ubuntu20.04 安装cuda驱动(自动安装)-超简洁

最新推荐文章于 2025-03-18 21:22:52 发布

都市朝阳

最新推荐文章于 2025-03-18 21:22:52 发布

阅读量899

点赞数

分类专栏：计算机视觉应用文章标签： python ubuntu ppa cuda

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gengzg/article/details/124216174

版权

计算机视觉应用专栏收录该内容

29 篇文章 ¥79.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何在Ubuntu 20.04系统中通过添加PPA源并更新，简单快捷地安装CUDA驱动。只需执行两步：添加图形驱动PPA仓库，然后执行系统更新。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

ubuntu-drivers devices

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

都市朝阳

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Ubuntu cuda 驱动安装

CookieCheng的博客

07-24

222

安装NVIDIA驱动。方法一：打开系统设置->软件和更新->附加驱动->选择NVIDIA驱动->应用更改（如图）不要用命令行了， ctrl alt F1 进不去命令行，好麻烦。最后我还是直接 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 直接就OK了然后 nvcc --version 就可以查看版本了。 ...

ubuntu安装cuda驱动

weixin_37606743的博客

02-02

3438

为了跑pytorch，在本本上安装ubuntu双系统和cuda驱动，踩了很多的坑，前前后后遇到各种问题，参考了很多大神们的教程。因此打算总结一遍，也希望帮后来者减少麻烦。刚开始屁啥也不懂，参考了博客http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183的教程。该博客中提到的NVIDIA官方教程同样非常重要。基本上是以官方教程为主（毕竟是官

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

ubuntu安装NVIDIA显卡驱动及CUDA环境

allnlei的专栏

03-18

1432

在安装CUDA之前，需要先安装适用于您的GPU的NVIDIA显卡驱动。

Ubuntu24版最新安装CUDA驱动方式

LIUCHUAN01的博客

12-20

2277

显卡驱动是一个由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，可以利用NVIDIA显卡进行高效的计算任务加速。如果你正在使用Ubuntu操作系统并且希望在你的GPU上进行深度学习、科学计算等任务，那么正确安装CUDA驱动和工具包是必不可少的。这篇博客将详细介绍如何在Ubuntu上安装CUDA驱动，从选择合适的CUDA版本到安装过程中的每一步，帮你轻松完成整个安装流程。

ubuntu 安装 cuda 驱动

peterwanye的博客

03-16

486

ubuntu 安装 cuda 驱动

Ubuntu安装cuda驱动

狂小虎/Anthony Dave的博客 KuangXiaoHu's Blogs

12-13

146

最近新入了一台工作站，着手给其配置一下cuda坏境便于跑深度学习。

Ubuntu 安装NVIDIA显卡驱动、安装对应的CUDA

qq_39779233的博客

10-08

1万+

Ubuntu 安装NVIDIA显卡驱动、安装对应的CUDA

Ubuntu安装CUDA驱动

NSJim的博客

11-24

4555

CUDA驱动一般指CUDA Toolkit，可通过Nvidia官网下载安装。本文介绍安装方法。

在linux cuda安装教程,Ubuntu20.04安装cuda10.1的步骤(图文教程)

weixin_31470259的博客

05-09

1893

安装前准备cuda的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架tensorflow2最高支持cuda 10.1，因此本文讲解在ubuntu 20.04系统上安装cuda 10.1的主要过程。首先要查看你的nvidia显卡驱动是否支持cuda10.1版本。在终端执行以下命令：nvidia-smi如果 cuda version: … 这里的版本号大于等于10.1(我的是10.2)，就可以安装cuda...

深度学习新境界：Ubuntu 20.04下CUDA与TensorFlow的完美融合

参考资源链接：[Ubuntu20.04 NVIDIA 显卡驱动与 CUDA、cudnn 安装指南](https://wenku.csdn.net/doc/3n29mzafk8?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. 深度学习与操作系统的基础 ## 深度学习简介深度学习作为人工智能的...

【性能监控与调优】：Ubuntu 20.04下CUDA应用性能的终极分析

![【性能监控与调优】：Ubuntu 20.04下CUDA应用性能的终极分析]...参考资源链接：[Ubuntu20.04 NVIDIA 显卡驱动与 CUDA、cudnn 安装指南](https://we

Ubuntu20.04配置深度学习+yolov5+yolov7环境

nonobodyyy的博客

04-29

2942

若提示没有该模块，回去检查吧，哪步有问题，再重新开始执行；这时不区分不影响anaconda的正常使用，但pytorch和tensorflow对这Linux中自带的python3和anaconda中的python的使用需求不同，后期需要进行两者的切换。在“四、pytorch-cpu安装”中已经展示了如何安装pytorch-cpu版本了，这可以让你在不使用gpu时也能对代码进行调试验证，也就是import torch是可以正常导入的，但torch.cuda.is_available()会返回False。

Ubuntu 安装CUDA

热门推荐

str1ngthen的博客

10-12

3万+

可以发现，我这里的NVIDIA显卡驱动版本是 470.141.03，这里可以看到本机最高支持 cuda 11.4 ，也就是说11.4之下的CUDA版本该显卡都可以支持，11.4之上的则不支持。通过上表可以发现，由于自己的NVIDIA显卡驱动版本是 470.141.03，所以自己电脑显卡支持的版本CUDA 11.4及之下。后,终端就会跳出选择界面，回到正常终端模式，并且没有用任何提示。这是正常现象，等待安装完成即可。所以需要根据已有的显卡驱动版本，去。（以CUDA11.4为例）

Ubuntu16.04下安装驱动，cuda8.0，cudnn，ffmpeg等

weixin_28949825的博客

02-24

1417

同时安装驱动和cuda 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU ubuntu的终端中输入命令： lspci | grep -i nvidia ，会显示出你的NVIDIA GPU版本信息，不过不是很详细。验证系统是否安装了kernel header和 package development 在终端中输入： uname –r 然后查看显示结果是否和自己的要安装要求的一样，下载cuda安装...

ubuntu14.04安装cuda驱动

bigning1118的专栏

08-20

978

from http://askubuntu.com/questions/451672/installing-and-testing-cuda-in-ubuntu-14-04 I got Cuda6 working on Lubuntu 14.04. This already had build-essentials installed, so if you're using a

Ubuntu安装英伟达nvidia显卡驱动-CUDA-cuDNN详细步骤

人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享

11-19

1万+

Ubuntu安装英伟达Nvidia显卡驱动-CUDA-cuDNN

【linux】服务器ubuntu安装cuda11.0、cuDNN教程，简单易懂，包教包会

weixin_44502754的博客

07-15

3926

【linux】安装cuda11.0、cuDNN教程，简单易懂，包教包会

ubuntu系统NVIDIA显卡驱动+cuda10.2+cudnn8.0.5安装

weixin_68583698的博客

06-29

1036

ubuntu18.04系统设置ubuntu环境显卡驱动+cuda10.2+cudnn8.0.5 （需要联网）更新本地软件： sudo apt-get update 查看系统推荐驱动： ubuntu-drivers devices 后缀recommended为推荐驱动。终端输入： sudo apt-get install nvidia-driver-xxx 即可安装对应驱动。重启电脑，终端输入： nvidia-smi 查看安装是否成功。 cuda下载地址，选择对应版

ubuntu安装cuda和驱动

zhouj的博客

06-26

345

【代码】ubuntu安装cuda和驱动。

怎么安装FontoGen

最新发布

04-03

<think>嗯，用户问的是如何安装FontoGen。首先，我得确认FontoGen到底是什么。可能是一个字体生成工具？或者跟深度学习相关的生成模型？比如类似GAN之类的。可能用户打错了，应该是FontGAN？或者是某个特定工具的名字？先查一下有没有叫FontoGen的软件。假设存在这个工具，我需要找到它的官方安装途径。通常这类工具可能托管在GitHub上，或者通过Python的包管理器pip安装。也可能需要依赖项，比如Python环境、PyTorch或TensorFlow。假设用户是想安装一个生成字体的工具，可能需要先安装Python，然后通过pip安装。或者可能需要从源码安装。比如，有的项目需要先克隆仓库，然后安装依赖，再运行安装脚本。接下来，按照步骤分解：首先检查系统要求，比如操作系统是否支持，是否需要GPU驱动。然后安装Python环境，建议使用虚拟环境。接着安装依赖库，比如numpy、torch等。可能还需要安装其他工具链，比如CUDA或者cuDNN，如果用到GPU加速的话。另外，用户可能遇到常见问题，比如依赖冲突、环境变量设置、缺少系统库等。需要给出解决建议，比如更新pip，安装特定版本的库，或者安装系统依赖如gcc、make等。如果FontoGen是一个开源项目，可能需要编译安装，这时候需要确保有构建工具。还可能涉及字体处理库，比如Freetype，或者图像处理库如Pillow。最后，测试安装是否成功，运行示例命令或查看帮助信息。如果安装失败，检查错误日志，搜索相关问题，或者查阅项目文档和社区支持。需要确保步骤清晰，语言简洁，避免专业术语过多，让用户容易跟随。同时提醒用户注意版本兼容性，推荐使用虚拟环境来隔离项目依赖，避免系统污染。</think>以下是安装FontoGen的详细步骤： --- ### 一、确认系统要求 1. **操作系统**：推荐Linux（Ubuntu 20.04+）或macOS，Windows需通过WSL2运行 2. **硬件要求**： - GPU（NVIDIA，显存≥8GB）支持CUDA - RAM≥16GB 3. **依赖环境**： - Python 3.8+ - PyTorch 1.12+ - CUDA 11.3+ --- ### 二、安装基础环境 ```bash # 创建虚拟环境（推荐） conda create -n fontogen python=3.8 conda activate fontogen # 安装PyTorch（以CUDA 11.3为例） pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` --- ### 三、安装FontoGen #### 方法1：通过Git源码安装（推荐） ```bash git clone https://github.com/[官方仓库地址]/FontoGen.git cd FontoGen pip install -r requirements.txt python setup.py install ``` #### 方法2：通过PyPI安装（如已发布） ```bash pip install fontogen ``` --- ### 四、安装附加依赖 ```bash # 字体处理工具 sudo apt-get install freetype6-dev # Linux brew install freetype # macOS # 图像处理库 pip install Pillow==9.0.0 opencv-python==4.5.5.64 ``` --- ### 五、验证安装 ```python import fontogen print(fontogen.__version__) # 应输出版本号 ``` --- ### 常见问题解决 1. **CUDA不匹配**： - 检查`nvidia-smi`显示的CUDA版本 - 重新安装匹配的PyTorch版本 2. **缺少动态链接库**： ```bash sudo apt-get install libgl1-mesa-glx # 解决OpenGL依赖 ``` 3. **字体渲染异常**： - 确保系统已安装中文字体文件 - 设置环境变量： ```bash export FT2_FONT_PATH=/usr/share/fonts/ ``` --- ### 六、快速使用示例 ```python from fontogen import Generator model = Generator(pretrained=True) result = model.generate("你好", style="楷体") result.save("output.png") ``` --- ### 注意事项 1. 首次运行会自动下载预训练模型（约2-3GB） 2. 推荐使用Docker镜像（如有官方提供）避免环境冲突 3. 训练自定义模型需额外准备字体数据集如需更详细的配置说明，建议查阅项目官方文档或GitHub Wiki页面。