Ubuntu+Pytorch开发入门整理——环境搭建

本文档提供了在Ubuntu系统中安装nVidia显卡驱动的详细步骤,并解决了可能出现的登录界面循环问题。同时,还介绍了如何安装CUDA及cuDNN,为深度学习开发提供必要的环境配置。

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最近在使用Ubuntu开发,但是在配置环境中的时候发现的确会有一些坑,比如nVidia的驱动,现在做一些资料整理。

  • 安装方面,使用的是unetbootin制作的U盘,在电脑上进行安装,安装时候值得注意的是,若是之前盘中有其他系统的话,可能会产生一定的影响。双系统,一般情况下都是另一系统的快速启动功能带来的。
  • 在安装unbuntu系统时,最好选择将整个硬盘作为安装盘,这样的话可以排除双系统带来的一些不必要的影响(如果那个系统是不需要的)。
  • ubuntu安装显卡驱动的时候会遇到一些问题,一般会遇到登陆界面死循环,这时候你需要重新卸载安装驱动。卸载的方法如下:(索性就全在文本模式下弄了,反正也进不去desktop)
sudo service lightdm stop
sudo apt-get install autoremove --purge nvidia*
或
sudo apt-get autoremove --purge nvidia-*
  • 驱动的安装过程:这样芭拉芭拉芭  其次最重要的一点是最后一条指令不能直接就用上,应该在后面加上些参数像这样的
sudo ./NVIDIA.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
#这样是为了避免出现Ubuntu卡在登陆界面循环。

 

安装完之后就能成功进入destktop了(要是还是卡住,我的建议是多安装几遍,因为本人也是在安装2天左右后好的,途中使用了很多方法,总结出来的),使用命令

nvidia-smi

发现没有反应,这个时候你需要去将主板中的secure boot(安全启动)去关闭,这个大家可以去google一下。然后重启一下就行了。

  • 在安装好驱动之后开始安装CUDA,CUDA的安装
  • 安装好CUDA后,再安装cuDDN,cuDDN的安装,这个连接要往下拉一点,看到安装。
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高,更加灵活和易用,当前非常流行。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。 本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 希望学习在Windows系统上演示的学员,请前往《YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Windows)》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30923本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集》Ubuntu系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30793Windows系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/31428《YOLOv5目标检测实战:Flask Web部署》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/31087《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32303《YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32451《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32669《YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32744《YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35209 《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接:https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35284  
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