双系统ubuntu安装nvidia显卡驱动没有图形界面
时间: 2024-01-24 07:16:01 浏览: 160
以下是解决双系统Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动没有图形界面的方法：
1. 按下Ctrl+Alt+F2进入TTY命令行界面。
2. 使用用户名和密码登录到系统。
3. 运行以下命令以停止显示管理器服务：
```shell
sudo service gdm stop
```
4. 运行以下命令以卸载已安装的NVIDIA驱动：
```shell
sudo apt-get purge nvidia-*
```
5. 运行以下命令以更新系统软件包列表：
```shell
sudo apt-get update
```
6. 运行以下命令以安装开源的Nouveau驱动：
```shell
sudo apt-get install xserver-xorg-video-nouveau
```
7. 运行以下命令以重新配置Xorg：
```shell
sudo dpkg-reconfigure xserver-xorg
```
8. 运行以下命令以重新启动系统：
```shell
sudo reboot
```
9. 系统重新启动后，应该能够进入图形界面。
相关问题
ubuntu安装nvidia显卡驱动避坑
### Ubuntu 安装 NVIDIA 显卡驱动最佳实践
#### 准备工作
为了确保顺利安装NVIDIA显卡驱动，在开始之前应当备份重要数据并确认当前使用的内核版本。对于双系统环境下的Ubuntu 22.04.2 LTS，推荐先更新软件包列表以及升级现有程序至最新稳定版。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 禁用 Nouveau 驱动
由于nouveau是Ubuntu默认加载的一个开源NVIDIA图形驱动，可能会与专有的NVIDIA驱动冲突造成黑屏等问题，因此建议在安装官方驱动前禁用它[^2]：
1. 创建或编辑`/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf`文件来阻止启动时自动加载nouveau模块：
```bash
echo "blacklist nouveau" | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
echo "options nouveau modeset=0" | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
```
2. 更新初始化内存盘映像以应用更改
```bash
sudo update-initramfs -u
```
3. 重启计算机使设置生效
```bash
sudo reboot
```
#### 卸载旧有 NVIDIA 驱动
如果先前已经安装过其他版本的NVIDIA驱动，则需彻底清除它们以免引起兼容性问题:
```bash
sudo apt-get --purge remove nvidia*
sudo apt autoremove
```
#### 下载并安装最新的 NVIDIA 驱动
虽然可以从官方网站获取特定型号的驱动程序，但在大多数情况下通过APT仓库安装更为简便可靠[^1]:
```bash
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
上述命令会检测硬件配置并选择最适合的驱动版本进行安装。
#### 更改显示管理器 (可选)
部分用户反馈切换到LightDM可以解决某些界面渲染方面的问题，特别是当遇到GDM相关错误时考虑此选项:
```bash
sudo apt install lightdm
```
按照提示完成安装过程中的默认显示管理器的选择操作即可。
#### 常见问题及解决方案
- **黑屏现象**：通常由未正确禁用nouveau所致；遵循前述指导重新处理。
- **无法识别显示器分辨率**：尝试调整Xorg配置文件或者利用NVIDIA X Server Settings工具手动设定。
- **性能不佳**：检查是否已启用PRIME同步功能以及其他优化措施。
笔记本双系统安装nvidia显卡驱动
### 双系统环境中安装NVIDIA显卡驱动教程
#### 准备工作
在双系统环境下准备安装NVIDIA显卡驱动前，确保已备份重要数据并更新操作系统至最新状态。对于Ubuntu系统而言，在终端执行`sudo apt update && sudo apt upgrade`可以实现这一目的[^3]。
#### 安全模式进入Linux系统
如果遇到循环登录或黑屏等问题，则可能需要通过GRUB菜单选择恢复模式启动，并进一步切换到root权限下的命令行界面来解决问题。这一步骤有助于绕过图形界面加载失败的情况，从而顺利进行后续操作[^1]。
#### 卸载旧版驱动程序
为了防止新老版本冲突造成不必要的麻烦，建议先移除现有的 Nouveau 开源驱动以及其他任何之前尝试过的 NVIDIA 驱动版本。可以通过如下命令完成卸载过程：
```bash
sudo apt-get purge '^nvidia-'
echo options nouveau modeset=0 | sudo tee /etc/modprobe.d/nouveau-blacklist.conf
sudo update-initramfs -u
```
上述指令不仅清除了所有与 NVIDIA 相关的软件包，还禁用了默认启用的 Nouveau 显示驱动以避免干扰新的闭源驱动安装[^4]。
#### 下载并安装合适的NVIDIA驱动
根据硬件配置和个人需求挑选适合的 NVIDIA 驱动版本。例如，针对某些特定型号GPU，官方推荐使用 `nvidia-driver-535-server-open` 版本作为首选方案之一。利用APT仓库直接在线获取稳定可靠的驱动文件是一种简便有效的方式：
```bash
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt install nvidia-driver-535-server-open
```
该系列命令首先添加了一个由社区维护的质量较高的第三方PPA源，接着刷新本地索引最后实施具体安装动作[^5]。
#### 处理潜在兼容性问题
当面对多引导设置时（即存在Windows和其他Linux发行版共存），有时会因为ACPI BIOS表项不一致而导致显示异常或者无法正常识别硬件资源。此时可考虑调整内核参数解决此类难题；编辑 `/etc/default/grub` 文件中的 GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT 行加入 acpi_osi="!Windows 2015" 或其他适当选项后再运行 `update-grub` 命令使修改生效[^2]。
#### 最终验证
重启计算机之后应当能够看到正常的桌面环境而不再出现之前的错误提示。打开一个终端窗口输入 `nvidia-smi` 来确认当前正在使用的 GPU 设备及其相关信息是否正确无误地被检测出来。
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### 进程ID的获取
要对远程进程进行操作，首先需要知道该进程的标识符，即进程ID（Process Identifier，PID）。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具，如Windows的任务管理器或Linux的ps命令，可以获取到目标进程的PID。
### 远程进程空间内存分配
进程的内存空间是独立的，一个进程不能直接操作另一个进程的内存空间。要注入代码，需要先在远程进程的内存空间中分配一块内存区域。这一操作通常通过调用操作系统提供的API函数来实现，比如在Windows平台下可以使用VirtualAllocEx函数来在远程进程空间内分配内存。
### 写入DLL路径到远程内存
分配完内存后，接下来需要将要注入的动态链接库（Dynamic Link Library，DLL）的完整路径字符串写入到刚才分配的内存中。这一步是通过向远程进程的内存写入数据来完成的，同样需要使用到如WriteProcessMemory这样的API函数。
### 获取Kernel32.dll中的LoadLibrary地址
Kernel32.dll是Windows操作系统中的一个基本的系统级动态链接库，其中包含了许多重要的API函数。LoadLibrary函数用于加载一个动态链接库模块到指定的进程。为了远程调用LoadLibrary函数，必须首先获取到这个函数在远程进程内存中的地址。这一过程涉及到模块句柄的获取和函数地址的解析，可以通过GetModuleHandle和GetProcAddress这两个API函数来完成。
### 创建远程线程
在有了远程进程的PID、分配的内存地址、DLL文件路径以及LoadLibrary函数的地址后，最后一步是创建一个远程线程来加载DLL。这一步通过调用CreateRemoteThread函数来完成，该函数允许调用者指定一个线程函数地址和一个参数。在这里，线程函数地址就是LoadLibrary函数的地址，参数则是DLL文件的路径。当远程线程启动后，它将在目标进程中执行LoadLibrary函数，从而加载DLL，实现代码注入。
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一
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<think>我们正在寻找适用于Linux AArch64架构的TensorFlow 2.5.0的预编译wheel文件。根据引用[1]和[2]，我们知道在AArch64架构上安装TensorFlow可以通过预编译的wheel文件（如果可用）或者从源码编译。但是，用户明确要求wheel文件下载。
然而，请注意：
1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1