驱动 ≥ 525.60.13）。 --- #### **4. 确保 test.py 正确调用 GPU** 在脚本中添加以下代码验证 GPU 调用： ```python device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") tensor = torch.randn(3,3).to(device) print("张量已分配至:", tensor.device) ``` 若输出 `cuda` 则表示 GPU 调用正常。 --- #### **5. 常见问题排查** - **显存不足**： 使用 `nvidia-smi` 监控显存占用，减少批量大小（`batch_size`）。 - **CUDA 版本冲突**： 卸载旧版本 PyTorch 和 CUDA，按官网指令重新安装。 --- ###
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