我又来了......隔一段时间重装一下,哭了。

重装三部曲:

  1. 确定已有的配置(硬件和软件)和需要保存的文件;
  2. 卸载linux系统;
  3. 重新安装linux系统。

一、查看电脑硬件信息

1. 查看磁盘信息df命令(仅用于查看)或者fdisk命令(偏操作行,可进行格式化硬盘,删减分区等操作):

2. 查看系统中所有的硬盘情况lsblk命令:

这里可以用lsblk -d -o name,rota命令区分机械硬盘(hdd)和固态硬盘(ssd):

3. 查看cuda版本,pytorch版本等,一会直接重新安装这些东西了

cuda:11.3

torch:1.10.0

4. 查看cpu相关情况

# 1. 查看cpu物理个数
cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq| wc -l
# 2个物理cpu# 2. 查看每个物理cpu的核数
cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores"| uniq
# 10个核# 3. 查看cpu的总线程数
cat /proc/cpuinfo | grep "processor"| wc -l
# 40个线程,即每个物理cpu的核数是2, 40=2*10*2# 4. 查看cpu型号
cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c
# Intel(R) Xeon(R) Silver 4210R CPU @ 2.40GHz# 5. 查看cpu使用率
top 然后按1,显示各个线程的使用率

5. 查看内存情况

free -m
# total    used    free   shared   buff/cache     available
Mem:    257605  144696    3645      586       109263        110529
Swap:     2047    2029      18 

二、保存电脑里的文件

适用于图形化界面已无法正常打开,手动挂载U盘,将文件存储在U盘中。

1. 确定好自己要拷贝的文件

# cd /home/用户名/Desktop        等不同目录中查看文件

2. 挂载U盘

# fdisk -l                                        查看一下U盘被接入在哪个位置,以/dev/sdb1为例

# mount /dev/sdb1 /mnt                挂载U盘在/mnt下

# cd /mnt                                       进入U盘

# ls                                                查看U盘中的内容

3. 复制文件到U盘中

# cp 源文件 /mnt

# cp -r 源目录 /mnt

【关于cp的具体示例:】

文件结构如下,想要将MFG_RGBT_master整个文件夹复制到data_ssd文件夹中

--/home/XXX/Desktop/MFG_RGBT_master

--/home/XXX/Desktop/data_ssd

在终端输入以下命令:

# ~/Desktop$ sudo cp -r /home/XXX/Desktop/MFG_RGBT_master data_ssd

复制后,文件结构如下:

--/home/XXX/Desktop/MFG_RGBT_master

--/home/XXX/Desktop/data_ssd/MFG_RGBT_master

4. 拷贝完成后退出U盘

# cd ~                               退出当前目录

# umount /mnt                 卸载U盘

三、完全卸载linux系统

(这节中插的图不是完全按删除顺序匹配的,注意看红色字体注释就行)

进入这一步前,一定先把u盘插到别的电脑上确保文件已经都拷贝好了~

1. 删除ubuntu所在卷

进入windows系统,右键此电脑-管理-磁盘管理-删除ubuntu所在的卷

2. 删除Ubuntu EFI分区

① Win + R 输入cmd打开终端,输入 diskpart 进入磁盘工具

② 输入 list disk 查看磁盘,输入 select disk 1 (我的Ubuntu EFI分区在磁盘1,根据自己的情况选择)

③ 输入 list partition ,输入 select partition * (*为Ubuntu EFI分区号,因为我不记得ubuntu的分区是哪个了。。。占用内存也不大,就这么放着吧,不删了)

④ 输入delete partition override

3. 删除Ubuntu启动引导项

①Win + R 输入cmd打开终端,输入 diskpart 进入磁盘工具

②输入 list disk 查看磁盘,输入 select disk 1

③输入 list partition ,输入 select partition * (*为Windows EFI分区,一般为260M)

④输入 assign letter=J(分配盘符)

⑤管理员模式打开记事本,记事本选择文件-打开-选中磁盘J

⑥打开 EFI 文件夹,删除Ubuntu文件夹

⑦ 返回 Distpart 界面,输入 remove letter=J

下图是最终的磁盘结果:

四,重装Ubuntu20.04系统

1. 准备系统盘

我有个系统盘。。。就先不具体介绍了,需要的请查询其他博客。

2. 更改为U盘启动

把系统盘插入电脑中,然后重启电脑,这里需要进入bios界面更改为U盘启动,不同品牌电脑进入bios的快捷键不同,华硕主板为F2。

①重新启动电脑,开机时不停地按F2键进入bios界面

②更改优先启动项为U盘最高

3. 重新启动选择ububtu进入安装界面

 4. 设置系统语言

5. 安装设置

这里Device出现了很多,有点眼花缭乱,和刚才我们在windows系统中的磁盘对应关系如下:

此时,对磁盘进行分区,划分了4个区,EFI分区,swap分区,/,/home。(都从free space中划分,点击加号进行如下设置即可)。具体设置如下(根据自己电脑的实际硬件情况配置):

分区名称 设置
EFI分区 500M,逻辑分区,空间起始位置,EFI system Partition
swap分区 16G=16384M, 逻辑分区,空间起始位置,swap space
/  挂载点 200G=204800M,主分区,空间起始位置,Ext4格式
/home  挂载点 剩余的所有内存,逻辑分区,空间起始位置,Ext4格式

需要注意的是Device for boot loader installation选择EFI所在分区。

这里,以EFI分区设置为例,图中展示了具体过程:

四个分区都设置完毕后点击开始安装。

6. 输入基本信息,然后进入较长时间的安装过程

7. 挂载最开始的那个2T固态

到这步,已经重装好了~没有其他需求的伙伴可以不用往下看了。

我个人还有个2T的固态需要再挂载一下,用来存储深度学习中的训练数据集。

① 和二.2中的内容类似,先查看这个2T的固态被接入在哪个位置,也就是fdisk -l查到是/dev/nvme1n1

② 在桌面创建一个文件夹,作为该固态硬盘的挂载点

cd Desktop # 进入桌面
mkdir data_ssd # 创建文件夹

③ 挂载硬盘

sudo mount /dev/nvme1n1 data_ssd

这时,直接在桌面的data_ssd文件夹下就能看到刚才这个2T固态里的文件了,都还在。不用重新下数据集了,泪目。。。

④ 设置开机自动挂载

刚才的挂载并不是每次开机自动挂载的,所以还需要再设置一下。

1. sudo blkid # 查看/dev/nvme1n1的UUID号,并复制
2. sudo gedit /etc/fstab # 打开/etc/fstab文件,在最后一行加入以下语句
3. UUID=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX /home/XXX/Desktop/data_ssd ext4 defaults 0 1 # 这里的UUID就是你刚才复制的UUID号4. # 保存文件5. sudo mount -a # 如果没有输入任何东西,就设置成功了

四、常用配置

1. clash配置

Linux 下 Clash 桌面版安装配置_BestCyrus的博客-CSDN博客_clash配置

2. 中文配置

中文显示和输入是2个部分,具体参考:

在Ubuntu20.04中安装中文输入法_随遇而安的dandelion的博客-CSDN博客_ubuntu中文输入法安装

3. 深度学习环境配置

Ubuntu20.04下深度学习环境配置(持续维护)_三晚不过弦一郎的博客-CSDN博客_ubuntu配置深度学习

常用的精简的深度学习配置如下:

  • pycharm直接官网下载(快);
  • anaconda直接官网下载(快);
  • GPU驱动安装(官网下载慢,最好用之前保存的文件);gcc 9.4.0
  • cuda(提前保存好的)11.3;
  • pytorch 1.10: conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 -c pytorch (比较大,但速度挺快的)

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