ubuntu18.04-----install填坑

部署运行你感兴趣的模型镜像

問題1

incorrect permissions on /usr/lib/policykit-1/polkit-agent-helper-1
#sudo chmod +s /usr/lib/policykit-1/polkit-agent-helper-1

問題2

安装了Ubuntu18.04.
下载了 GPU driver,结果各种报错。
1安装了 driver,但是nvidia-smi不能用。
2 在此基础上, 安装cuda,cudnn, 也是都不行。
放弃了修改 、
直接使用 apt install nvidia-390
安装上了, 但是 nvidia-smi 又报错, 不能commiunicate、
于是下载资源, 写在driver,再次安装。 還是不行,最後,借鑑前人.

主要参考资料:
https://blog.youkuaiyun.com/u011668104/article/details/79560381
https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1000340/cuda-setup-and-installation/-quot-nvidia-smi-has-failed-because-it-couldn-t-communicate-with-the-nvidia-driver-quot-ubuntu-16-04/post/5233711/#5233711

解决方案:更新Ubuntu内核(我们服务器从Linux 3.13.0-24-generic更新至Linux 4.12.9-041209-generic),然后按照正常流程安装最新的驱动nvidia-390具体操作如下#系统内核更新
下载3个内核deb安装文件

wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.12.9/linux-headers-4.12.9-041209_4.12.9-041209.201708242344_all.deb
wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.12.9/linux-headers-4.12.9-041209-generic_4.12.9-041209.201708242344_amd64.deb
wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.12.9/linux-image-4.12.9-041209-generic_4.12.9-041209.201708242344_amd64.deb

安装内核文件

sudo dpkg -i *.deb

安装完成以后,重新启动系统,验证内核的版本

uname -sr

#重装nVidia驱动

sudo apt-get purge nvidia*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-390
sudo reboot

重启后

lsmod | grep nvidia

問題3

Install Adobe Flash Player on Ubuntu 18.04 LTS Desktop

解決方案

sudo add-apt-repository "deb http://archive.canonical.com/ $(lsb_release -sc) partner"
sudo apt update
sudo apt install adobe-flashplugin browser-plugin-freshplayer-pepperflash

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Ubuntu 18.04是一个较旧的Linux发行版,而YOLOv5(You Only Look Once)是一个最新的目标检测模型,通常需要更现代的操作系统版本和更新的GPU支持。然而,如果你想在Ubuntu 18.04上安装YOLOv5,你可能需要遵循一些额外步骤,因为该版本不直接支持一些新工具和库。 以下是安装步骤的大致概述: 1. **更新系统和安装依赖**: - `sudo apt update` - `sudo apt upgrade` - 安装必要的开发工具包和库,如CUDA、cuDNN、Python3、pip3以及OpenCV等。例如: ``` sudo apt install nvidia-cuda nvidia-cudnn python3-pip python3-tk libopencv-dev ``` 2. **安装PyTorch**: - 因为YOLOv5依赖于PyTorch,你需要安装适合CUDA版本的PyTorch。由于Ubuntu 18.04支持的是CUDA 9.0,你可以尝试这个: ``` pip3 install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch_stable.html ``` 3. **安装YOLOv5**: - YOLOv5的GitHub仓库中应该提供了针对不同环境的安装脚本。你可以在GitHub上找到`setup.py`文件,然后运行: ``` git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 python3 setup.py install ``` 4. **检查安装**: - 使用`python3 -m yolov5`测试安装是否成功,并确认你的GPU被识别。 **相关问题--:** 1. 是否可以直接在Ubuntu 18.04上安装YOLOv5-latest版本? 2. 如何检查我的系统是否满足YOLOv5的最低硬件要求? 3. 如果遇到兼容性问题,我应该怎么做? 请注意,这些步骤可能会因为YOLOv5的最新更新或Ubuntu 18.04的过时性而变得不稳定。建议考虑升级到更新的Ubuntu版本或使用一个支持YOLOv5的Docker容器来进行开发。
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