Tutorial zur Installation von Ubuntu 20.04 und NVIDIA-Treibern

Installieren Sie Ubuntu 20.04 Installieren Sie NVIDIA-Treiber Konfigurieren Sie Pytouch und die Tensorflow-Umgebung

Lokale Umgebung: Dell G3 3579
win10, das System ist auf einer 128 SSD

Installieren Sie Ubuntu 20.04

1 Drücken Sie F2, um ins BIOS zu gelangen
2 Sicherheits-Boot-Einstellungen deaktivieren
3 Referenzen
https://www.jb51.net/article/173277.htm

NVIDIA-Treiber installieren

Deaktivieren Sie bei der Installation des Treibers zunächst nouveau
Deinstallieren Sie dann den ursprünglichen NVIDIA-Treiber (sofern vorhanden).
siehe:
https://www.jb51.net/article/171959.htm
Aber nach der Installation dieser Situation
Es gibt eine Ausgabe in nvidia-smi, die in den nvidia-Einstellungen widergespiegelt wird. Außerdem wird ein Verknüpfungssymbol generiert. Nach dem Neustart wird dies jedoch wirksam. In Einstellungen->Info: Die Grafikkarte wurde von der ursprünglichen integrierten Grafikkarte 630 auf lvib oder etwas anderes geändert. Obwohl dies die Einrichtung der genehmigten Lernumgebung nicht beeinträchtigt, habe ich immer das Gefühl, dass es in Zukunft hängen bleibt. Es gibt eine andere Situation. Nachdem der Treiber installiert wurde, zeigt die Grafikkarte in Einstellungen->Info: GTX1060 an. Allerdings wird jedes Mal, wenn ich den Computer starte oder herunterfahre, Folgendes angezeigt: dev/sda5 clean…dev/sda6 clean. Er fährt nach 2 Sekunden herunter und das Gleiche passiert, wenn ich ihn hochfahre.
Es gibt eine andere Situation: Die Umgebung ist eingerichtet, die Treiber usw. sind alle bereit, aber bei der Installation von NetEase Cloud Music muss ein Befehl einige Abhängigkeiten abrufen. Anschließend wird eine Befehlszeile übergeben und dev/sda6 clean blinkt beim Booten endlos auf. Mit ctro-alt-f1 kann tty geöffnet werden, aber es bleibt keine Zeit, den Benutzernamen und das Passwort einzugeben, und tty stürzt in weniger als einer Sekunde ab. Dann konnte ich das System nicht betreten. Zum Abschluss installieren Sie das System nun neu:
Führen Sie nach der Installation des Ubuntu-Systems keine Aktualisierungen durch und deaktivieren Sie Nouveau nicht. Als Erstes müssen Sie den Treiber direkt installieren.

Nach dem Neustart passierte nichts.

Pytouch erstellen

Installieren Sie miniconda3.
Wechsel zur USTC-, Tsinghua-Quelle
conda erstellen -n pytouch python=3.7
Conda aktiviert PyTouch
conda config – Kanäle hinzufügen https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda installiere pytorch=0.4.1 torchvision cuda90

Installieren Sie PyCharm

Klicken Sie auf Tools->Desktopeintrag erstellen, um direkt Tastenkombinationen zu generieren und den Compiler auf pytouch einzustellen.
Füllen Sie den Code aus, um die Verwendung der GPU zu testen:

Taschenlampe importieren
Flagge = torch.cuda.is_available()
drucken(Flagge)

ngpu = 1
# Entscheiden Sie, auf welchem ​​Gerät wir laufen wollen
Gerät = torch.device("cuda:0" wenn (torch.cuda.is_available() und ngpu > 0) sonst "cpu")
drucken(Gerät)
drucken(torch.cuda.get_device_name(0))
drucken(torch.rand(3,3).cuda()) 
# WAHR
# cuda:0
# GeForce GTX 1060
# Tensor([[0,5772, 0,5287, 0,0946],
# [0,9525, 0,7855, 0,1391],
# [0,6858, 0,5143, 0,8188]], Gerät = 'cuda:0')

Installieren Sie tensorflow14

Tensorflow als tf importieren
von tensorflow.python.client importiere device_lib
drucken(device_lib.list_local_devices())
Importwarnungen
Warnungen.filterwarnings("ignorieren")
hallo = tf.constant("Hallo, Tensorflow")
drucken(hallo)
a=tf.constant([1.0,2.0]) #Konstante definieren b=tf.constant([3.4,4.0])
Ergebnis1 = a + b
drucken("a+b=",Ergebnis1)
c = tf.konstante([[3.0],[1.4]])
Ergebnis2=a+c
sess = tf.Session()
drucken("Ergebnis1:",Ergebnis1)#Das Ergebnis ist ein Tensor von "add:0", und die Form hat nur ein Element, d. h. die Dimension ist 1
# 2 bedeutet, dass die erste Dimension zwei Elemente vom Typ Gleitkomma hat. Versuchen Sie:
 drucken(sess.run(ergebnis1))
 drucken("Ergebnis2:",Ergebnis2)
 drucken(sess.run(result2))
 drucken(sess.run(hallo))
außer:
 #Ausnahmebehandlung print("Ausnahme")
Endlich:
 #Sitzung schließen und Ressourcen freigeben sess.close() 

Zusammenfassen

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