ubuntu18.04常用软件安装及深度学习环境配置(tensorflow_gpu+cuda+cudnn)

最近在终端输入了rm -rf命令打算删除一些文件,结果一不小心小手指一弹就悲催了,欲哭无泪,删除了系统很重要的动态库文件,系统再也起不来了,只能重装系统。提醒各位童鞋们rm -rf 一定要慎用 慎用 慎用!!! 在安装过程中也踩坑无数,现在总结一下,方便以后使用。

主要参考的是这篇博客(https://blog.csdn.net/u010801994/article/details/81543268)总结很到位,下面我再总结一下我遇到的问题
1.安装显卡驱动
(https://blog.csdn.net/wf19930209/article/details/81877822)
网上介绍安装英伟达显卡驱动的方法很多,主要有三种:1 使用标准仓库进行自动化安装 2 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装 3使用PPA仓库进行自动化安装
无论使用哪种方法安装都需要bios禁用secure boot,也就是设置为disable,之前怎么装都失败就是没用禁用
手动安装需要禁用nouveau,但是我用手动安装禁用nouveau以后,重启电脑直接黑屏,或者ubuntu系统图标异常,因此放弃了这种方法,我选择使用使用PPA仓库进行自动化安装,命令如下:

sudo apt-get purge nvidia-*  # 删除可能存在的已有驱动
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  # 添加第三方驱动源
sudo apt-get update  # 更新源,运行
sudo apt-cache search nvidia-* # 查询nvidia驱动可用版本
sudo apt-get install nvidia-390  # 这里选择安装nvidia-390
sudo reboot //重启
# 重启后执行下面NOTE的步骤
# 检验是否安装成功
nvidia-smi   
nvidia-settings 

采用这种方法,多次安装都成功了,亲测有效,推荐。
2.conda安装tensoflow
我安装了Anaconda,并写入了环境变量,因此在Terminal输入Python时,linux系统会先去环境变量里面找,看能不能找到,因此会默认调用Anaconda下的Python。那么如何切换回系统自带的python呢?可以指定目录 /usr/bin/下的python和python3就是系统自带,调用时在终端输入如下命令:

/usr/bin/python  #调用python2

/usr/bin/python3 #调用Python3

conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。 conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等。
修改conda源
conda源国内只有清华有,修改源只需输入如下两行命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

采用conda安装tensorflow-gpu不需要单独安装cuda和cudnn,conda会下载并安装好,不需要考虑版本依赖的问题,conda
简便的地方就是这里了。

conda install tensorflow-gpu==1.10.1

输入命令安装tensorflow-gpu,可以看到需要下载cudatoolkit8.0.0、cudnn-6.0.21、tensorflow-gpu等这些依赖包,不需要我们自己去配环境了,其中的cudatoolkit就是常说的cuda了。输入y就可以安装的。
虽然用conda安装简便,但可能会出现问题,还是推荐pip安装(需要自己安装好cuda和cudnn)

pip install tensorflow-gpu==1.9.0

使用Anaconda的好处就是可以创建虚拟环境,这样跑不同的程序需要不同的环境时便可以方便的创建环境
建立tensorflow虚拟环境

conda create -n tensorflow python=3.6  #tensorflow为虚拟环境名字

在这里插入图片描述
需要什么环境就在这里配置即可。
3.pip安装Python-opencv
首先讲一下pip和pip3:
pip是一个以Python计算机程序语言写成的软件包管理系统,他可以安装和管理软件包。
首先是在很多教程里都有遇到的pip和pip3,简单来说pip和pip3是一样的,只是为了区别python2和python3之间的调用,避免冲突而进行的设定。如果你的电脑只安装了python3,那么你使用pip和pip3效果都是一样的,如果你的电脑只安装了python2,那么你无法使用pip3。同时安装了python和python3,使用pip命令,新安装的库会在python2.x/site-packages目录下。使用pip3命令,新安装的库会在python3.x/site-packages的目录下。
修改pip源,提高下载速度:
清华大学:(https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/)
临时使用:
可以在使用pip的时候在后面加上-i参数,指定pip源

eg: pip install scrapy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

永久修改:
linux:
修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 内容如下:

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第一次我用的conda安装的:

安装完以后,cv2.VideoCapture()不能读取视频文件,只能读取摄像头,从网上找到解决办法,卸载之前安装的opencv,用pip安装即可:

pip install opencv-python

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