ubuntu20.04安装cuda10.2
时间: 2023-04-26 13:02:55 浏览: 664
首先，请确保您的系统符合 CUDA 安装的硬件和软件要求。然后，您可以按照以下步骤安装 CUDA 10.2：
1. 下载 CUDA 安装包：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
2. 打开终端，停止任何正在运行的 NVIDIA 进程：
```
sudo service lightdm stop
sudo service gdm stop
```
3. 运行 CUDA 安装程序，例如：
```
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
```
4. 按照安装向导提示进行操作。
5. 配置环境变量，在你的bashrc文件里添加如下代码
```
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
6. 重新启动你的系统
7. 验证你的cuda是否安装成功
```
nvidia-smi
```
这些步骤应该能帮助您在 Ubuntu 20.04 上安装 CUDA 10.2。
相关问题
ubuntu20.04 安装cuda10.2
要在 Ubuntu 20.04 上安装 CUDA 10.2，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，确保您的系统已经安装了适当的 NVIDIA 驱动程序。您可以通过以下命令来检查：
```
$ ubuntu-drivers devices
```
如果未安装任何驱动程序，则可以使用以下命令安装推荐的驱动程序：
```
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
2. 接下来，您需要下载 CUDA 10.2 的安装包。您可以访问 NVIDIA 的开发者网站（https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive）并选择适合您系统的安装包。
3. 下载完毕后，打开终端并进入下载目录。运行以下命令给安装包添加可执行权限：
```
$ chmod +x cuda_10.2.xxxx_linux.run
```
4. 现在，您可以运行安装程序并按照提示进行安装：
```
$ sudo ./cuda_10.2.xxxx_linux.run
```
在安装过程中，您需要接受许可协议、选择安装路径以及选择要安装的组件。通常情况下，您可以选择默认选项。
5. 安装完成后，您需要将 CUDA 的库路径添加到系统的环境变量中。打开终端并编辑 `~/.bashrc` 文件：
```
$ nano ~/.bashrc
```
在文件末尾添加以下行，并保存退出：
```
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
6. 最后，重新加载 `~/.bashrc` 文件以使更改生效：
```
$ source ~/.bashrc
```
现在，您已经成功在 Ubuntu 20.04 上安装了 CUDA 10.2。您可以使用 `nvcc --version` 命令来验证安装。
Ubuntu20.04安装CUDA10.2驱动
### 安装 CUDA 10.2 驱动
对于 Ubuntu 20.04 上安装 CUDA 10.2 的过程，可以按照如下方式操作：
#### 准备工作
确保系统已更新至最新状态并重启计算机。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 添加 NVIDIA 软件包仓库密钥和源列表
为了能够顺利获取到最新的驱动程序和其他必要的组件，需先添加官方的 GPG 密钥以及 APT 源地址[^1]。
```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
```
#### 卸载旧版 NVIDIA 显卡驱动
如果之前有安装过其他版本的 N 卡驱动，则应该将其移除以免造成冲突[^2]。
```bash
sudo apt-get purge nvidia*
```
#### 下载并执行 .run 文件来完成新驱动部署
从官方网站下载适用于目标平台 (Linux x86_64) 的 CUDA Toolkit 10.2 版本，并通过命令行运行该脚本来启动图形界面向导进行设置。注意，在此过程中可能还需要接受许可协议条款等内容提示[^3]。
```bash
cd ~/Downloads/
chmod +x cuda_10.2.*_linux.run
sudo ./cuda_10.2.*_linux.run
```
#### 设置环境变量
编辑 `~/.bashrc` 或者 `/etc/profile.d/` 中的相关文件加入以下路径以便后续编译项目时能正常调用工具链[^4]。
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
最后记得使更改生效:
```bash
source ~/.bashrc
```
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当提到“通用数据连接池”时，它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库（如MySQL、Oracle等），而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议，使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。
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简要介绍cnn卷积神经网络
<think>首先，用户的问题是：“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以，我需要基于提供的引用材料，构建一个清晰的回答。
引用材料总结：
- [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样，提供位移、尺度、形变不变性。三大特色：局部感知、权重共享和多卷积核。
- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
#### "自动生成静态页 ver2.4.5"
- **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。
#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
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