Ubuntu 18.04 CUDA 10.0 Tensorflow 2.0キーボードマウス応答なし問題解決
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最近、ノートパソコンを交換し、WindowsとUbuntuのデュアルシステムを構成しました.
https://blog.csdn.net/u012911347/article/details/103050857
ここにcudaとtensorflowをインストールしても新しい問題に遭遇し、前編と同じように、あまり詳細な記録をしません.何度もやったので、新しい問題について簡単な記録しかしません.私は前にcudaとtensorflowのインストールについて詳しく記録しました.住所は以下の通りです.
http://www.beavermagic.com/doc/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A3%8E%E6%A0%BC%E5%8C%96%E5%88%9D%E6%8E%A2.pdf
次に、今回の問題を記録します.
tensorflowは10.0のcudaを要求して、私は最初強迫症がどうしても最新の10.1のcudaを詰めなければならなくて、tensorflowは走ってリンクライブラリが見つからないので、すべて削除してから10.0をインストールするしかありません.削除はapt purge nvidia*およびcuda*であり、その後dpkg-l|grep-i cudaは、出現するものをdpkg--purgeで削除し、同様にnvidiaに対しても操作する.その後、私はまた/etc/apt/に着いて、cudaに関するソースも削除します.次に、/usr/localの下にcudaに関するファイルも削除します.
その後、公式サイトの命令に従って実行します.
Cudaは10.0.130ですが、nvidia-driveは435という最高バージョンをインストールすることができませんでした.実際にcudaのインストール説明にはバージョンの要求があります.例えば、cuda 10の最低要求駆動バージョンはいくら以下ではいけないので、高くても構わないので、最新のものをインストールします.Cudnnバージョンは最新のものは入っていませんが、公式コマンドのバージョンに従ってインストールされていますが、実際の最新バージョンとはほとんど違いません.
インストールドライバを再起動してcudaなどの内容をインストールし続け、その後再起動してnvidia-smiを見て、nvidia-settingsが間違っていたのは、ネット上でロードできないエラーです.私はsshが過ぎたので、ノートパソコンの画面に戻る前にキーボードマウスが反応していないことに気づきました.キーボードマウスが反応しないのは、グラフィックスドライブが装着されていないため、cudaとドライブを2回繰り返し装着したという人もいます.
実際、最大の問題は、cudaも駆動も良く、画面に出力があり、クラッシュしていないことです.pythonが書いたtensorflowもgpuで実行できます.これは私の考えが歪んで、cudaと駆動を修復しています.その後の検索では、コマンドがこの問題を解決しました.
つまり、インストールと削除の操作でコンポーネントが破壊される可能性があるため、キーボードマウスは応答しません.幸いにも私はシステムをインストールした後にsshを設定して、この情況はsshで接続して過去に命令をたたくことしかできなくて、再起動して、この問題を解決しました.
もう一つ、この問題を直してみると、nvidia-settingsはssh(X 11をつけた)の機械で同じように間違えていて、うまくいかなかったと思っていました.実際、このコマンドはsshのマシンでは実行されず、全く問題ありません.したがって、sshとローカル実行の違いに多くの問題がある場合があります.この点に注意する必要があります.
https://blog.csdn.net/u012911347/article/details/103050857
ここにcudaとtensorflowをインストールしても新しい問題に遭遇し、前編と同じように、あまり詳細な記録をしません.何度もやったので、新しい問題について簡単な記録しかしません.私は前にcudaとtensorflowのインストールについて詳しく記録しました.住所は以下の通りです.
http://www.beavermagic.com/doc/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E9%A3%8E%E6%A0%BC%E5%8C%96%E5%88%9D%E6%8E%A2.pdf
次に、今回の問題を記録します.
tensorflowは10.0のcudaを要求して、私は最初強迫症がどうしても最新の10.1のcudaを詰めなければならなくて、tensorflowは走ってリンクライブラリが見つからないので、すべて削除してから10.0をインストールするしかありません.削除はapt purge nvidia*およびcuda*であり、その後dpkg-l|grep-i cudaは、出現するものをdpkg--purgeで削除し、同様にnvidiaに対しても操作する.その後、私はまた/etc/apt/に着いて、cudaに関するソースも削除します.次に、/usr/localの下にcudaに関するファイルも削除します.
その後、公式サイトの命令に従って実行します.
# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update
# Install NVIDIA driver
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-418
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi
# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends \
cuda-10-0 \
libcudnn7=7.6.2.24-1+cuda10.0 \
libcudnn7-dev=7.6.2.24-1+cuda10.0
# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer5=5.1.5-1+cuda10.0 \
libnvinfer-dev=5.1.5-1+cuda10.0
Cudaは10.0.130ですが、nvidia-driveは435という最高バージョンをインストールすることができませんでした.実際にcudaのインストール説明にはバージョンの要求があります.例えば、cuda 10の最低要求駆動バージョンはいくら以下ではいけないので、高くても構わないので、最新のものをインストールします.Cudnnバージョンは最新のものは入っていませんが、公式コマンドのバージョンに従ってインストールされていますが、実際の最新バージョンとはほとんど違いません.
インストールドライバを再起動してcudaなどの内容をインストールし続け、その後再起動してnvidia-smiを見て、nvidia-settingsが間違っていたのは、ネット上でロードできないエラーです.私はsshが過ぎたので、ノートパソコンの画面に戻る前にキーボードマウスが反応していないことに気づきました.キーボードマウスが反応しないのは、グラフィックスドライブが装着されていないため、cudaとドライブを2回繰り返し装着したという人もいます.
実際、最大の問題は、cudaも駆動も良く、画面に出力があり、クラッシュしていないことです.pythonが書いたtensorflowもgpuで実行できます.これは私の考えが歪んで、cudaと駆動を修復しています.その後の検索では、コマンドがこの問題を解決しました.
sudo apt install xserver-xorg-input-allつまり、インストールと削除の操作でコンポーネントが破壊される可能性があるため、キーボードマウスは応答しません.幸いにも私はシステムをインストールした後にsshを設定して、この情況はsshで接続して過去に命令をたたくことしかできなくて、再起動して、この問題を解決しました.
もう一つ、この問題を直してみると、nvidia-settingsはssh(X 11をつけた)の機械で同じように間違えていて、うまくいかなかったと思っていました.実際、このコマンドはsshのマシンでは実行されず、全く問題ありません.したがって、sshとローカル実行の違いに多くの問題がある場合があります.この点に注意する必要があります.