Looking up port of RPC 100003/2 on 10.0.1.9

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#up #server #工作

本文详细阐述了在使用NFS进行文件系统挂载时遇到的错误，以及通过设置正确的环境变量成功解决问题的过程。主要关注点在于环境变量对NFS挂载的影响，特别是内核启动参数中需要包含目标设备的IP地址。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

今天犯了一个很弱智的问题，我采用NFS挂载时，出现了下面的问题：

 Looking up port of RPC 100003/2 on 10.0.1.9
[   39.540000] rpcbind: server 10.0.1.9 not responding, timed out
[   39.540000] Root-NFS: Unable to get nfsd port number from server, using default
[   39.550000] Looking up port of RPC 100005/1 on 10.0.1.9
[   74.560000] rpcbind: server 10.0.1.9 not responding, timed out

 

起初以为是我的宿主机NFS设置问题，可是我换做其他开发板，采用一样的环境，一切正常。

因为我换了u-boot，起初怀疑是u-boot的问题，可是想了想，内核启动后，u-boot已经完成了他的工作，

内核能够启动，说明u-boot正常，后来搞了许久，才发现是环境变量的问题。在设置nfs挂载时，忘记了

为内核传递板子ip地址，setenv bootargs root=nfs nfsroot=192.168.1.233:/source/rootfs console=ttySAC0,115200 init=/linuxrc

ip=192.168.1.2

再次启动，一切正常，

就是这的问题啊，发现自己真悲剧！

Tinghua_M
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07-02
<think>我们正在处理一个关于在安装CUDA驱动程序时遇到Conda找不到包的错误的问题。用户尝试使用`condainstall`安装本地下载的CUDA驱动程序（文件名为`cuda_10.0.130_411.31_win10.exe`）时遇到了`PackagesNotFoundError`。首先，我们需要明确：`conda install`命令通常用于安装conda仓库中的软件包，而用户下载的CUDA驱动程序是一个可执行的安装程序（.exe），并不是conda包。因此，直接使用`conda install`来安装这个exe文件是不正确的。根据引用[3]和引用[4]中的信息，安装CUDA的正确方法是直接运行下载的exe安装程序，然后手动配置环境变量。而cuDNN的安装则是将下载的文件解压后复制到CUDA的安装目录中。因此，用户遇到的错误是因为试图用conda安装一个非conda包。解决方法是直接运行exe文件安装CUDA，而不是通过conda。步骤总结如下：1.运行下载的CUDA安装程序（如`cuda_10.0.130_411.31_win10.exe`）进行安装。-在安装过程中，选择“自定义”安装（引用[3]中提到，选择自定义安装并全选组件可以成功）。-记录安装路径（默认路径为`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPU ComputingToolkit\CUDA\v10.0`）。2.安装完成后，添加必要的环境变量（引用[3]和引用[4]都提到了环境变量的设置）：-引用[4]特别指出需要添加以下四个路径到环境变量（用户环境变量或系统环境变量）：-`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPU ComputingToolkit\CUDA\v10.0`-`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPU ComputingToolkit\CUDA\v10.0\bin`-`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPU ComputingToolkit\CUDA\v10.0\lib\x64`-`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPU ComputingToolkit\CUDA\v10.0\libnvvp`3.验证CUDA安装：在cmd中运行`nvcc -V`，如果显示版本信息则安装成功。4.安装cuDNN（如果需要）：-下载与CUDA10.0匹配的cuDNN版本（例如cuDNNv7.4.2，引用[4]提到）。-解压下载的cuDNN压缩包，将其中的bin、include、lib文件夹中的内容复制到CUDA的安装目录对应的文件夹中（引用[3]和引用[4]）。5.安装TensorFlow（如果需要）：-根据引用[4]和引用[5]，可以使用pip安装特定版本的TensorFlow，例如：-`pipinstall tensorflow-gpu==2.0.0`#注意：用户提到的是TensorFlow2.0.0，但引用[5]中给出的是1.14.0，请根据实际需要选择版本。注意：用户可能是在虚拟环境中操作，因此确保在激活虚拟环境后使用pip安装TensorFlow。因此，给用户的解决方案是：不要使用conda安装CUDA的exe文件，而是直接运行安装程序，并按照上述步骤操作。同时，用户可能混淆了conda安装包和本地安装程序的概念，需要明确告知。下面我们将按照用户要求的结构化方式回答，并生成相关问题。</think>### 解决 Conda 安装本地 CUDA 驱动包失败的问题 您遇到的 `PackagesNotFoundError` 是因为 `conda install` 命令只能安装 Conda 仓库中的预编译包，无法直接安装本地 `.exe` 格式的驱动程序。以下是正确安装方法： #### ✅ 正确安装步骤 1. **直接运行 CUDA 安装程序** 双击下载的 `cuda_10.0.130_411.31_win10.exe` 文件进行安装： - 选择 **自定义安装**（引用[3]） - 保持默认路径：`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0` - 安装完成后在 CMD 验证： ```bash nvcc -V ``` 应显示 `CUDA 版本 10.0.130` 2. **手动配置环境变量**（关键步骤！） 添加以下路径到 **系统环境变量**（引用[3][4]）： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\libnvvp ``` 3. **安装 cuDNN**（若需 GPU 加速） - 下载与 CUDA 10.0 匹配的 cuDNN（如 v7.6.5） - 解压后将 `bin`、`include`、`lib` 文件夹内容复制到 CUDA 安装目录（引用[3]） 4. **通过 Conda 安装 TensorFlow** 在虚拟环境中使用 Conda 安装匹配版本： ```bash conda install tensorflow-gpu=2.0.0 # 指定版本号 ``` #### ❌ 错误原因分析 - `conda install` 仅支持 `.tar.bz2` 等 Conda 包格式，无法识别 `.exe` 安装程序 - CUDA 驱动需系统级安装，Conda 仅管理 Python 环境依赖（引用[5]） - 缺少环境变量会导致 TensorFlow 无法调用 CUDA（引用[4]） #### 验证安装成功 ```python import tensorflow as tf print(tf.__version__) # 应输出 2.0.0 print(tf.test.is_gpu_available()) # 应返回 True ``` > **关键提示**：TensorFlow 2.0.0 要求严格匹配 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.6（引用[4]），版本错误会导致加载失败。
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