解决ubuntu 安装 detect and mount CD-ROM 出错

本文介绍了解决Ubuntu安装过程中无法mount的问题。通过更换U盘并在命令行模式下手动mount安装镜像,成功绕过了安装障碍。

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解决ubuntu 安装的时候,不能mount的问题

今天重装ubuntu server 出现一个问题(如下图),烧写了好几遍,换了个u盘还是不行



1、另找个u盘, 把安装镜像放在u盘中,把u盘插到电脑上

2、按下alt+F2,进入命令行模式

3、ls /dev/sd*,或者 tail 100 /var/log/syslog 看看刚插得U盘挂在哪。我的是/dev/sdc

4、mkdir /mnt/sdc

mount -t vfat /dev/sdc /mnt/sdc

mount -t vfat /dev/sdb /cdrom #/dev/sdb 是第一次插进入的启动u盘

5、按下alt +F1,回到图形界面,选择no

6、又回到上一层界面,选下一项

7、过不了多久就会出现 read 出错,这次下面指令

mount -t iso9660 -o loop /mnt/sdc/ubuntu.iso /cdrom

8、一步步执行,不行的就跳过,可以把系统装起来。

最新发现是win8下做U盘系统的问题,改成在ubuntu下做盘就好了。

原来是在win8下使用官方工具做U盘系统的,会出现如下错误,在ubuntu下做u盘系统,就解决了这个问题。



<think>我们正在为Ubuntu 22.04上安装TensorRT加速的YOLO模型推理环境提供指南。以下步骤将包括安装必要的依赖、TensorRT本身以及配置YOLO模型推理环境。 注意:由于TensorRT的安装通常需要与CUDA和cuDNN版本匹配,我们将使用NVIDIA官方提供的TensorRT本地安装包(deb包)进行安装。同时,我们假设您已经安装了适当版本的NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN。 步骤1: 安装系统依赖 首先,更新系统并安装必要的依赖包: ```bash sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y build-essential libgl1-mesa-glx libglib2.0-0 libsm6 libxext6 libxrender-dev ``` 步骤2: 安装CUDA和cuDNN(如果尚未安装) 请确保已安装CUDA 11.x和对应版本的cuDNN。TensorRT 8.x通常要求CUDA 11.x。具体安装步骤可参考NVIDIA官方文档。 步骤3: 安装TensorRT 我们将使用deb包安装TensorRT。首先,从NVIDIA开发者网站下载对应版本的TensorRT deb包(例如,TensorRT 8.4.1.5 for Ubuntu 22.04)。下载链接:https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-8x-download 假设我们下载的TensorRT版本为8.4.1.5,适用于Ubuntu 22.04的CUDA 11.4的deb包。下载后,进入下载目录,执行以下命令: ```bash sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu2204-cuda11.4-trt8.4.1.5-ga-20220604_1-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-ubuntu2204-cuda11.4-trt8.4.1.5-ga-20220604/7fa2af80.pub sudo apt update sudo apt install -y tensorrt ``` 验证安装: ```bash dpkg -l | grep TensorRT ``` 步骤4: 安装PyCUDA(可选,用于Python接口) 如果您使用Python,可以安装PyCUDA: ```bash pip3 install pycuda ``` 步骤5: 安装ONNX(如果需要使用ONNX格式的模型) 许多YOLO模型可以导出为ONNX格式,然后通过TensorRT进行加速。 ```bash pip3 install onnx ``` 步骤6: 安装用于TensorRT的Python接口(如果使用Python) TensorRT的Python包应该已经通过deb包安装。您可以通过以下命令验证: ```bash python3 -c "import tensorrt; print(tensorrt.__version__)" ``` 步骤7: 下载YOLO模型并转换为TensorRT引擎 这里以YOLOv5为例: 1. 克隆YOLOv5仓库: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip3 install -r requirements.txt ``` 2. 导出模型为ONNX格式: ```bash python3 export.py --weights yolov5s.pt --include onnx ``` 3. 使用TensorRT的trtexec工具将ONNX模型转换为TensorRT引擎: ```bash trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s.engine ``` 步骤8: 使用TensorRT运行推理 在YOLOv5中,可以使用`detect.py`并指定引擎文件: ```bash python3 detect.py --weights yolov5s.engine ``` 注意:以上步骤是一个基本指南,具体步骤可能因模型版本和环境配置而异。 引用说明:在安装过程中,我们参考了TensorRT官方安装指南和YOLOv5官方仓库的说明[^1][^2]。 §§相关问题§§ 1. 如何验证TensorRT是否安装成功? 2. 在转换YOLO模型到TensorRT引擎时遇到错误怎么办? 3. TensorRT支持哪些版本的YOLO模型? 4. 如何优化TensorRT引擎以提高推理速度?</think>### Ubuntu 22.04 安装 TensorRT 加速的 YOLO 环境指南 #### **1. 安装系统依赖** ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install -y python3-pip python3-dev build-essential libgl1 libglib2.0-0 libsm6 libxext6 ``` #### **2. 安装 CUDA 和 cuDNN** - 确认已安装与 TensorRT 兼容的 CUDA 版本(推荐 CUDA 11.x)[^1]: ```bash nvcc --version # 验证 CUDA ``` - 安装 cuDNN: ```bash sudo apt install -y cudnn8 # 或从 NVIDIA 官网下载对应版本 ``` #### **3. 安装 TensorRT** - **方法一(推荐)**:使用 NVIDIA 官方 deb 包 ```bash sudo apt install -y tensorrt # 自动安装 CUDA 兼容版本 ``` - **方法二**:手动安装(适用于特定版本需求) 1. 从 [NVIDIA TensorRT 下载页](https://developer.nvidia.com/tensorrt) 获取 `.deb` 包 2. 安装: ```bash sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-*.deb sudo apt update sudo apt install -y tensorrt ``` #### **4. 验证 TensorRT 安装** ```bash dpkg -l | grep tensorrt # 检查安装状态 python3 -c "import tensorrt; print(tensorrt.__version__)" # 验证 Python 绑定 ``` #### **5. 安装 PyTorch 和 YOLO 依赖** ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip3 install ultralytics # YOLOv8 官方库 ``` #### **6. 转换 YOLO 模型为 TensorRT 引擎** ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型并导出为 TensorRT model = YOLO("yolov8n.pt") model.export(format="engine", device=0) # 生成 yolov8n.engine ``` #### **7. 执行 TensorRT 加速推理** ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.engine") # 加载 TensorRT 引擎 results = model("image.jpg") # 推理(自动使用 GPU 加速) results[0].show() # 显示结果 ``` #### **常见问题解决** - **版本冲突**:确保 TensorRT、CUDA、cuDNN 版本兼容([官方兼容表](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/support-matrix/index.html)) - **ONNX 转换错误**:更新 `onnx` 和 `onnx-graphsurgeon` 包: ```bash pip3 install onnx onnx-graphsurgeon --upgrade ``` - **权限问题**:使用 `sudo` 安装或添加用户到 `video` 组: ```bash sudo usermod -aG video $USER ``` > **重要提示**:完整日志可参考 NVIDIA 官方文档 [TensorRT Installation Guide](https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html) [^1] 和 [Ultralytics YOLO Docs](https://docs.ultralytics.com/) [^2]。
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