卸载cuda_小白入门机器学习之环境配置—

记录一下填坑日常。工作需要机器学习相关内容，之前没有过任何机器学习相关的学习背景，于是乎要从“零”开始，先从环境配置部署开始，记录一下学习过程中遇到的问题。

正文开始前，先来个插曲，最开始我的服务器是有NVIDIA驱动的，不知道装cuda过程中做错了什么，服务器重启以后一直报错：Failed to start NVIDIA persistenceDaemon,于是开始重新装NVIDIA 驱动。

输入nvidia-smi命令后报错：

Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch（驱动版本不匹配）

Unable to locate package nvidia

一、接下来开始卸载驱动：

sudo apt-get purge nvidia*

二、找到合适的版本：

ubuntu-drivers devices

查找本机内核版本：cat /proc/driver/nvidia/version

三、开始重新装NVIDIA驱动：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-430（这里换成自己的驱动型号）

装好驱动后，重新启动机器！即sudo reboot 成功后终于可以看到图形化界面！

1.调研所需各各个环境的版本。

开始啥也不知道，也没找出个确定的版本就开始装cuda,跟着网上教程装了cuda-10.2,结果报错“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version Result = FAIL”就是cuda驱动版本不能满足cuda运行版本，于是乎卸载cuda（/usr/local/cuda-10.2/bin目录下，sudo ./cuda-uninstaller）

cuda driver version(驱动版本)是NVIDIA GPU的驱动版本；查看命令为nvidia-smi(出现下面列表即安装成功)

下面链接为cuda官网中驱动版本和运行版本的匹配关系：

CUDA Toolkit Documentationdocs.nvidia.com

到/usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/deviceQuery目录下，分别执行下列命令：

1.sudo make

2.sudo ./deviceQuery

会出现下面信息：

以上表示cuda安装成功！！！

总结：CUDA版本和驱动版本一定要匹配，不然就走上了要一直卸载-下载这样的循环中！！！！

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