У меня есть двойной загрузочный компьютер (win 10 и Ubuntu 16.04). Я собирался установить caffe на свой Ubuntu в соответствии с инструкциями, которые я нашел в Интернете, перед установкой caffe мне нужно установить драйверы nvidia и cuda. поэтому я выполнил инструкцию по приведенной ниже ссылке для установки драйвера nvidia
https://linuxconfig.org/how-to-install-the-latest-nvidia-drivers-on-ubuntu-16-04- xenial-xerus
, но когда я запускаю
$ lspci -vnn | grep VGA
, на выходе не отображается модель моей графической карты, это:
01:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c82] (rev a1) (prog-if 00 [VGA controller])
Я думаю, Ubuntu не распознает мою графическую карту, и я не знаю, как ее исправить. Также я должен сказать, что я новичок в Linux.
Буду благодарен, если кто-нибудь мне поможет.
Я не думаю, что это проблема. Ваш результат соответствует тому, что я вижу на своем Ubuntu 16.04 с GTX 1060. У меня есть настройка для использования cuDNN и CUDA с Tensorflow, и он работает хорошо.
Вот мой вывод для lspci -vnn | grep VGA:
65:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1) (prog-if 00 VGA controller])
После установки CUDA вы можете запустить одну из примеров программ, таких как deviceQuery:
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-samples/index.html # device-query
Это должно дать вам более подробную информацию о конкретной модели графического процессора, а также подтвердить правильность работы CUDA.
Я не думаю, что это проблема. Ваш результат соответствует тому, что я вижу на своем Ubuntu 16.04 с GTX 1060. У меня есть настройка для использования cuDNN и CUDA с Tensorflow, и он работает хорошо.
Вот мой вывод для lspci -vnn | grep VGA:
65:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1) (prog-if 00 VGA controller])
После установки CUDA вы можете запустить одну из примеров программ, таких как deviceQuery:
http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-samples/index.html # device-query
Это должно дать вам более подробную информацию о конкретной модели графического процессора, а также подтвердить правильность работы CUDA.