本文以ubuntu18.04為系統(tǒng)建立深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置，針對筆記本雙系統(tǒng)。

1. 系統(tǒng)安裝

在Ubuntu官網(wǎng)下載最新的ubuntu18.04鏡像文件。找一個空u盤制作系統(tǒng)啟動盤，安裝系統(tǒng)。建議安裝英文版本。本文實驗對象主要針對的是筆記本windows雙系統(tǒng)版本的一個安裝。(切記給ubuntu分配多點的內(nèi)存，數(shù)據(jù)很大，且搭配固態(tài)效果更佳。)

運(yùn)行下列命令,做好一些鋪墊：

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

sudo apt-get install build-essential

2.安裝Nvidia顯卡驅(qū)動

由于一些系統(tǒng)默認(rèn)顯卡驅(qū)動的原因，網(wǎng)上的PPA安裝顯卡驅(qū)動的方式并不可以直接安裝，且安裝過程的網(wǎng)速極其緩慢，所以本文在安裝顯卡驅(qū)動這一步選擇采用的是從官網(wǎng)下載合適的驅(qū)動文件，從文件安裝。

2.1 首先禁用Ubuntu18.04默認(rèn)的系統(tǒng)顯卡驅(qū)動

打開系統(tǒng)名單，運(yùn)行以下命令：

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

將下列代碼增加到blacklist.conf文件的末尾：（都是黑名單）

#for nvidia display device installblacklist vga16fbblacklist nouveaublacklist rivafbblacklist rivatvblacklist nvidiafb

保存，然后在命令行中更新initramfs，運(yùn)行：

sudo update-initramfs -u

重新啟動計算機(jī)，運(yùn)行：

sudo reboot

運(yùn)行以下命令，查看是否禁用成功，若無輸出則禁用成功：

lsmod | grep nouveau

2.2 Nvidia顯卡驅(qū)動安裝

首先卸載之前安裝過的顯卡驅(qū)動(如果之前安裝過，安裝失敗的什么的)，確保卸載干凈。

sudo apt-get --purge remove nvidia-*

在Nvidia的驅(qū)動官網(wǎng)下載適合自己的驅(qū)動文件。根據(jù)官網(wǎng)顯卡分類進(jìn)行選擇，如GTX800series(Notebook)。選擇合適的版本。由于不同的版本顯卡驅(qū)動對CUDA版本支持的情況是不同的。所以選擇的時候根據(jù)CUDA需要選擇對應(yīng)的穩(wěn)定版本。

本文測試的是CUDA9.0+410驅(qū)動(下載下來文件為NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run)

運(yùn)行以下命令，賦予下載下來的驅(qū)動文件可執(zhí)行的權(quán)限

sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run

運(yùn)行下列命令安裝驅(qū)動，并按照提示安裝。(ubuntu18是不需要關(guān)閉圖像化界面安裝的，但ubuntu16需要關(guān)閉圖像化界面。方便一些，而且少很多網(wǎng)上出現(xiàn)的安裝問題)

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run

在命令框中輸入下列命令，若輸出下列，則安裝成功

nvidia-smi

更新內(nèi)核，并重新啟動計算機(jī)

sudo update-initramfs -u

sudo reboot now

3.降低g++/gcc版本

3.1 安裝相關(guān)依賴庫

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

3.2 由于CUDA的gcc/g++的版本要求是5.x或6.x，所以需要降低系統(tǒng)的gcc/g++版本

gcc --version #查看gcc版本

#5.x gcc/g++版本安裝：

sudo apt-get install gcc-5

sudo apt-get install g++-5

3.3 通過命令換掉系統(tǒng)版本

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50

4.安裝CUDA9.0

進(jìn)入CUDA官網(wǎng)下載相對應(yīng)的文件，選擇相對應(yīng)的版本，目前官網(wǎng)無ubuntu18的選項，選擇ubuntu17.04或16.04均可，總共有五個文件按照官網(wǎng)相應(yīng)的順序及命令安裝即可。

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run #仔細(xì)閱讀每一個安裝的選項，在進(jìn)行下一步，其中有一步是安裝顯卡驅(qū)動，選擇no，前面已經(jīng)安裝了。

sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run

sudo sh cuda_9.0.176.2_linux.run

sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run

sudo sh cuda_9.0.176.4_linux.run

在~/.bashrc 中添加環(huán)境變量：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}#添加PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

#大括號{}里面的意思類似于程序語句，將新加入的路徑加入到原PATH中，PATH中有很多路徑

運(yùn)行生效，完全生效重啟

source ~/.bashrc

sudo reboot now

重啟后，測試CUDA是否成功,若Result = PASS，表明CUDA安裝成功。

cd ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery

make -j4  

sudo ./deviceQuery

5.安裝CUDNN

CUDNN是一個常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速庫，簡單的來說與CUDA相比，其是更加優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速工具。

在CUDNN官網(wǎng)下載相對應(yīng)版本的CUDNN文件，這里需要注冊一個賬號。一定要根據(jù)系統(tǒng)之前的版本選擇對應(yīng)的合適版本。

我這里下載的是cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz對應(yīng)CUDA9.0

用tar命令解壓，得到cuda的文件夾：

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz

拷貝相關(guān)文件到上面安裝的cuda文件中，并賦予權(quán)限：

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*

6.安裝Virtualenv/Anaconda/Miniconda

virtualenv將python環(huán)境單獨分離出來，更加輕巧。Anaconda相對來說功能更為強(qiáng)大。

下面簡單的記錄一些基本的用法，具體的更詳細(xì)的可以訪問官方文檔或他人詳細(xì)的博客等。

6.1 Virtualenv的安裝及其使用

sudo apt-get install python2.7 python2.7-dev#安裝python2.7 便于創(chuàng)建2.7的環(huán)境，2020年python2.7將不再會獲得支持，而今年已經(jīng)2019了。

sudo apt-get install virtualenv#安裝virtualenv

創(chuàng)建及刪除環(huán)境

virtualenv -p /usr/bin/python3.6 pytorch_1.0_36 #指定python編輯器版本3.6,創(chuàng)建一個名為pytorch_1.0_36的環(huán)境

source ./pytorch_1.0_36/bin/activate #啟動環(huán)境

deactivate #關(guān)閉環(huán)境

rm -r pytorch_1.0_36 #刪除環(huán)境

#virtualenv不指定位置則是在當(dāng)前目錄下創(chuàng)建的環(huán)境，其路徑是絕對路徑，所以Virtualenv創(chuàng)建的環(huán)境位置無法移動，否則會出問題。

在激活的環(huán)境中安裝pytorch：

#pip可以更改源到阿里，速度會快很多

mkdir ~/.pip

cat > ~/.pip/pip.conf << EOF

#輸入下面結(jié)果

[global]

trusted-host=mirrors.aliyun.com

index-url=http://www.tjdsmy.cn/pypi/simple/

EOF

#安裝pytorch

pip3 install torch torchvision

6.2 Anaconda/Miniconda的安裝及其使用

下載

從Anaconda官網(wǎng)下載文件，建議安裝Miniconda，感覺更輕量級一些，占用的空間也少很多。

安裝

bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh #這個自帶的pyhon=3.7

創(chuàng)建及刪除環(huán)境

conda create --name pytorch_1.0_36 python=3.6 #創(chuàng)建python為3.6的虛擬環(huán)境

conda activate pytorch_1.0_36 #激活環(huán)境

conda deactivate #退出環(huán)境

conda remove --name pytorch_1.0_36 --all  #刪除pytorch_1.0_36環(huán)境

6.3 總結(jié)

ubuntu中python是最大的依賴項，virtualenv與conda最大的區(qū)別在于python環(huán)境的獨立性。相對來說virtualenv略微的獨立一些。

7.其他

windows上的一些sublime文本編輯器，chrome都可以在這上面安裝，效果也非常好，命令如下：

wget -q -O - http://www.tjdsmy.cn/linux/linux_signing_key.pub  | sudo apt-key add -

sudo apt-get update

sudo apt-get install google-chrome-stable

啟動Chrome 瀏覽器，位置在/usr/bin/google-chrome-stable，隨后添加到狀態(tài)欄。

也可以在設(shè)置中安裝中文輸入源，這樣搜索一些中文也很方便，但系統(tǒng)還是推薦英文。(關(guān)閉圖形化界面的黑框不支持中文)