Advertisement

GCC降级与CUDA卸载.odt

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ODT


简介:
本文档提供了详细的步骤指南,介绍如何在Linux系统中安全地执行GCC降级以及完全卸载CUDA的过程,以解决兼容性或特定项目需求问题。 在Ubuntu 20.04上进行GCC和G++的降级操作以及卸载CUDA的方法如下: ### GCC/G++降级方法: 1. 首先备份当前版本:`sudo apt-mark hold gcc g++` 2. 查找并安装所需的旧版包,例如要从9.x降到8.x可以使用 `sudo apt install gcc-8 g++-8` 3. 更新符号链接指向新安装的GCC和G++版本: ``` sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8 ``` ### 卸载CUDA方法: 1. 移除所有相关的库文件:`sudo apt-get remove cuda` 2. 删除NVIDIA驱动程序(如果已安装):`sudo apt-get remove nvidia*` 3. 清理残留的配置和日志文件,可以使用 `cuda-uninstaller.sh` 脚本。 以上步骤可以帮助你完成GCC/G++版本降级及CUDA卸载操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • GCCCUDA.odt
    优质
    本文档提供了详细的步骤指南,介绍如何在Linux系统中安全地执行GCC降级以及完全卸载CUDA的过程,以解决兼容性或特定项目需求问题。 在Ubuntu 20.04上进行GCC和G++的降级操作以及卸载CUDA的方法如下: ### GCC/G++降级方法: 1. 首先备份当前版本:`sudo apt-mark hold gcc g++` 2. 查找并安装所需的旧版包,例如要从9.x降到8.x可以使用 `sudo apt install gcc-8 g++-8` 3. 更新符号链接指向新安装的GCC和G++版本: ``` sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8 ``` ### 卸载CUDA方法: 1. 移除所有相关的库文件:`sudo apt-get remove cuda` 2. 删除NVIDIA驱动程序(如果已安装):`sudo apt-get remove nvidia*` 3. 清理残留的配置和日志文件,可以使用 `cuda-uninstaller.sh` 脚本。 以上步骤可以帮助你完成GCC/G++版本降级及CUDA卸载操作。
  • CUDA安装流程.odt
    优质
    本文档提供了详细的CUDA安装步骤和配置说明,适用于希望在计算机上使用NVIDIA GPU进行高性能计算的用户。 本段落详细介绍了如何在Ubuntu系统的电脑主机上安装驱动以及CUDA的过程,并提供了检验是否安装成功的步骤。
  • J-Link驱动,解决“The Connected J-Link is Defective”问题(替换DLL)
    优质
    本教程介绍如何安全地卸载和降级J-Link驱动,并通过替换特定的DLL文件来解决The Connected J-Link is Defective错误。适合遇到此问题的技术人员参考使用。 手动替换掉DLL文件可以解决“the connected J-Link is defective”的问题。
  • Ubuntu 20.04 显卡驱动、CUDA 安装及 cuDNN 安装指南.pdf
    优质
    这份PDF文档提供了详尽的教程,指导用户在Ubuntu 20.04系统上安装和配置显卡驱动、CUDA以及cuDNN。适合希望进行深度学习或高性能计算的专业人士参考使用。 Ubuntu 20.04显卡驱动安装、CUDA 安装与卸载以及cudnn安装教程: 1. **显卡驱动安装**: - 首先,确定您的系统是否已经正确识别了NVIDIA GPU。 - 如果没有自动检测到,请前往NVIDIA官方网站下载适用于Ubuntu 20.04的最新驱动程序,并按照官方说明进行手动安装。 2. **CUDA 安装与卸载**: - 访问NVIDIA官网获取适合您系统的CUDA版本,然后根据其提供的指南完成安装。 - 若要卸载CUDA,请先使用dpkg或apt命令列出所有已安装的CUDA相关包。随后逐一删除这些软件包即可。 3. **cudnn 安装**: - CUDA Toolkit必须首先被正确地安装好之后才能进行此步骤。 - 下一步是注册NVIDIA开发者网站,然后从那里下载适用于您系统的cuDNN版本,并根据官方文档指示完成安装过程。
  • 彻底 完美 完全 干净
    优质
    本软件提供彻底、干净且完美的程序卸载服务,确保删除所有不必要的文件和注册表项,让您的电脑运行更顺畅。 完美卸载推荐使用卸载大师,无需消耗资源分!
  • 在Ubuntu 18.04上安装GCC和G++及安装依赖包(如gcc-5.5.0)
    优质
    本教程详细介绍如何在Ubuntu 18.04系统中降级安装特定版本的GCC和G++,例如5.5.0版,并列出所需安装的所有相关依赖项。 在Ubuntu系统中安装GCC-G++的早期版本需要一些必备依赖包,这些依赖包是确保GCC-G++能够成功安装的关键因素。
  • 部署中心2406的安装、升
    优质
    本指南详细介绍了如何在系统中安装、升级和卸载部署中心2406版本,帮助用户掌握其操作流程。 安装、升级和卸载Deployment Center 2406。
  • PyCharm中Python解释器的安装、.pdf
    优质
    本PDF文档详细介绍了在PyCharm开发环境中如何安装、卸载及升级Python解释器的操作步骤和技巧,帮助开发者高效管理编程环境。 在PyCharm中安装、卸载和升级Python包是每个开发者需要掌握的基本技能之一。作为一款强大的集成开发环境(IDE),PyCharm提供了便捷的方式来管理Python解释器及其依赖的库。 该软件默认使用pip进行包管理,但如果你偏好conda环境,则同样可以通过它来操作。在PyCharm中,不论是利用pip还是conda,用户都可以通过“Python 包”工具窗口或者调整Python解释器设置来进行相关操作。 Python 包是PyCharm中的一个重要功能模块,允许开发者快速地安装和管理库文件。这个面板默认打开,并可以通过点击界面顶部的相应图标或从菜单栏选择视图 -> 工具窗口 -> Python包来访问。“Python 包”工具不仅能够展示已装入的库列表,还支持查看PyPI及conda仓库中的可用资源,同时提供搜索功能以帮助定位特定需求。 当你想要安装新的包时,在Python 包窗口内的搜索框中输入需要添加的具体名称即可。此外,你还可以通过右键点击所需项并选择“使用选项安装”来加入额外的pip命令行参数;若在conda环境中工作,则可以通过切换按钮从conda仓库进行操作。 PyCharm同样支持从版本控制系统或本地硬盘上导入包,并提供了以开发模式(例如setuptools)安装库的功能。如果发现某个已装入的软件有新版本可用,IDE会在其旁边显示一个更新链接;若在升级过程中遇到问题,则会弹出包含错误信息的通知窗口。 对于卸载操作,PyCharm同样提供了一个直观的方法:只需选择列表中的目标项并点击“Uninstall”按钮即可。该工具还会跟踪每个包的状态,并通过展示当前版本与最新可用版本来帮助用户识别需要更新的软件。 在解释器设置中,你也可以管理项目Python解释器所关联的库文件。这可以通过从菜单栏选择设置 | 项目:<项目名称>|Python 解释器或直接点击Python解释器选择器中的“解释器设置”实现。在此界面下可以选择是否指定版本、使用pip选项以及安装到用户site-packages目录中。 此外,如果你需要访问自定义的包仓库(如devpi或私有PyPi服务器),可以通过在搜索框旁点击“设置”按钮,并于弹出对话框中添加相应的资源库地址;如果这些仓库需要HTTP授权,则还需提供登录凭证信息。 总而言之,PyCharm为Python开发者提供了丰富的工具来管理项目依赖关系,使包的安装、卸载和升级变得简单快捷。
  • Python的安装
    优质
    本教程详细介绍了如何正确卸载和重新安装Python,包括检查已安装版本、使用控制面板或第三方工具进行彻底删除以及设置环境变量等步骤。 主要分享一下自己学习Python的过程记录,这一部分将重点介绍如何卸载旧版本的Python以及安装新版本的方法。