记录Yolov3实现过程---2安装NVIDIA显卡驱动

本文介绍了如何在Ubuntu系统中查找并安装NVIDIA显卡驱动的版本440。首先使用`sudo apt search nvidia-`命令搜索所有可用的NVIDIA驱动,然后通过`grep`过滤出版本号为440的驱动,最后运行`sudo apt install nvidia-driver-440`来安装指定版本的驱动。

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1.sudo apt search nvidia-
查看一下英伟达显卡的可用版本
2.sudo apt search nvidia-|grep 440
如果想用版本440,进一步缩小查看范围,看有什么版本能够安装
3.sudo apt install nvidia-driver-440
安装带driver的版本440

### 配置 YOLOv7-Tiny 的运行环境 为了使 YOLOv7-Tiny 正常工作,需确保环境中已安装 PyTorch 及其他必要的依赖库[^1]。 #### 创建 Python 虚拟环境 建议创建一个新的 Anaconda 环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过下面的命令完成: ```bash conda create -n yolov7-tiny python=3.8 conda activate yolov7-tiny ``` 这里选择了 Python 3.8 版本作为解释器,因为这是大多数情况下兼容性较好的版本之一[^3]。 #### 安装 CUDA 和 cuDNN (如果打算利用 GPU 加速) 对于希望加速模型推理过程的情况来说,安装 NVIDIA 提供的 CUDA 工具包及其配套的 cuDNN 库是非常重要的。需要注意的是,CUDA 的版本应当与现有的显卡驱动相匹配。例如,当显卡驱动版本为 430 时,则可以选择安装 CUDA 10.1 来获得最佳性能表现[^4]。 下载完成后按照官方文档中的指导完成整个设置流程即可。 #### 获取源码并安装额外需求 接下来就是获取目标检测框架的具体实现部分——即克隆 GitHub 上托管的相关仓库到本地机器上,并进入该项目目录执行如下操作以加载所需的第三方模块: ```bash git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git cd yolov7 pip install -r requirements.txt ``` 上述指令会自动解析 `requirements.txt` 文件里列出的所有项并将它们逐一部署至当前活跃的工作空间内。 #### 测试安装成果 最后一步是在 Visual Studio 或者任意 IDE 中打开工程文件夹下的解决方案(.sln),构建工程项目之后尝试跑通一段简单的测试程序验证一切正常运作无误[^2]。
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