戴尔服务器两张Titan V配置深度学习环境

电脑为戴尔服务器，两块机械硬盘，一块1T，一块为10T，配置两块Titan V显卡。

1.安装ubuntu16.04，使用UltralSO工具先打开下载好的ubuntu16.04的ISO包，然后选择启动——>写入硬盘映像，制作好U盘启动盘。

这一步遇到的主要问题是安装Ubuntu的时候没有读到系统内1T的硬盘，装在了10T的硬盘里，而原始服务器里面1T的硬盘装了win10的系统。所以最后就是可以在开机时按F11进BIOS可以选择进win10或者ubuntu16的系统，ubuntu16里面是10T的硬盘，读不到1T的硬盘，win10里面是1T的硬盘，读不到10T的硬盘。

2.在nvidia官网下载了驱动，是.deb版本的，总而言之，根本装不上，后来又重新下载了对应版本的.run版本，按照教程很快就装上了，教程连接如下：https://blog.csdn.net/fdqw_sph/article/details/78745375

这一步主要遇到的问题如下：安装了错误的nvidia驱动版本之后可能会导致图形界面环境崩溃或者循环登陆等问题，需要先卸载错误的nvidia驱动：

（1）ctrl+alt+F1进入tty1，输入命令sudo apt-get purge nvidia-*

（2）删除驱动后，如果图形界面环境崩溃了，完全没有了图形界面，是一串字，则需要重新开启图形用户界面，命令如下：

sudo systemctl set-default graphical.target

sudo reboot

然后如果显示界面分辨率低（The system is running in low-graphics mode...)，则进入tty1，输入如下命令：

cd /etc/X11

sudo cp xorg.conf.failsafe xorg.conf

sudo reboot

3.安装Anaconda，此步注意不要下载官网的最新版本，因为python3.7与最新的tensorflow有一个变量名冲突，会安装失败，所以需要下载python3.5版本的Anaconda即可。

4.conda install tensorflow-gpu即可安装tensorflow的GPU版本了，注意如果用pip安装的可能无法被anaconda使用的python读取。如果网速很慢，一直下载失败可以尝试换源，但是可能下载的tensorflowban版本不是最新版。

5.安装pytorch，按照官网的提示选择适合本机的版本，就会给出一句下载命令，将下载命令输入命令行即可完成安装。

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