• Ubuntu 18.04 记录


    登录后死机,关机时死机的解决方法

    更新内核并安装 Nvidia 显卡驱动可解决。

    在内核更新为 4.15.18,Nvidia 显卡驱动为 390 时,问题解决。

    使用 LiveCD 启动,然后 mount 安装的系统的根分区,可以在文件管理器中挂载,也可以用如mount /dev/sda1 rootdir的命令挂载,然后 chroot 到该分区,如chroot rootdir
    然后

    sudo systemctl set-default multi-user.target
    

    使系统重启后默认进入字符界面,从而避免登录后进入图形界面时死机。

    重启
    进入字符界面登录后按照以下方式更新内核并安装 Nvidia 显卡驱动。

    更新内核

    内核下载地址

    uname -sr    #查看当前内核版本
    wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.15.18/linux-headers-4.15.18-041518_4.15.18-041518.201804190330_all.deb
    wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.15.18/linux-headers-4.15.18-041518-generic_4.15.18-041518.201804190330_amd64.deb
    wget http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.15.18/linux-image-4.15.18-041518-generic_4.15.18-041518.201804190330_amd64.deb
    sudo dpkg -i *.deb
    sudo reboot
    

    安装 Nvidia 显卡驱动

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
    sudo apt-cache search nvidia | less #查看并寻找合适的显卡驱动版本
    sudo apt install nvidia-384 nvidia-prime
    
    sudo systemctl set-default graphical.target
    sudo reboot
    

    更改回默认图形界面登录,重启看是否解决了登录及关机时死机的问题。重启时可能需要禁用secure boot。


    安装 CUDA,cuDNN,Tensorflow 等

    CUDA9.0 + cuDNN7.0 + tensorflow-gpu 1.8.0

    参考

    安装 CUDA

    sudo systemctl set-default multi-user.target #安装 CUDA 时必须确保没有 Nouveau 驱动或 Nvidia 驱动运行,故需停用图形界面。
    sudo reboot
    

    降低 gcc,g++ 版本为 gcc-5,g++-5

    sudo apt install gcc-5 g++-5
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50
    gcc --version
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50
    g++ --version
    
    ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
    sudo ./cuda_9.0.176.1_linux.run 
    sudo ./cuda_9.0.176.2_linux.run 
    

    安装时会询问安装选项。因为我是双显卡,所以不安装 OpenGL,显卡驱动已安装过,也不再安装。

    安装完成后,记得添加到 PATH。

    sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
    

    安装 cuDNN

    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
    sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
    
    sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
    

    安装 Anaconda

    chmod +x Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 
    ./Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
    

    安装 Tensorflow

    pip install tensorflow-gpu
    

    一些可能用到的命令

    nvidia-smi
    lsmod | grep nouveau
    sudo restore -i -f homexuewei.bak .
    

    一些网址

    CUDA下载地址
    CUDA Installation Guide
    cuDNN 下载地址
    cuDNN Installation Guide
    tensorflow


    后记

    • 感觉 Gnome 桌面不够快,有时还会卡,不知道什么原因。总之又安装了熟悉的 Xfce,虽然丑一点,不过流畅多了。

    • Ubuntu 18.04 在使用Java的SSL时可能会出现异常,导致登录失败、连接失败等。
      解决方法见Error - trustAnchors parameter must be non-empty

    END

    2018.5.1

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