Ubuntu常用工具安装

Ubuntu常用工具安装（ubuntu20.04）

0. 右键新建txt文件
1. google浏览器安装
2. anaconda安装
3. 搜狗输入法安装
4. labelimg安装
5. docker安装
6. 便签 indicator-stickynotes 安装

0. 右键新建txt文件

在用户目录找到“模板”文件夹，双击进入，发现里面是空的。
在此处打开终端，输入命令

 sudo  gedit   文本文件

然后保存关闭，会发现在模板文件夹中会出现一个我们创建的文本文件。这就是系统中文本文件的模板。
3. 在其他地方就可以用右键进行创建txt文件了

右键 - 新建文档 - 文本文件

1. google浏览器安装

google浏览器下载

sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb

左下角九宫格点击，在全部里面找到谷歌浏览器，打开，并添加到收藏夹中！ OK

2. anaconda安装

清华镜像下载
官网下载
进入下载地方：

bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

一路yes，直到遇见：

Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode

这里根据情况自己选择吧，我选择了no，后面手动安装了vs code.

sudo gedit .bashrc
export PATH="/home/自己的用户名/anaconda3/bin:$PATH"
source ~/.bashrc

这里也可以直接在以前的PATH后面加入，通过冒号进行分隔。

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin:/home/hito/anaconda3/bin"

更换conda源：

conda config --set show_channel_urls yes
sudo gedit .condarc

添加下面的内容

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

即可添加 Anaconda Python 免费仓库. 运行

conda clean -i

清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
然后用conda 创建新的环境，这里在激活的时候出现了如下问题：
ubuntu自带一个截图软件叫：截图

直接进行激活的时候会出一点问题，需要进行以下下面的操作

source activate
source deactivate
conda init
conda activate pytorch1.7

conda init 如果不执行的话，下次重新打开新的终端激活的时候，又会出现这个问题。

到此，conda OK！

3. 搜狗输入法安装

1.安装Fcitx输入框架

sudo apt install fcitx-bin
sudo apt-get install fcitx-table

安装包下载地址

sudo dpkg -i sougou的文件名.deb
# 安装过程中如果有错，运行
sudo apt --fix-broken install
# 出现安装错误可以使用，检查修复依赖：
sudo apt-get install -f

安装完成后重启系统
Ubuntu20.04 里找到设置 - 区域与语言 - 管理已安装的语言（其他系统类似），键盘输入法选择fcitx，并应用到整个系统

重启系统
重新登录后，在右上角出现一个键盘标志，点击进入（如果没有出现，右击几次就可以出现）
点击进入-配置当前输入法
把搜狗输入法放在第一个，记好切换快捷键就好了，然后就可以使用。
经过测试，如果不把搜狗输入法放在第一个，快捷键无法调用出来，如果有知道的小伙伴可以告知！！！

4. labelimg安装

sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
pip install labelimg
pip install lxml

在终端运行

labelImg   # ubuntu下 i 必须大写，但是在为window下可以为小写

【小技巧】
如果有已经标注好的文件，比如：darknet训练使用的归一化文件：

但是不知道该文件包含的类别，以及想要查看这个数据集是否标注的正确，则在所有的归一化文件后追加classes.txt文件：
该文件里放所有的类别名称

这样在选择 changge save dir 路径后点击 next image 按钮就会显示已经标注好的类别物体的的位置，方便查看所标注的位置是否正确
如果使用的xml文件，则可以直接进行显示

标注常用的快捷键

W：调出标注的十字架，开始标注
A：切换到上一张图片
D：切换到下一张图片
Ctrl+S：保存标注好的标签
del：删除标注的矩形框
Ctrl+鼠标滚轮：按住Ctrl，然后滚动鼠标滚轮，可以调整标注图片的显示大小
Ctrl+u：选择要标注图片的文件夹
Ctrl+r：选择标注好的label标签存放的文件夹
↑→↓←：移动标注的矩形框的位置

5. docker安装

安装参考

sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

测试

docker --version
sudo docker run hello-world

常用命令 ubuntu下所有的命令需要加 sudo，否则 connect: permission denied

## 拉去默认仓库tag版本号的镜像
sudo docker pull 镜像:tag
# docker pull 下来的命令都默认存在 /var/lib/docker/文件夹下。
##查询本地仓库的所有镜像
sudo docker images
# 运行容器 ubuntu为镜像名称
sudo docker run -it ubuntu /bin/bash
# 退出容器命令
exit
# 查看所有的容器
sudo docker ps -a
# 启动容器
sudo  docker start container_name/container_id
# 停止容器
sudo  docker stop container_name/container_id
# 重启容器
sudo  docker restart container_name/container_id
# 这个时候我们如果想进入到这个容器中，我们可以使用 attach 命令：
sudo docker attach container_name/container_id
# 当前容器保存为镜像
docker commit pinyougou_nginx mynginx#pinyougou_nginx是容器名称#mynginx是新的镜像名称# win下制定本地目录
sudo docker run -v D:\:/workspace -it ubuntu /bin/bash
# ubuntu 下制定目录
sudo docker run -v /home:/workspace -it ubuntu /bin/bash
# 清理掉所有处于终止状态的容器
sudo docker container prune
#为镜像添加一个新的标签。
sudo docker tag 860c279d2fec runoob/centos:dev
# 删除镜像，删除镜像的时候需要先停止容器
sudo docker stop container_name/container_id
# 删除容器
docker rm container_name/container_id
# 删除镜像
sudo docker rmi image_name
# 镜像导出  filename:latest是源镜像名,标签（name:tag）
sudo docker save (imageId) > (fileName).tar filename:latest
# 镜像导入
sudo docker load < (fileName).tar
# 镜像重命名
sudo docker tag imageId myimage

docker 使用cuda
先安装相应的包

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

测试，测试的时候会先下载相应的cuda镜像，下载的时候根据已经配置好的环境修改cuda的版本号

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

启动时设置–rm选项，这样在容器退出时就能够自动清理容器内部的文件系统。
如果安装成功可以看到

6. 便签 indicator-stickynotes 安装

sudo add-apt-repository ppa:umang/indicator-stickynotes
sudo apt-get update && sudo apt-get install indicator-stickynotes