欢迎来到本教程!本文将详细指导你在笔记本上为Ubuntu 20.04安装配置Nvidia驱动配置、CUDA环境搭建和PyTorch安装,以支持ROS/Python实现人脸追踪项目。即使是小白,也能一步步跟着操作,避开常见坑点。环境准备是项目成功的关键,请务必仔细阅读。
首先,从官网下载Ubuntu 20.04镜像,制作启动U盘。重启笔记本,从U盘启动,选择“Install Ubuntu”。在分区时,建议分配至少50GB空间给根目录(/),并创建交换分区(swap)。安装完成后,更新系统:sudo apt update && sudo apt upgrade -y。确保网络连接稳定,避免中断。
上图展示了Ubuntu 20.04的桌面环境,接下来我们将进行Nvidia驱动安装。
Ubuntu默认使用开源驱动,但为了发挥RTX 5060性能,需安装官方驱动。打开终端,添加PPA仓库:sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa。更新后,安装驱动:sudo apt install nvidia-driver-535(版本可能更新,请查官网适配)。重启后,运行nvidia-smi验证驱动安装。如果显示GPU信息,说明Nvidia驱动配置成功。
CUDA是GPU加速的基础。访问Nvidia官网,下载CUDA 11.8(兼容RTX 5060)。选择runfile安装方式:wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run。运行sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run,安装时取消驱动安装(避免冲突)。完成后,添加环境变量到~/.bashrc:export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH 和 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH。执行source ~/.bashrc 并运行 nvcc --version 验证。这步完成了CUDA环境搭建,为后续深度学习铺路。
PyTorch是机器学习核心库。使用pip安装,确保CUDA已就绪:pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118。安装后,在Python中测试:import torch; print(torch.cuda.is_available()),输出True表示PyTorch安装成功。如果失败,检查CUDA版本兼容性。
ROS用于机器人控制,但本教程聚焦环境。安装ROS Noetic(Ubuntu 20.04对应版本):sudo sh -c "echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list",然后添加密钥并安装sudo apt install ros-noetic-desktop-full。初始化ROS:rosdep init && rosdep update。对于人脸追踪,安装OpenCV等Python库:pip3 install opencv-python numpy matplotlib。
最后,创建一个测试脚本:使用Python调用PyTorch和OpenCV检查GPU。运行后无错误,说明环境准备完成。本教程涵盖了Ubuntu 20.04安装、Nvidia驱动配置、CUDA环境搭建和PyTorch安装等关键步骤,避开了驱动冲突、版本不匹配等坑。接下来,你可以开始ROS/Python人脸追踪开发了!如有问题,欢迎在评论区讨论。
本文由主机测评网于2026-01-26发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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