ubuntu20.04安装及pytorch_gpu、tensorflow2.X_gpu安装回顾
一、ubuntu20.04安装及必要软件安装
1、ubuntu20.04安装过程
使用windows自带磁盘管理取出所需空间（100G）用于ubuntu系统。
官网下载ubuntu20.04，插上u盘，使用软件UltraISO打开安装包，正常写入u盘即可。
开机按F9(以惠普为例)，选择u盘启动，进入ubuntu安装界面。
这一步中，可选择正常安装或最小安装，这里选择最小安装，后面自己安装所需软件即可。
这里可选择第一个，Ubuntu会自动用硬盘中压缩出去未使用的空间来安装ubuntu系统，不必点其它选项自己配置。
经过一段时间安装，看到安装完成，即可点重启电脑。（会有让拔出u盘的提示）
当重启时出现grub时，直接键入exit，回车后按F10（hp为例）进入bios，将Ubuntu启动顺序放在windows前，OK，搞定～
2、安装后需要做的事
a.换源
设置-关于-software updates，打开后将下载服务器改为其他，弹出的窗口中选择最佳的服务器即可。
b.使用NVIDIA驱动
设置-关于-software updates，打开后点击附加驱动，点NVIDIA driver metapackage 455即可。
c.调节时间，使ubuntu下时间与windows一致
$ sudo apt-get install ntpdate
$ sudo ntpdate time.windows.com //在Ubuntu下更新本地时间
$ sudo hwclock --localtime --systohc //将本地时间更新到硬件上
完成后切换成windows，改正时间即可。
d.安装cuda及cudnn
cuda安装地址，选择cuda11.0，按实际选择，在下面有安装方法，这里直接粘过来：
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
$ sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
点继续：
输入accept:
点安装(按回车把Driver叉掉)：
安装完成后，打开配置文件：
$ sudo gedit ~/.bashrc
配置cuda如下：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
更新配置文件：
$ source ~/.bashrc
输入nvcc -V，检查cuda能否使用
cudnn安装地址
解压cudnn，将cuda/include/cudnn.h文件复制到usr/local/cuda/include文件夹，将cuda/lib64/下所有文件复制到/usr/local/cuda/lib64文件夹中，并添加读取权限：
$ sudo tar -zxvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
e.安装搜狗拼音
下载地址：失效从官网进入即可。
$ sudo apt-get install fcitx
打开 系统设置——区域和语言——管理已安装的语言，弹出：
选择fcitx，点击“应用到整个系统”，关闭窗口，重启电脑
sudo dpkg -i sogoupinyin_2.4.0.2732_amd64.deb
如果安装过程中提示缺少相关依赖，则执行如下命令解决：
sudo apt -f install
重启后，Ctrl+space激活输入法即可。
f. 安装Chrome
下载地址
$ sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb
g.安装网易云音乐
下载地址，其他操作系统客户端，选择Linux版下载
$ sudo dpkg -i netease-cloud-music_1.2.1_amd64_ubuntu_20190428.deb
h.安装sublime text
下载地址
选择Linux repos，按安装步骤来即可。
打开sublime text，Tools-Install Package Control，安装完成后，preferences-Package Control，弹出界面输入install package，完成后，输入chinese：
选择第一个，则可以汉化。
i.安装anaconda
下载地址（清华源）
下载对应版本，进入文件夹
$ sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
安装后终端输入python，如下图则成功：
反之，则需要配置:
终端输入
$ sudo gedit ~/.bashrc# 弹出界面末尾输入
export PATH="自己的anaconda安装路径/bin:$PATH"$ source ~/.bashrc
j.安装wps
下载地址
$ sudo dpkg -i wps-office_11.1.0.9719_amd64.deb
k.安装pycharm
下载地址
$ sudo tar -zxvf pycharm-community-2020.3.tar.gz
$ sudo mkdir /opt/pycharm
$ sudo mv pycharm-community-2020.3/ /opt/pycharm/
# 建立快捷方式
$ cd /usr/share/applications
$ sudo gedit jetbrains-pycharm.desktop
弹出界面中输入：
[Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=PyCharm Community Edition
Icon=/opt/pycharm/pycharm-community-2020.3/bin/pycharm.svg
Exec="/opt/pycharm/pycharm-community-2020.3/bin/pycharm.sh" %f
Comment=Python IDE for Professional Developers
Categories=Development;IDE;
Terminal=false
StartupWMClass=jetbrains-pycharm
conda
一、常用命令：
conda list 查看安装的包
conda info -e 查看存在哪些虚拟环境
conda update conda 更新conda
conda update --all 更新所有的包
conda remove package_name 删除某个包
二、更换清华源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes
三、虚拟环境：
创建虚拟环境：conda create -n your_env_name python=X.X，其中your_env_name自己起一个好记的名字即可。可按anaconda->envs路径找到此环境。
启动虚拟环境：conda activate your_env_name
关闭虚拟环境： 在该虚拟环境下conda deactivate
创建虚拟环境（复制已有环境）： conda create -n AAA --clone BBB
删除虚拟环境： conda remove -n your_env_name --all
pytorch
一、登陆pytorch官网：
https://pytorch.org/get-started/locally/
二、使用pip安装：
下面添加清华源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
然后再安装：
$ conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0
三、测试是否可用：
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
四、若上述测试显示gpu不可用
1、检查cuda及cudnn版本是否匹配，以及是否正确安装
2、重新conda install.......，别安装，注意看pytorch版本，若是cpu版本，则很有可能是清华源的锅。
进入网站：点击，寻找对应版本下载。
pip install 本地文件绝对路径
tensorflow2
一、安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn tensorflow-gpu
二、检测是否可用
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
print(tf.test.gpu_device_name())
输出如图：
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