如何在google colab中安装nvidia迁移学习工具包？
在Google Colab中安装NVIDIA迁移学习工具包可以通过以下步骤完成：
- 打开Google Colab并创建一个新的笔记本。
- 在笔记本的代码单元格中，首先安装NVIDIA迁移学习工具包。可以使用以下命令进行安装：
!pip install torch torchvision- 安装完成后，导入所需的库：
import torch
import torchvision- 接下来，您可以使用NVIDIA迁移学习工具包进行迁移学习。根据您的具体需求，可以使用不同的模型和数据集进行训练和推理。
请注意，Google Colab已经预装了许多常用的机器学习和深度学习库，因此在大多数情况下，您无需手动安装这些库。但如果您需要使用特定的库或工具包，可以使用!pip install命令进行安装。
关于NVIDIA迁移学习工具包的更多信息，您可以访问以下链接：
- NVIDIA迁移学习工具包官方文档：https://pytorch.org/vision/stable/index.html
请注意，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、腾讯云以外的云计算品牌商。
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我正在尝试在google colab中使用GPU。下面是我的colab中安装的pytorch和cuda版本的详细信息。 Torch 1.3.1 CUDA 10.1.243
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130 我对在pytorch模型上使用GPU进行迁移学习非常陌生。我的torch.cuda.is_
浏览 561提问于2019-12-03得票数 4
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我想通过Google Colab使用幕府机器学习库中的一些工具。但是，我无法安装该程序包。我尝试安装Anaconda和使用conda安装幕府将军，但安装后，导入幕府将军失败。我试着遵循幕府官网提供的指导，尽管它没有帮助。
那么，我的问题是如何在Google Colab文档中安装幕府？这首先是可能的吗？
浏览 31提问于2018-08-24得票数 0
我正在google colab中运行一段用于深度学习的python代码。该代码需要Python 3.5。如何在google colab中安装Python 3.5版本？
浏览 36提问于2019-03-05得票数 5
有没有办法在Google colab上永久安装Rapids？我在StackOverflow和其他网站上尝试了许多解决方案，但都不起作用。这是一个非常大的库，每次我想在colab上工作时下载它是非常令人沮丧的。
我尝试了Rapids的这段代码，但它也不起作用。当我关闭colab并稍后重新启动时，我得到ModuleNotFoundError: No module named 'cudf'.
# Install RAPIDS
!git clone https://github.com/rapidsai/rapidsai-csp-utils.git
!bash rapidsai-csp
浏览 4提问于2021-06-06得票数 0
我正在尝试在Google Colab的Tesla P-100CE上安装NVIDIA Rapids，使用NVIDIA提供的以下程序。
# Installing RAPIDS API.
# NOTE : This may take some few minutes to install.
!git clone https://github.com/rapidsai/rapidsai-csp-utils.git
!bash rapidsai-csp-utils/colab/rapids-colab.sh stable
import sys, os
dist_package_index = sy
浏览 10提问于2021-02-27得票数 1
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如何在Google Colab中运行使用Figaro概率编程语言实现的项目？对于Figaro编程，您需要安装Scala，根据(https://medium.com/@shadaj/machine-learning-with-scala-in-google-colaboratory-e6f1661f1c88)页面上的信息，您可以在Google Colab中安装Scala，根据本教程，Scala将使用Almond安装在Google Colab中，Almond是一个用于Jupyter的Scala内核。但是在安装Scala之后，如何在Google Colab中安装Figaro并在其中运行Figaro
浏览 24提问于2021-01-19得票数 0
1回答
我需要使用scikit学习来训练一个模型(随机森林)，我想使用GPU选项在Google Colab上运行它。我知道我不能直接使用sklearn来达到这个目的，所以我在Google Colab上安装了h2o4gpu作为替代，将模型的所有参数都设置为与GPU一起使用。一切似乎都很好，但Google Colab告诉我实际上我并没有使用GPU (它要求我切换到标准环境，因为我没有使用GPU)。不幸的是，我不能在标准环境中训练模型，因为它需要太多的资源，并且我得到一个内存错误。
所以，我的问题是，为什么它不起作用？如何正确设置h2o4gpu，以便可以使用Google Colab GPU选项？
浏览 3提问于2020-04-10得票数 0
我在google colab上运行了一个深度学习模型，它在colab笔记本上运行得很好。问题是，随着深度学习模型在云colab笔记本中的训练进展，我自己的计算机cpu和内存使用量也开始上升。仅colab notebook浏览器窗口的RAM使用率就超过500 MB，并且随着培训的进行不断攀升。
在google colab中，我们必须打开我们的跑步笔记本来训练模型，否则我们将失去所有以前的工作，它将停止训练。我可以在终端窗口而不是浏览器上运行google colab吗？有没有办法强制谷歌colab单独在云中运行，也就是说，在不打开电脑的情况下运行笔记本？
浏览 0提问于2018-04-28得票数 7
我是谷歌colab的新手。
我正试图在那里做深度学习。
我已经编写了一个类来创建和训练LSTM网络，只使用python -而不是任何特定的深度学习库，如tensorflow，pytorch等。
我认为我使用的是gpu，因为我在colab中选择了正确的运行时类型。
然而，在代码执行期间，我有时会收到退出gpu模式的消息，因为我没有使用它。
那么，我的问题是:如何使用google colab gpu，只使用普通的python，而不使用特殊的ai库？有没有像“装饰器代码”这样的东西放在我的原始代码中，以便激活gpu？
浏览 2提问于2020-03-16得票数 4
我在Linux上安装CUDA有问题。我尝试过在Ubuntu14.04 (x64) Linux 17 (x64)上安装CUDA 6。
问题：
我尝试简单地下载/执行nvidia CUDA可执行文件(它是从nvidia网站下载的*.run文件)，我尝试从nvidia提供的.deb文件安装CUDA，我尝试从编辑库安装CUDA。
我已经学习了几十个教程，我已经重新安装了至少20次Linux，只是为了确保我正在开发一个干净的版本。
在任何情况下:我都注意到在流程结束时定义了变量环境: PATH和LD_LIBRARY_PATH，以便它们指向最近安装的CUDA目录。(/ PATH /to/cuda/bin表
浏览 4提问于2014-07-22得票数 0
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我创建了一个深入学习的VM来运行一个项目，使用一些定制的tensorflow模型和google，google。我用Debian10和tensorflow 2.4(cuda11)建立了一台机器，我选择了一个nvidia K80 GPU。我使用这个cuda11安装了。当我运行nvidia-smi时，我收到了一条著名的丑陋信息：
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed an
浏览 7提问于2021-01-07得票数 0
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我想在colab.research.google.com中使用Chrome的Selenium Webdriver来进行快速处理。我可以使用!pip install selenium安装Selenium，但是chrome的webdriver需要一个到webdriverChrome.exe的路径。我该如何使用它呢？ P.S.- colab.research.google.com是一个在线平台，为深度学习相关的快速计算问题提供图形处理器。请避免使用webdriver.Chrome(path)等解决方案。
浏览 42提问于2018-06-26得票数 46
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我已经下载并安装了几次CUDA，每次它都无法通过测试样本deviceQuery和checkBandwidth。另外，tensorflow从未列出可访问设备之间的GPU，只列出CPU。
我目前的nvidia驱动程序是384.111，因为升级版384.130总是在nvidia上产生库错配，使得ubuntu无法启动。
每次我尝试用.run文件安装CUDA9.0，这是在不升级nvidia驱动程序的情况下安装它的唯一方法，它以“不完整的安装消息”结束。测试上的运行总是为负值，其输出如下：
📷
安装CUDA 9.0 .deb与dpkg从nvidia网站https://developer.nvidia.co
浏览 0提问于2018-05-31得票数 0
我正在尝试学习“Dummies的深度学习”一书中的教程。 我在尝试打开我在Google Colab上下载的图像(使用imread)时收到错误信息。 错误消息： OSError: Cannot seek back after getting firstbytes! Here is the code on Google Colab；我确信这是一件微不足道的事情，但我不确定错误是从哪里来的。感谢您的任何帮助
浏览 18提问于2019-09-05得票数 0
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2回答
这个问题与有关，但我不认为能给出相同的答案。我正在对Nvidia GPU执行scikit学习算法，没有错误，所以假设scikit运行在底层硬件上。由于scikit-learn不是针对GPU设计的，什么是进程，使算法能够运行？
例如，我正在使用带有规范的Gigabyte Nvidia GTX 1060 WF2 3GB GDDR5 PCI-E运行执行scikit学习算法：
1152 NVIDIA CUDA Cores
1582MHz Base/1797MHz Boost Clock (OC Mode) or 1556MHz Base/1771MHz Boost Clock (Gaming Mode
浏览 19提问于2017-10-01得票数 0
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我有一个GeForce GT 520双头在我的系统，我正在试验它。我从NVIDIA安装了CUDA 9.1，它说我应该重新启动以验证我的图形驱动程序仍然加载。
因此，我重新启动，现在，图形驱动程序不会再加载，所以我卸载，清除和自动删除的库达再次重新启动，但我仍然不能得到X回来。我下载并试图安装NVIDIA驱动程序NVIDIA_Linux_x86_64-367.27.run，但它不想安装，而是告诉我运行sudo apt-get install nvidia-396 nvidia-modprobe nvidia-settings，我也尝试过，但我仍然不能回到我的X。
我怎样才能拿回我的图形？
浏览 0提问于2018-05-23得票数 0
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我需要使用Google colab中的cfitsio库编译一些c程序，在我的mac中，我可以做到以下几点： 1. download the files and unzip it http://heasarc.gsfc.nasa.gov/fitsio/fitsio.html
2.
sudo -H ./configure --enable-sse2 --prefix=/usr/local --enable-reentrant
sudo -H make
sudo -H make install 但是，我不允许在google colab中使用sudo (当然，这是必需的行为) 当我试图在没有s
浏览 40提问于2020-01-15得票数 0
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我有笔记本电脑，它有象限K620m图形处理器。我正在努力学习CUDA编程，并从NVIDIA网站下载网络安装程序。
在安装CUDA SDK时，当它检查机器的硬件时，它会显示
你想继续吗？
此图形驱动程序无法找到兼容的图形硬件。您可以继续安装，但无法运行CUDA应用程序。
知道为什么会发生这种事吗？在我的计算机设备管理器中，我可以在显示适配器列表中看到NVIDIA K620m。
谢谢。
浏览 0提问于2015-05-29得票数 0
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我工作的工作站与中央处理器核心I7 4790和两个GPU GTX760 4 GB内存/1152核心系统的内存是16 GB内存我有Ubuntu14.04.1LTS经过多次尝试和重新安装Ubuntu很多次，最后我已经正确安装了nvidia驱动340.46使用3外壳命令ppa xorg-edgers
现在我想安装Cuda 6.5工具包，但在手册中他们说cuda工具包安装程序也将安装nvidia图形驱动程序
如何防止安装程序重新安装图形驱动程序如何在不重新安装图形驱动程序的情况下安装CUDA6.5工具包因为我在正确安装340.46之前遇到了许多问题
在成功安装cuda工具包6.5之后，如何在不干扰cu
浏览 4提问于2014-12-05得票数 15
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我很难理解库达和码头生态系统。
在主机(ubuntu22.04)服务器上，我想生成多个Machiene学习木星笔记本。
如果我只在主机ubuntu中安装这样的Nvidia驱动程序，是否就足够了：
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID | sed -e 's/\.//g')
echo $DISTRIBUTION
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda
浏览 36提问于2022-07-20得票数 0
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我试图在运行Ubuntu18.04的远程服务器上安装nvidia驱动程序，而不是nouveau，我正在通过远程桌面(运行等离子KDE)访问Ubuntu18.04。我遵循了其他帖子的指示，试图安装专有驱动程序，然后多次清除和重新安装。我不确定驱动程序安装是否正确。
我所做的(在这篇在Ubuntu 18.04上安装Nvidia驱动程序文章之后)：
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get autoremove
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers
sudo apt-get install nvidia-dri
浏览 0提问于2019-08-15得票数 1
2回答
我正在尝试使用TensorFlow 1.x运行GitHub代码。我正在使用colab来做这个。我遇到了这样的问题，我找不到解决的办法。我使用的是TensorFlow1.15，我安装的Cuda版本是10.1，colab中的Nvidia驱动版本是NVIDIA-SMI450.51.05驱动版本: 418.67。当我尝试运行上面的另一段代码时，cuda似乎可以正常运行。我在colab上使用GPU模式，有人能帮帮我吗？谢谢。
浏览 1提问于2020-07-25得票数 0
昨天，I让 tensorflow 2.2在Windows10Enterprise64位上使用Python3.7.4，包括使用GPU。今天早上，同一个系统不再看到GPU了。我已经卸载/重新安装了CUDA &基于tensorflow文档的其他要求，但它只是拒绝工作。
PC规格: i7 CPU 3.70GHz，内存64 PC，NVidia GeForce GTX 780 Ti显卡安装(驱动器26.21.14.4122)。
说tensorflow需要NVidia CUDA工具包10.1 ，特别是(不是10.0，不是10.2)。
当然，那个版本拒绝安装在我的电脑上。这些组件在安装过程中失败：
I
浏览 9提问于2020-05-24得票数 1
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我正在尝试将当前项目从Google计算实例(虚拟机)迁移到使用Google运行。目前，该项目由多个容器(mysql、后端、前端、深度学习处理)组成，它们都部署在带有docker-组合的gcloud vm中。深入学习处理容器利用VM上的Nvidia GPU卡。
我了解到gcloud运行非常强大，它运行码头容器，并在需要时自动缩放它们。我的问题是，如果我要迁移到使用Cloud，我能对深度学习处理容器这样做吗？
浏览 0提问于2020-08-23得票数 2
我尝试使用“附加驱动程序”控制面板安装推荐的Nvidia驱动程序。这导致根据nvidia-smi安装了数据自动化系统，但是cuda.h缺失了。通常，我会通过安装nvidia-cuda-dev或nvidia-cuda-toolkit来获得它，但是这些包现在与nvidia驱动程序冲突，所以它们不能同时安装：
The following packages will be REMOVED
libnvidia-compute-515 libnvidia-compute-515:i386 libnvidia-decode-515 libnvidia-decode-515:i386 libnvidia-
浏览 0提问于2022-08-14得票数 2
第一个问题，我真的要问的堆叠溢出！我正在尝试使用cx_Oracle Python模块来使用Google中的查询。但是，要使cx_oracle正常运行，我需要安装Oracle实例化客户端--这是Colab在VM上工作时的一个问题。如果没有客户，我就会出错：
DatabaseError：(cx_Oracle.DatabaseError) DPI-1047:无法找到64位Oracle客户端库："libclntsh.so:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录“。
我试着把甲骨文instantclient_18_5解压缩文件夹放到我的GDrive中，而Colab脚本就是其中之一。之
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
我想在我的ubuntu12.04上安装CUDA工具包6。在试图安装nvidia驱动程序时，命令：
sudo apt-get install nvidia-current
显示：
nvidia-304 nvidia-current nvidia-settings-304
但我的图形卡是NVIDIA GeForce GT630M，根据nvidia网站的说法，它有331.79个驱动程序。我使用.run安装了331.79个驱动程序，系统似乎没有识别它。
所以我不能安装331.79吗？为什么我现在的司机还在304？
浏览 0提问于2014-06-22得票数 1
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我正在建立我的机器学习开发环境，并考虑使用Docker。
Nvidia和/或CUdnn是否需要安装在我的机器上，还是只有在码头集装箱中才能工作？
提前感谢您的回答！
浏览 1提问于2020-09-01得票数 0
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我正在用Google Colab做一些机器学习项目。我已经安装了我的驱动器，激活了GPU，从google drive购买了额外的存储空间，在google drive上有超过100 up的空闲空间，但我Colab笔记本上的" drive“显示器显示驱动器已满。下面是我的Colab笔记本和Google Drive存储的屏幕截图。 ? ? 为什么笔记本电脑显示驱动器已满？我已经多次刷新了我的google驱动器，以确保显示的存储空间是准确的。
浏览 321提问于2020-04-01得票数 5
我有50 for的训练数据。
我的google驱动器容量为15 to，因此我将其升级到200 to，并将我的火车数据上传到我的google驱动器上。
我连接到colab，但在colab会话中找不到我的火车数据，所以我手动上传到拥有150 So容量的colab。
它说，当我的colab连接关闭时，它将被删除。
将列车数据永久保存到colab是不可能的？而colab对150 is是免费的？
我看到colab支持nvidia P4，这几乎是5000美元。我可以使用它100%，或者它是共享的一部分(如0.1%)给我？(当P4被分配给我时)
浏览 8提问于2020-08-19得票数 6
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在迁移学习中，我认为我的model.fit_generator是一个无限循环。我不知道-怎么做。这是我的Colab笔记本链接
浏览 2提问于2020-04-23得票数 1
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8回答
如何在Google中安装CUDA
、、、、
似乎Google Colab GPU没有附带CUDA工具包，我如何在Google Colab GPU中安装CUDA。我在Google Colab中安装mxnet时遇到了这个错误。
Installing collected packages: mxnet
Successfully installed mxnet-1.2.0
错误:利用GPU进行计算的安装不完整。请确保您安装了CUDA，并在您的终端中运行以下行，然后再试一次：
pip uninstall -y mxnet && pip install mxnet-cu90==1.1.0
根据您的数据自动化系统版本调整“c
浏览 9提问于2018-05-28得票数 49
1回答
我正在试用Google Colab，想知道我是否可以使用本地的CPU、RAM、SSD和GPU？我曾尝试在我的SSD上搜索目录，但没有找到任何内容。我发现我必须将我的目录上传到我的Google Drive并运行代码：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
现在我已经建立了我的目录并运行了我的UNet，我得到了警告WARNING:tensorflow:There are non-GPU devices in `tf.distribute.Strategy`, not using nccl allre
浏览 41提问于2020-02-26得票数 1
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我正在按照指南安装openCV 3.1。但是，在运行CMake之后，我看到以下输出
NVIDIA CUDA
Use CUFFT: YES
Use CUBLAS: NO
USE NVCUVID: NO
NVIDIA GPU arch: 20 21 30 35
NVIDIA PTX archs: 30
Use fast math: NO
我看到CUBLAS、NVCUVID和fastmath设置为NO。但是我已经安
浏览 2提问于2016-07-18得票数 0
我正在使用Google Colab进行深度学习，我知道他们会随机分配GPU给用户。我希望能够看到在任何给定的会话中为我分配了哪个GPU。有没有办法在Google Colab笔记本中做到这一点？
请注意，如果有帮助，我正在使用Tensorflow。
浏览 290提问于2020-02-19得票数 22
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3回答
我目前正在做一个关于迁移学习的实验，我们在课堂上使用TensorFlow。我正在使用猫和狗的图像来尝试迁移学习概念。
在迁移学习阶段之前，我需要从我解压的文件中加载猫和狗的图像。我已经编写了以下代码来加载Google Colab中这个解压缩文件中的图像：
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np
fname = '/Users/xx/documents/yy/dogs-vs-cats/train'
img = image.load_img(fname, target_size=(150
浏览 3提问于2021-02-21得票数 0
我是一个CUDA的新手，我将非常感谢帮助/评论有关CUDA的安装。我在我的Ubuntu18.04 HP Z420机器上安装了很长一段时间:内核:5.3.0-46-泛型，Xeon E5，nVidia Quadro K600和nvidia-driver-440。
我无法确定我安装了什么(apt安装nvidia-cuda-toolkit installing )的顺序，因为我安装和卸载了几次，因为经常发生错误。我认为在上一次试用中，我安装了cuda，卸载了它，并安装了nvidia-cuda-工具箱，这似乎是可行的。最后，我用两个不同的版本(10.2和9.1)获得了这样的输出。
它能用吗？外部应用
浏览 0提问于2020-04-19得票数 3
我用pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101在conda环境中安装了pytorch和torchvision，据我理解，这意味着pytorch库是用cuda10.1编译的。在运行nvcc --version时，我得到
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.1, V
浏览 10提问于2021-12-25得票数 1
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我有一个依赖google服务的应用程序，为了让新的华为手机运行我的应用程序，我做了太多的迁移。
不幸的是，由于缺少HMS，我无法在模拟器上测试我的应用程序，我已经创建了一个新的Stock映像，我试图安装HMS核心APK，但是应用程序无法作为映像安装
，
不幸的是，由于庞大的服务，没有为我提供服务。我需要一步一步地看到一切。有什么解决方案可以期望我在没有谷歌服务的情况下买一部新手机？
浏览 5提问于2020-10-11得票数 1
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我正在与谷歌合作从事深度学习项目。因为Google上没有足够的存储空间来训练数据集，所以我尝试在我的本地机器上使用Colab。
我遵循了Google提供的将Colab与我的计算机连接起来的技巧：
但我在第4步失败了。Colab页面提出了：
无法连接到运行时。
与此同时，我的Ubuntu终点站提高了：
W 22:41:53.396 NotebookAppForbidden
W 22:41:53.396 NotebookApp 403 GET /api/核规格(10.133.6.71) 1.45ms referer=None
如何成功地将Colab与我的pc连接起来？
浏览 0提问于2018-11-22得票数 1
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我正在遵循这里的步骤。我目前正处于这一步：
$ cd ~
$ mkdir installers
$ cd installers/
$ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
$ mv cuda_10.0.130_410.48_linux cuda_10.0.130_410.48_linux.run
$ chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
$ sudo ./cuda_10.0.130_410.
浏览 0提问于2020-01-07得票数 2
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1回答
当我在google中安装一个模块，比如语音识别模块时，它就会出现问题，但是如果我打开colab的一个新选项卡，或者在关闭它之后再次打开colab，它就不会导入语音识别模块，因为每次我打开colab环境，它都是一个全新的环境，所以我必须再次安装所有所需的模块。有没有办法将它保存为检查点，这样我就不必一次又一次地安装它。
我知道我们可以将模型保存到google驱动器，但我必须保存模块。
浏览 8提问于2019-09-24得票数 1
我得到了一块更老的NVIDIA显卡(GPU8400GS)，让我开始探索一些GeForce计算。我试图成功地完成安装，但却意外地发现了一个问题。以下是我的步骤(在Ubuntu 14.04上)
sudo apt-get install nvidia-current (在我的例子中安装nvidia-304 )
重新引导后，一个快速查询显示我的内核确实成功地使用了nvidia
lspci -vnn | grep -i VGA -A 12
01:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation GT218 [GeForce 8400 G
浏览 1提问于2015-03-25得票数 15
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我是数据自动化系统开发的新手。我在我的笔记本电脑上安装了CUDA工具包8.0，运行Windows 10家庭，有一个GTX 960M。在安装CUDA工具包之前，桌面上的上下文菜单(右击桌面)曾经有一个选项来访问Nvidia控制面板。此外，还曾经有用于访问GeForce体验和GPU活动状态图标的系统托盘图标。但是在安装CUDA工具包之后，这些图标和选项就不再可见了。当我试图从系统控制面板启动Nvidia控制面板时，会出现一个错误对话框："Nvidia显示设置不可用。您目前没有使用附加到Nvidia GPU.的显示器。“我不明白这意味着什么。我搞砸了CUDA工具包的安装吗？我是否必须重新安装
浏览 4提问于2017-01-15得票数 2
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这是一个更复杂的问题，但是否有这样做的功能？我只是找不到关于这个主题的任何文档。例如，我的用法如下：
from google.colab import utils # I made this up
colab_pro = utils.colab_is_pro()
if colab_pro:
# train model with higher settings
else:
# train model with lower settings
目前，我确实有办法做到这一点，但这是相当麻烦的：
gpu_name = !nvidia-smi --query-gpu=gpu_name --form
浏览 6提问于2020-09-02得票数 10
1回答
如何在google colab上安装sensplit？我已经在google colab上克隆了git存储库 ? 但是我不能使用sensplit包，当我运行!pip install sensplit时，它会返回错误。请给我个提示。提前感谢
浏览 30提问于2020-12-14得票数 0
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1回答
Debian 9系统Cuda 8是通过nvidia-cuda工具包包安装的.似乎nvidia驱动程序(384版本)也是在这个过程中安装的。
现在我想安装新的nvidia驱动程序(v410)，这是无法通过apt获得的。这是一个来自nvidia网站的.run文件。要安装新版本，我需要先解除旧版本。因此，我的问题是:如何删除旧的nvidia驱动程序，但保留cuda工具包？我应该卸载哪个软件包？
以下是apt list --installed |grep nvidia的输出：
amd64 libnvidia-cfg1 1/现在384.130-1 amd64 libnvidia-编译器/现在384.13
浏览 0提问于2019-02-26得票数 0
我想在google colab上运行CUDA代码。为此，我遵循以下步骤，但我无法安装CUDA软件包。
步骤1:删除以前的CUDA版本
!apt-get --purge remove cuda nvidia* libnvidia-*
!dpkg -l | grep cuda- | awk '{print $2}' | xargs -n1 dpkg --purge
!apt-get remove cuda-*
!apt autoremove
!apt-get update
一切都很好。
步骤2:安装新的CUDA软件包
!wget https://developer.nvidia.c
浏览 13提问于2022-05-03得票数 0
已尝试在内核为4.10的ubuntu 16.04上安装cuda driver 8.0和toolkit 375，但一直收到此错误。如何安装nvidia驱动程序和cuda工具包？
> nvidia-smi
> NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running
浏览 1提问于2017-09-30得票数 1
我刚刚用一个Nvidia GTX 1070安装了我的Ubuntu16.04工作站，成功地通过图形驱动程序这里安装了最新的驱动程序。
nvidia-367驱动程序使我的GPU能够在我的系统上正确工作，当它还在运行Nouveau时，它会在以前完全关闭时校正分辨率。
我不是把我的机器用于游戏，而是用于数据科学，所以我需要CUDA工具包链(涵盖NVCC、CUDA加速库等的工具套件)，所以我开始使用sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit的单一命令来安装它们。整个安装过程进行得很顺利，但最后，我意识到我错过了一件事：代码代码样本！
即使在搜索高低之后，我也没有办法
浏览 0提问于2016-08-16得票数 4
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