ubuntu一些问题及解法

本文总结了Ubuntu系统中遇到的一些安装问题及其解决方案,包括dpkg资源锁定、处理Sub-process返回错误、apt-lists目录锁定、内核编译安装后的启动问题以及libssl-dev依赖冲突的解决办法。通过删除锁定文件和使用aptitude解决依赖问题,可以有效解决这些问题。

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1、 Ubuntu终端出现Unable to lock the administration directory (/var/lib/dpkg/), is another process using it?
通过终端安装程序sudo apt-get install ***时出错:
E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)
E: Unable to lock the administration directory (/var/lib/dpkg/), is another process using it?

出现这个问题可能是有另外一个程序正在运行,导致资源被锁不可用。而导致资源被锁的原因可能是上次运行安装或更新时没有正常完成,进而出现此状况,解决的办法其实很简单:
在终端中敲入以下两句

sudo rm /var/cache/apt/archives/lock
sudo rm /var/lib/dpkg/lock

2、 Error were encountered while processing:
usb-creator-common
usb-creator-gtk
E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)
安装usb-creator-common

sudo apt-get install usb-creator-common

3、 Reading package lists… Done
E: Could not get lock /var/lib/apt/lists/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)

### Ubuntu 系统 PyTorch 版本兼容性问题及解决方案 #### 选择合适的Ubuntu版本 对于构建稳定运行PyTorch的开发环境而言,操作系统的选择至关重要。尽管较新的Ubuntu发行版提供了更多特性更新和支持,但在实际应用中发现,Ubuntu 20.04 LTS由于其较低版本的显卡驱动以及更好的CUDA适配能力,在处理涉及GPU加速的任务时表现更为出色[^1]。 #### 正确配置CUDA和cuDNN 为了使PyTorch能够充分利用NVIDIA GPU进行高效计算,安装相匹配版本的CUDA工具包及其深度神经网络库cuDNN是非常重要的一步。针对Ubuntu 20.04来说,搭配CUDA 11.3与PyTorch 1.10构成了一套相对理想的组合,这不仅有助于提高模型训练速度,还能减少因软件冲突引发的各种异常情况的发生概率。 #### 处理mmdetection项目中的依赖关系 当尝试集成第三方框架如mmdetection至现有工作流内时,可能会遭遇由不同组件间版本差异所引起的编译失败等问题。面对这种情况,除了考虑降级特定模块外,还应仔细审查整个生态系统内的相互作用,寻找最优解法来满足多方面的需求而不破坏整体稳定性[^2]。 #### 显卡驱动程序管理 确保正确无误地安装了官方推荐版本的NVIDIA图形处理器驱动是保障硬件正常运作的基础条件之一。通过命令`ubuntu-drivers devices`可以查询当前系统的最佳选项;随后利用`sudo apt install nvidia-driver-<version>`完成具体型号的部署操作;最后执行`reboot`重启计算机以激活新设置,并借助`nvidia-smi`指令检验最终效果是否达到预期目标[^3]。 #### 应对特殊场景下的挑战 部分情况下,即使遵循上述指导原则仍可能出现意外状况,比如某些新型号CPU或主板可能带来的潜在不稳定因素。此时则需深入探究根本原因所在——可能是X Window System (X.Org) 和 NVIDIA 驱动之间存在不一致之处所致。对此类难题的一种有效应对策略便是切换显示服务器协议至Wayland模式,并创建自定义服务脚本来维持持久化的NVIDIA驱动器持久化模式开启状态[^5]。 ```bash # 创建并编辑一个新的systemd service文件用于启动NVIDIA Persistent Mode sudo nano /etc/systemd/system/nvidia-persistenced.service [Unit] Description=NVIDIA Persistence Daemon After=network.target [Service] Type=forking ExecStart=/usr/bin/nvidia-persistenced --verbose Restart=always User=root Group=root [Install] WantedBy=default.target ```
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