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Ubuntu18.04切换NVIDIA显卡驱动导致循环登陆（踩坑）

概述：

在使用Linux安装机器学习各种套件的时候免不了会碰到各种各样的问题。尤其是安装CUDA等组件时驱动版本不匹配等等带来的返工问题。本问题就是在安装完NVIDIA驱动后切换显卡导致的在登陆界面循环输入密码但是进不去界面问题。了解问题产生的原因才能更好地解决问题，因此可以试着耐心读完下面的东西再解决也不迟。可能写的并不严谨，但是总能在解决问题的道路上多提供一种角度。

首先：在Ubuntu下安装深度学习套件到底需要些什么？

因为是自己从盲区踩坑过来，索性啰嗦一点，把最弱智的东西也讲明白，以便还有我这样的小白避免踩坑。
想在Linux里面用深度学习，那就要安装对应的工具。做深度学习训练可以安装TensorFlow-CPU版本，也可以安装TensorFlow-GPU版本。大多情况下：既然已经用Linux了，肯定用GPU版本。既然使用GPU版本，那么从底层支持开始，首先得使用NVIDIA的显卡，那么就是安装NVIDIA显卡驱动，再安装CUDA，随后安装CUdnn，随后再去安装TensorFlow，Kears等工具。

注意：既然安装CUDA，那首先得有显卡驱动。所以安装过程不能马虎，怎么的也得来个先后顺序。花了点时间研究了一下总结了一张关系图。至少可以在安装过程中给大家提供一点思路，哪里出了问题。

文字阐述：首先要确定自己电脑上NVIDIA显卡的型号（AMD NO~）。才可以安装相应的驱动，要不然会出现麻烦的情况。随后可以上网查找想装的CUDA版本，因为CUDA版本对驱动也有要求，比如CUDA10.0要求驱动版本必须>=418.0（这里只是举一个例子）。决定好要装的CUDA版本后，根据CUDA要求的显卡驱动版本与自己电脑上显卡支持的版本比较，确定安装的显卡版本，再去官网下载安装。下载安装教程可以自行搜索。安装好驱动，别急着直接安装CUDA，因为最后还是要安装TensorFlow的，TensorFlow安装的版本由CUDA和Cudnn版本共同决定。所以先查找想安装的TensorFlow版本对应的CUDA版本和Cudnn版本。确定好后再安装CUDA和Cudnn。

踩坑过程正式开始

由于一般笔记本上都有Intel核显和NVIDIA独显，系统默认是使用Intel核显的。安装完驱动后切换显卡就会卡在登陆界面循环，进不去。由于我是因为NVIDIA显卡驱动导致的循环登陆，所以以下过程也只能对因为显卡问题导致的故障有一定的解决效果。具体问题具体分析，抛开具体问题直接说解决方案的都是耍流氓，那些直接复制粘贴别人变成自己帖子的，更有甚者直接放个超链起个标题发布的，我求这些傻X们别再浪费别人时间了。

思路：由于独立显卡驱动导致的问题，那就想办法卸载显卡驱动，启用核显。先能进入系统再说

流程：在登陆界面按下Ctrl+Alt+F1或者Ctrl+Alt+F2进入命令行模式，也就是没有图形界面的模式

就会进入命令行登陆界面内

输入用户名和密码，就能先进入系统了：

随后们进入root用户，输入su root再按回车（这是Ubuntu的操作方式，其他版本可能需要改动）
如果你的系统安装了中文之类的，那恭喜你会看到可爱的正方形，其实这就是提示你输入密码。
输完密码再按回车就能进入root用户了

下面就可以卸载显卡驱动了，开始敲
sudo apt-get --purge remove nvidia*
sudo apt autoremove
卸载驱动的命令很多，自行百度也行
等待卸载完成后，输入
sudo reboot
即让系统重启，之后应该就能调用核显正常登陆进入系统了

本文标签： 显卡驱动踩坑NVIDIA

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