Linux 系统中安装 NVIDIA 显卡驱动 + 4090M 测评

linux安装显卡驱动
Anaconda+pytorch环境配置
- 配置Anaconda环境

linux安装显卡驱动

因为项目需要，买了一块4090M的外置显卡，来测试是否满足项目的需求。

第一部分：安装前的关键准备

1 确认显卡型号

bash 复制代码

lspci | grep -i nvidia

确定系统架构

bash 复制代码

uname -m # x86_64 表示64位系统

第二部分：Ubuntu/Debian 系

使用官方仓库安装（推荐）

bash 复制代码

# 添加官方PPA仓库
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

# 查询可用驱动版本
ubuntu-drivers devices

# 自动安装推荐版本（通常标记为recommended）
sudo ubuntu-drivers autoinstall

# 或手动指定版本
sudo apt install nvidia-driver-580-open

如果下载缓慢的话可以换源。

删除残留下载文件的方法：

bash 复制代码

# 清理所有下载的软件包缓存（保留空目录）
sudo apt clean

# 可选：仅删除不再需要的缓存（如旧版本、未安装成功的包），保留已安装软件的包
sudo apt autoclean

# 列出缓存中NVIDIA相关的包（含.partial临时文件）
ls /var/cache/apt/archives/nvidia*

# 删除这些残留文件
sudo rm -rf /var/cache/apt/archives/nvidia*

然后重启，输入验证即可。

bash 复制代码

sudo reboot
nvidia-smi
nvidia-smi -L # 可以直接查看显卡型号

Anaconda+pytorch环境配置

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uname-a # 查看内核

https://repo.anaconda.com/archive/

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wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

开始安装,一直enter ,yes 直到安装完

点击enter，输入yes，点击enter，输入yes

配置Anaconda环境

bash 复制代码

# 打开/etc/profile
vim /etc/profile
# 在末尾添加环境变量
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
# 打开 ~/.bashrc
vim ~/.bashrc
# 在末尾添加环境变量
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
# 刷新环境变量
source /etc/profile
source ~/.bashrc

conda -V

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conda create -n track python=3.10.18

安装pytorch
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

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conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# CUDA 11.8
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

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pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

后续方案：

参考文章：
1 在Linux系统上安装NVIDIA显卡驱动的终极指南
 2 在 Linux 系统中安装 NVIDIA 显卡驱动：详细指南
 3 Linux安装Anaconda教程(2024最新)