Cuda apt-getダウンロードバージョンの依存関係

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit. をしたあとにnvidia公式の方法でcudaを入れようとするとapt-get cudaのときに「満たされない依存関係があります」と怒られてインストール不可でした。gccのバージョンがどうのこうの言っていたような。 とりあえず

2020年6月29日 いくつかの前準備ののち, NVIDIA CUDA パッケージレポジトリからダウンロードして,インストールするという手順を説明する. NVIDIA CUDA パッケージ sudo apt -yV install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-cuda-toolkit-gcc. 既存データのバックアップ; 最新版のJetPack導入; cuda環境の確認; OpenCV4の導入; python-opencv動作の確認 今回は、JetPack4.3をダウンロードしました。 https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack. ・pipが入っていないようなので入れる get-pipの入手 今回、私の場合は、鬼のような依存関係やら、自分の無知と直面しながら、最終的に、install-opencv.shに出会い、解決に至りまし Python関係: sudo apt-get install -y python-dev python-tk pylint python-numpy \ python3-dev python3-tk pylint3 

2017/08/26

注意: この記事はもう古いです.今時(このコメントつけてるのは 2016年9月)は次の記事の方が役に立つかもしれません: GPGPUマシンの更新(1) 〜 Ubuntu 16.04 をインストールして NVIDIA ドライバを入れる 〜 - まんぼう日記 GPGPUマシンの更新(2) 〜 CUDA 7.5 と cuDN… 登録とCuDNNのダウンロードは以下から。CuDNNのダウンロード . 登録が完了したら、先ほどインストールしたCUDAのバージョン(9.0)に合わせたCuDNNをダウンロードします。 今回はCuda9.0を入れたので、 Download cuDNN v7.2.1 (August 7, 2018), for CUDA 9.0 から、 cudaのバージョンを下げたい時は、一度以下のようにして、cudaを削除する必要がある。 > sudo apt-get --purge remove cuda > sudo apt autoremove または、特定のバージョンのcudaを削除したい場合は以下のようにする。 > sudo apt-get --purge remove cuda-8.0 > sudo apt autoremove さらに、レポジトリを消したい場合は、以下の ソースパッケージの依存関係を満たすことを目的として、パッケージのインストール・削除処理を行います。 check: キャッシュ・依存関係の確認処理を行います。 clean: aptを使用してローカルホストに蓄えられたrpmファイルを削除します。 autoclean Fedora CoreなどのRPMパッケージを利用している場合でも,apt-rpmを使うことでapt-getコマンドを利用できる。apt-getはパッケージがアップロードされているサーバーに問い合わせて,所望のパッケージのダウンロードからインストールまでを自動的に実施する

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 以下でインストールしようとすると7.5のライブラリを入れようとする。 7.5と混ざっておかしなことになるので「n」で中止するのが吉。

apt-get のアップグレードパッケージの選択規則は aptitude や apt よりも少し条件が厳しいです。なぜなら apt-get upgrade は現在のパッケージ構成を変えないからです。つまりパッケージの新パージョンで導入された新しい依存関係により現在インストールされてい たとえば、CUDA 7.5:cuda_runtime.hは、gccバージョン> 4.9と互換性がないと不平を言います。 Ubuntu 15.10にはgcc 5.0のストックが付属しているため、/ usr / binにシンボリックリンクを使用してゲームをプレイし、cudaサンプルをコンパイルする必要があります(これは 実行後、依存関係ツリーが壊れました: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade. 何かをインストールしようとすると、次のエラーが表示されます # nvidia PPA for v340 sudo add-apt-repository ppa:mamarley/nvidia # Update sudo apt-get update # install nvidia and cuda sudo apt-get install nvidia-340 cuda-6-5 # Reboot その他のサイト( AskUbuntu on Lubuntu 、 Rチュートリアルなど)からインストールすることをお勧めします。 GPUドライバの取得 apt search nvidia-[0-9]{3} この中で最適なドライバを探す nvidiaのサイトでダウンロードする apt-getでも取得できるけど、バージョンが古い場合もある nvidiaのサイトでダウンロードして取得する方が良さそう nvidiaドライバとCUDAのバージョンの関係はシ… 私はUbuntu 16.04をインストールしており、cuda 8.0をインストールできるようにcuda 9.0を削除する必要があります。私のようないくつかのコマンドを試してみました sudoの削除apt-getは--purge CUDA 須藤はapt-getを--purge削除CUDA * sudoの--purge CUDA-9-0の なしを削除apt-getを彼らは働く。 # sudo apt-get -y dist-upgrade # Uncomment to handle changing dependencies with new vers. of pack. # sudo apt-get -y autoremove # Uncomment to remove packages that are now no longer needed # 2. 依存関係のインストール # Build tools: sudo apt-get install -y build-essential cmake

2018/11/11

各パッケージについて、有効なバージョンと被依存関係を列挙し、さらに その各バージョンについて依存関係を表示します。(通常の) 依存関係とは、対象のパッケージ が依存しているパッケージを指します。また、被依存関係と apt 2017/09/20 2017/08/26 Sudo apt-offline get /tmp/package ダウンロードしたパッケージファイルをoffPCに追加する Sudo apt-offline install /tmp/apt-offline-downloads-5942/ パッケージをインストールターミナルを開くSudo apt-get install package_nameまたは AWS IoT Greengrass を初めて使用する場合には、Raspberry Pi あるいは Amazon EC2 インスタンスをコアデバイスとして使用し、デバイスに合ったセットアップ手順に従うことをお勧めします。 別のデバイスまたはサポートされているプラットフォームを使用するには、このトピックのステップに従います。

2019/01/03 2017/12/05 2020/04/30 2019/04/29 apt-get upgrade の「E: 未解決の依存関係です。」ではまったら はまった例をあげて簡単に解説してみます apt-get を使ってパッケージをアップグレードしてみる apt-get upgrade を再投入してみる apt-get -f install を投入してみる 2018/11/11 そこで今回はCUDAのバージョン確認の方法と、CUDAとセットで使うことが多いcuDNNのバージョンを確認する方法を紹介したいと思います。 既に環境構築がされている前提でバージョンを確認しますので、環境構築の方法を知りたいという方は以下の記事等を参照してください。

# nvidia PPA for v340 Sudo add-apt-repository ppa:mamarley/nvidia # Update Sudo apt-get update # install nvidia and cuda Sudo apt-get install nvidia-340 cuda-6-5 # Reboot 他のサイト( AskUbuntu on Lubunt 、 R Tutorial など)は .run からのインストールを推奨していますが、 apt-get を使用するだけで問題は GPU対応のテンソルフローのビルドプロセスが関係しています。特に、TensorFlowの古いバージョンはCUDAの古いバージョンを使用(または要求)します。CUDAは、システムライブラリと pip install の範囲を超えた構成に依存します。 CUDA-5.5が機能するには、最新のNVIDIAドライバー(331.20)をインストールする必要がありました。 [後で、CUDA-5.5.22-Ubuntu 12.10をサポートするツールキットには少なくともv319.37が必要であることがわかりました] Sudo apt-get purge nvidia* CUDAツールキットをダウンロードするには、nvidia WebサイトではUbuntu 17.10および16.04でのみ使用できるため、ツールキットをダウンロードしてインストールするコマンドを使用しました(残念ながら覚えていませんが、9.1バージョンをダウンロードしました)。 2018-11-30現在. CuPyをインストールするのにCUDAとかcuDNNとかWindowsだとVisual Studioとか大変だった方もいらっしゃると思いますが、 CuPyがcondaコマンドでインストールできるようになりました ということでWindows用も出来上がっているので、一利用者としてはもうAnaconda使うに限るっしょという感じです。 どうもこんにちは。 ちゃんとブログを更新しようと思っている今日この頃です。 前回の記事で、GPU環境をいい感じに整えることができるnVidia-dockerについてご紹介しました。 mhr380.hatenablog.com せっかく作って壊せるGPU環境が手に入ったので(?) 今回は、CUDAを使ったGPUプログラミングをやって Include optional NCCL 2.x sudo apt install cuda9.0 cuda-cublas-9-0 cuda-cufft-9-0 cuda-curand-9-0 \ cuda-cusolver-9-0 cuda-cusparse-9-0 libcudnn7=7.2.1.38-1+cuda9.0 \ libnccl2=2.2.13-1+cuda9.0 cuda-command-line-tools-9-0 # Optional: Install the TensorRT runtime (must be after CUDA install) sudo apt update sudo apt install libnvinfer4=4.1.2-1

以下のパッケージには満たせない依存関係があります: cuda-libraries-dev-10-1: 依存: libcublas-dev (>= 10.2. 1.243) しかし、インストールされていません cuda-samples-10-1: 依存: libcublas-dev (>= 10.2. 1.243) しかし、インストールされていません cuda-visual-tools-10-1: 依存: libcublas-dev

GPUドライバの取得 apt search nvidia-[0-9]{3} この中で最適なドライバを探す nvidiaのサイトでダウンロードする apt-getでも取得できるけど、バージョンが古い場合もある nvidiaのサイトでダウンロードして取得する方が良さそう nvidiaドライバとCUDAのバージョンの関係はシ… 私はUbuntu 16.04をインストールしており、cuda 8.0をインストールできるようにcuda 9.0を削除する必要があります。私のようないくつかのコマンドを試してみました sudoの削除apt-getは--purge CUDA 須藤はapt-getを--purge削除CUDA * sudoの--purge CUDA-9-0の なしを削除apt-getを彼らは働く。 # sudo apt-get -y dist-upgrade # Uncomment to handle changing dependencies with new vers. of pack. # sudo apt-get -y autoremove # Uncomment to remove packages that are now no longer needed # 2. 依存関係のインストール # Build tools: sudo apt-get install -y build-essential cmake sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cuDNNのインストール. NVIDIA のサイトからcuDNNを手動でダウンロードしてくる - 最終更新:2019/11/07 クリーンブートしたUbuntu16.04LTS マシンに,NVIDIA GPUを導入し,CuDA・cuDNNをセットアップしました. おもにtensorflow-gpuを使うためです.導入過程で色々とつまづいたので,得た知識をこのポストにまとめておきます. 実行環境 1. OS 2. HDD 2.1. HDDデバイスの確認 3. メモリ 3.1 CUDAを入れ直したいが古いCUDAのアンインストールもインストールもできない 依存関係のエラーで sudo apt-get -f installをやってもエラーが返ってくる場合です。 以下サイトを参考に対処しました。 Error: Depends: libcublas-dev (>= 10.1.0.105) but it is not installed, Ubuntu 18.04