ubuntu卸载nvidia ubuntu以root身份登录

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于ubuntu卸载nvidia，ubuntu以root身份登录这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

如何在命令行下卸载nvidia驱动

我用ubuntu，不清楚fedora的软件管理，好像是用yum吧，但linux大致是相通的。简单说一下：

1、先要搞清楚你装的nv的驱动包的名称，ubuntu下可用dpkg-l显示已安装的所有软件包，通过管道输出给grep查询已安装的指定的软件包，例如：dpkg-l| grep find，会显示如下：

dpkg-l| grep find

ii findutils 4.4.0-2ubuntu4 utilities for finding files--find, xargs

ii mlocate 0.21.1-1ubuntu1 quickly find files on the filesystem based o

ii unhide 20080519-2 Forensic tool to find hidden processes and p

说明find应该存在于那几个包中，主要你知道nv驱动包的名称就好。

2、知道其名称后通过软件包管理工具将其删除，ubuntu下可用dpkg-r packagename删除，如果想连同配置文件一起删除则加-purge参数即可。yum应该相通。

3、删除nv驱动后重启电脑，或重启X窗口即可。（有可能需要改动xorg.conf，最好先备份一个）

另外，ubuntu下有更简便的方法，如果误装了nv驱动（前提是命令行下安装的），那么输入history后可找到安装nv驱动的那条命令，复制下来后面加上一个“-”即可删除。如：sudo apt-get install nv-，同理sudo apt-get remove nv+也可安装。

再另外，通过更改xorg.conf屏蔽N卡驱动，使X不加载它也可以，但具体你要找一下了。

独显很强大，但显卡型号和驱动版本必须对应，原来我的电脑A卡就装了某网友强烈推荐的A卡最新驱动后白屏，当时还不知道如何卸载，只好重装。建议如无特殊需要，请使用开源驱动。

楼上说的是windows下的驱动卸载方法，与本问题不沾边儿。

ubuntu上面误装英伟达显卡驱动删除方法

在处理Ubuntu服务器误装英伟达显卡驱动的情况时，首先要确认问题原因。若服务器本无配备显卡，误装驱动导致系统异常，可采取以下步骤进行卸载并恢复系统稳定。

进入服务器后，使用命令行模式是解决此类问题的关键。按Ctrl+Alt+F1进入命令行界面，以便执行卸载操作。

步骤一：首先，通过命令`ls/usr/src| grep nvidia`检查是否已经安装了英伟达驱动及其版本，有助于确认驱动安装情况。

步骤二：进入安装目录，使用驱动自带的卸载命令清除安装记录，如`cd/usr/bin ls nvidia-*`，随后运行`sudo nvidia-uninstall`。正常操作下，此步骤即可完成驱动卸载。

步骤三：再次执行`ls/usr/src| grep nvidia`命令检查卸载结果，确保所有与英伟达相关的文件已被清除。若需彻底卸载，可执行`sudo apt-get remove--purge nvidia-*（/nvidia*）`命令，但请注意，该操作可能会影响系统稳定性，应谨慎使用。

步骤四：推荐使用直接卸载驱动的方法：运行`sudo./显卡驱动包名称--uninstall`命令卸载驱动，然后执行`sudo apt-get purge nvidia*`与`sudo apt-get autoremove`，确保所有相关软件及依赖被彻底清除。

步骤五：最后，重启服务器以完成卸载操作，使用`sudo reboot`命令。

遵循以上步骤，问题服务器将能够恢复到正常状态，网卡驱动亦将得以重新激活，服务器的稳定性和功能将得到保障。

ubuntu22.04 系统安装/卸载nvidia与cuda的步骤

Ubuntu 22.04系统中nvidia和cuda的安装与卸载步骤详解

在Ubuntu 22.04系统中，当需要管理nvidia驱动和cuda程序时，温和且有效的卸载方法显得尤为重要。以下是详细的步骤指南：

卸载步骤

首先，谨慎卸载nvidia驱动，以避免可能的系统冲突。

接着，移除cuda程序，确保所有相关组件都被正确清理。

对于某些特殊情况，可能需要对特定的.run程序进行特殊卸载处理。

安装步骤

重新安装nvidia驱动时，直接从nvidia官网下载最新的.run包进行安装。

对于cuda，推荐下载CUDA Toolkit 12.4，前往NVIDIA开发者页面下载。

扩展至docker配置

在安装过程中，不要忘记安装docker及其docker-compose，以支持容器的GPU使用。

配置私有仓库地址后，可能会遇到docker无法利用GPU的问题。这时，查看相关文档以寻求解决方案。

如果docker-compose脚本启动时遇到GPU问题，需要先安装相应的依赖，然后重启docker服务。