给学习Linux系统小白的两三个建议

本文探讨了Linux在国内的使用现状,强调了好奇心对学习的重要性,并分享了一名Linux初学者的学习路径,包括选择合适的Linux发行版、养成良好的操作习惯、推荐学习资源等。

前段时间看过一个针对国内Linux使用情况的调研表,有了不少感慨。现在听说过linux,会一点linux基本操作的人多如牛毛,然而真正能用linux做一点事情的确少之又少。无论是公司还是学校,办公基本上都基于win。这也造成了国人不习惯接触linux的主要原因。

看到好多人,学了点基础操作命令,就在那里意气风发,觉得新世界大门就在眼前,抬起脚就能走进去。但其实,他们距离大门还有很长很长的一段充满荆棘的道路。如果不是相关专业的人接触linux,那么,就说明这个人有很强的好奇心,这是一个学习linux的必要条件。我也是一个刚刚踏上充满荆棘的路上的一个小菜鸟,不懂什么大的道理,也没有高深的技术,我只是想向和我一样的,刚踏上学习之路的人,我的学习材料是《Linux就该这么学》说一下我的坚持,大神勿喷。

 

首先需要对各个Linux发行版有一定的了解,相对来说redhat系列入门的性价比比较高,因为现在的生产环境基本上都是redhat系列,而且维护状态来说相对较好,有完备的支撑体系。然后就需要了解一些,redhat和其他发行版本的联系与区别。比如Fedora Core、Red Hat Enterprise Linux、Centos。说到centos,可能有的新手不知道redhat与centos的联系,简单介绍下。简单来说,centos是redhat收费版本的重编译免费版本。使用centos可以获得与redhat 企业级linux一样的功能和性能。同时centos还提供免费的长期升级和更新服务。所以,在大多的RHEL的克隆版本中,CentOS是很出众很优秀的。虽然说centos是RHEL的克隆,但并不是一模一样,所说的克隆是具有百分之百的互换性。对于centos其实不尽相同,RHEL的软件在CentOS上面不能保证百分之百的正常工作。

介绍完相关发行版,第二就是要养成一个良好的linux操作习惯。当你进入linux的学习之后,请不要用windows的工作方式来思考问题,因为它们之间确实有很大的不同,比如它们之间的内存管理机制,进程运行机制等都有很大不同,所以,抛开windows那种思维,用全新的理念尝试去挖掘linux身上特有的潜质,对初学者至关重要。其中最重要的是一定要习惯命令行操作方式。Linux是一个命令行组成的操作系统,精髓在命令行,无论图形界面发展到什么水平,命令行方式的操作绝对是不会变的,Linux命令有许多强大的功能:从简单的磁盘操作、文件存取、到进行复杂的多媒体图象和流媒体文件的制作都离不开命令行。虽然linux也有桌面系统,但是X-window也只是运行在命令行模式下的一个应用程序。因此,可以这么说,命令是学习linux系统的基础,学习linux,很大程度上就是学习命令,很多linux高手其实都是玩儿命令很熟的人。另外,就是要选用一本入门书籍,如果你现在开始下决心学习linux了,那么第一件你要做的事情是到书店去挑一本好书.而不是到论坛社区去问该用什么版本,该如何学习linux.一本好的入门教材可以让你快速领悟linux的操作方式,系统的基本使用等等.而且都是前人总结经验写出来的,他可以帮你搭起一个学习 linux的框架,对linux有一个总体的认识。我自己读的是刘遄老师的《Linux就该这么学》,从这本章节在网上发布就开始关注,内容角度从小白开始,没有一点陌生感,基本会遇到的困难,书中或视频基本都有相关解释,适合入手学习。

很多linux知识,例如每个命令的参数含义,在书本上说的很清楚,看起来也很容易理解,但是一旦组合起来使用,却发现并不是那么容易,不经历多次的动手练习,其中的技巧是无法掌握的。
人类大脑不像计算机的硬盘一样,除非硬盘坏掉或者硬盘被格式化,否则储存的资料将永远而且时刻的记忆在硬盘中。而在人类记忆的曲线中,必须要不断的重复练习才会将一件事情记得比较熟。同样的,学习 Linux 也一样,如果无法经常学习的话,学了后面的,忘记了前面的;还有些linux初学者也学了很多linux知识,但是由于长期不用,导致学过的东西在很短的时间内又忘记了,久而久之,失去了学习的信心。

还有就是,一定要学会阅读系统自带文档,可能会是英文的,一定要自己查字典或按自己的方式来理解,尽量不要看别人的翻译版本。因为很容易被其他人的理解带偏自己的思路,但是不能否认别人的翻译都有他们自己的道理。

最后一定要坚持,学习不是一朝一夕就可以完成的。遇到问题,多自己查查资料,问问前辈,翻翻论坛博客等,慢慢积累。等到最后,你可能就会成为小时候所仰望的人。

转载于:https://www.cnblogs.com/Hdf-fight/p/6905789.html

<think>我们面对的用户可能是Linux系统小白,所以需要详细、步骤清晰的讲解。 用户的问题:在已安装CUDA的情况下,如何检查已安装的CUDA版本以及是否需要重新安装。 根据之前的回答,我们总结过: 1. 通常需要重装CUDA,因为驱动和CUDA是独立的。 2. 需要重装的情况:驱动与CUDA版本兼容、使用runfile安装时驱动被卸载、出现库文件丢失错误等。 现在,我们按照以下步骤详细讲解: 步骤1:检查已安装的CUDA版本 有两种方法: a. 使用nvcc(CUDA编译器)检查:`nvcc --version` b. 使用nvidia-smi检查驱动支持的CUDA版本:`nvidia-smi` 步骤2:判断是否需要重装 - 比较两个命令显示的CUDA版本。注意:nvidia-smi显示的CUDA版本是驱动支持的最高版本,而nvcc显示的是实际安装的版本。 - 如果nvcc显示的版本小于等于nvidia-smi显示的版本,则兼容,需要重装。 - 如果nvcc显示的版本高于nvidia-smi显示的版本,则驱动支持当前CUDA版本,需要升级驱动或降级CUDA。 步骤3:检查环境变量 - 如果驱动重装后,nvcc命令找到,可能是因为环境变量丢失。需要检查~/.bashrc中是否设置了CUDA的路径。 步骤4:验证CUDA是否正常工作 - 运行一个简单的CUDA程序(如deviceQuery)来验证。 下面详细展开: ### 一、检查已安装的CUDA版本 #### 方法1:使用`nvcc`(适用于检查实际安装的CUDA Toolkit版本) 打开终端,输入: ```bash nvcc --version ``` 如果已正确安装CUDA Toolkit,会显示类似: ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation Built on Wed_Nov__8_19:24:43_PST_2023 Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.103 Build cuda_12.3.r12.3/compiler.33567101_0 ``` 这里`release 12.3`就是安装的CUDA版本。 **注意**:如果提示`nvcc: command not found`,可能是因为环境变量没有设置好。此时需要检查CUDA的安装路径(通常在`/usr/local/cuda-版本号`)并设置环境变量(见后文)。 #### 方法2:使用`nvidia-smi`(检查驱动支持的CUDA最高版本) 在终端输入: ```bash nvidia-smi ``` 输出结果顶部会显示: ``` +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.161.07 Driver Version: 535.161.07 CUDA Version: 12.2 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ ... ``` 这里`CUDA Version: 12.2`表示当前驱动支持的最高CUDA版本是12.2。 ### 二、判断是否需要重新安装CUDA 比较两个版本: - `nvcc --version`显示的版本(假设为11.8) - `nvidia-smi`显示的版本(假设为12.2) 因为11.8 < 12.2,所以驱动支持11.8版本的CUDA,需要重装。 如果`nvcc`显示12.3,而`nvidia-smi`显示12.2,则12.3>12.2,驱动支持,此时需要: - 升级驱动到支持CUDA 12.3的版本(参考NVIDIA官网的驱动版本支持表),或者 - 卸载CUDA 12.3,安装12.2或更低版本。 ### 三、检查环境变量 如果`nvcc`命令找到,可能是环境变量未设置。需要编辑`~/.bashrc`文件(或其他shell配置文件如`~/.zshrc`): ```bash nano ~/.bashrc ``` 在文件末尾添加(以CUDA 12.2为例): ```bash export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 保存后执行: ```bash source ~/.bashrc ``` 然后再次尝试`nvcc --version`。 ### 四、验证CUDA是否正常工作 CUDA安装包中自带了一些示例程序,我们可以编译并运行其中一个来验证: 1. 进入示例程序目录(如果存在,可能需要安装cuda-samples): ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery ``` 如果该目录存在,可以手动安装示例: ```bash sudo apt install cuda-samples-12-2 # 请根据CUDA版本调整 ``` 2. 编译并运行: ```bash sudo make ./deviceQuery ``` 如果输出最后显示`Result = PASS`,则CUDA工作正常。 ### 五、需要重装CUDA的情况 1. 版本兼容(如上所述,且无法通过升级驱动解决)。 2. 使用runfile安装方式时,卸载驱动导致CUDA被破坏(因为runfile安装方式将驱动和CUDA捆绑)。 3. 出现库文件缺失错误,例如:`libcuda.so not found`。 **重装方法**: - 卸载当前CUDA(如果之前用runfile安装,则运行原来的.run文件并选择卸载;如果用deb安装,则用`sudo apt purge cuda`)。 - 重新下载所需版本的CUDA安装包(从NVIDIA官网),选择合适的安装方式(推荐deb方式,更简单)。 ### 六、最佳实践建议 1. **安装方式选择**: - 驱动单独安装(使用`apt`或从NVIDIA官网下载驱动包)。 - CUDA Toolkit使用deb方式安装(避免与驱动捆绑)。 2. **多版本管理**: - 使用`update-alternatives`管理多个CUDA版本(参考引用[3]的方法[^3]),或者通过修改环境变量切换。 3. **定期检查**: - 更新驱动后,及时检查CUDA是否正常工作。 ### 总结流程图 ```mermaid graph TD A[开始] --> B[运行 nvidia-smi] B --> C[查看驱动支持的CUDA最高版本] A --> D[运行 nvcc --version] D --> E[查看实际安装的CUDA版本] C --> F{比较版本} E --> F F -->|实际版本 <= 驱动支持版本| G[兼容,需要重装] F -->|实际版本 > 驱动支持版本| H[兼容,需升级驱动或降级CUDA] G --> I[检查环境变量] I --> J[若nvcc可用则设置PATH和LD_LIBRARY_PATH] J --> K[运行deviceQuery验证] H --> L[重装驱动或CUDA] ``` 通过以上步骤,用户可以自行检查并决定是否需要重装CUDA。 §§相关问题§§ 1. 如何升级NVIDIA驱动到最新版本? 2. 如何彻底卸载CUDA及其所有依赖? 3. 使用`update-alternatives`管理多版本CUDA的具体步骤是什么? 4. 运行`deviceQuery`时出现`CUDA driver version is insufficient`错误如何解决? 5. 如何查看当前系统已安装的所有CUDA版本?</think>### Linux系统下检查CUDA版本与重装判断指南 以下是针对Linux小白的详细操作流程,通过终端命令逐步检查CUDA状态并判断是否需要重装: --- ### 一、检查已安装的CUDA版本(2种方法) #### 方法1:查看CUDA编译器版本 ```bash nvcc --version ``` 输出示例: ``` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2023 NVIDIA Corporation Built on Wed_Nov__8_19:24:43_PST_2023 Cuda compilation tools, release 12.3, V12.3.103 ``` **关键信息**:`release 12.3`表示实际安装的CUDA版本 #### 方法2:查看驱动支持的CUDA版本 ```bash nvidia-smi ``` 输出示例(顶部第二行): ``` +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.161.07 Driver Version: 535.161.07 CUDA Version: 12.2 | ``` **关键信息**:`CUDA Version: 12.2`表示驱动支持的最高版本[^1] --- ### 二、判断是否需要重装CUDA #### ✅ 需要重装的情况(同时满足): 1. **版本兼容**:`nvidia-smi`显示的版本 ≥ `nvcc --version`显示的版本 (例:驱动支持12.2 > CUDA 12.0 → 兼容) 2. **库文件验证正常**: ```bash ls /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so* # 应有多个版本文件 ``` 3. **测试程序通过**: ```bash cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make && ./deviceQuery # 最后显示"Result = PASS" ``` #### ⚠️ 需要重装的情况(任一满足): 1. **版本冲突**:`nvidia-smi`版本 < `nvcc`版本 (例:驱动支持11.8 < CUDA 12.0 → 需升级驱动或降级CUDA) 2. **环境变量丢失**(修复后仍无效): ```bash # 检查变量是否设置 echo $PATH | grep cuda echo $LD_LIBRARY_PATH | grep cuda # 若未设置,编辑~/.bashrc添加: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc # 刷新配置[^3] ``` 3. **关键文件缺失**: ```bash # 出现以下错误时需要重装 nvcc: error while loading shared libraries: libcuda.so.1: cannot open shared object file ``` --- ### 三、操作流程图解 ```mermaid graph TD A[开始] --> B[运行 nvidia-smi] B --> C[查看驱动支持的CUDA版本] A --> D[运行 nvcc --version] D --> E[查看实际CUDA版本] C --> F{版本比较} E --> F F -->|驱动版本 ≥ CUDA版本| G[兼容,无需重装] F -->|驱动版本 < CUDA版本| H[兼容] H --> I[选择方案:<br>1. 升级NVIDIA驱动<br>2. 降级CUDA版本] G --> J[运行 deviceQuery 测试] J --> K{测试通过?} K -->|是| L[正常使用] K -->|否| M[检查环境变量] M --> N{问题解决?} N -->|是| L N -->|否| O[需重装CUDA] ``` --- ### 四、最佳实践建议 1. **安装方式选择**: - 优先使用deb方式单独安装驱动,避免与CUDA捆绑 ```bash sudo apt install nvidia-driver-535 # 单独安装驱动 ``` 2. **多版本管理**(推荐): ```bash sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-12.3 1200 sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-11.8 800 sudo update-alternatives --config cuda # 交互式切换版本 ``` 3. **PyTorch用户优化**: - 使用conda安装PyTorch可避免系统CUDA依赖[^2] ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch ``` > 只要驱动版本兼容且测试通过,**绝大多数情况无需重装CUDA**。重装驱动通常会删除`/usr/local/cuda-xx.x`目录下的文件[^1]。
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