Ubuntu18.04+tensorflow2.1.0+pytorch1.5环境搭建
一、安装ubuntu18.04 LTS
（一）下载ubuntu系统映像
Ubuntu 18.04.4 LTS (Bionic Beaver)
（二）制作系统安装盘
推荐工具：rufus
（三）系统安装
注意：一定将bios设置中安全启动选项关闭！
1、设置语言
2、设置键盘布局
3、设置安装模式（建议连接网络）
4、选择其他选项
5、建议分区方式（128G硬盘为例）
| 大小（MB） | 类型 | 挂载点 |
|---|---|---|
| 30720MB | 主分区 | / |
| 8194MB | 交换空间 | |
| 1024MB | 逻辑分区 | /boot |
| 其余所有空间 | 逻辑分区 | /home |
6、一直下一步，等待安装结束
（四）后续
1、ubuntu更换阿里云镜像源
（1）在所有软件中，找到"软件与更新"并打开
（2）Ubuntu软件->下载自->其他站点->http://mirrors.aliyun.com/ubuntu
2、更新
# 终端输入：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
3、配置ssh服务器
（1）安装ssh-server
sudo apt-get install openssh-server
（2）查看ssh-server状态
sudo ps -e | grep ssh
若有sshd条目则成功启动
（3）启动命令：service sshd start
二、深度学习环境搭建
（一）GPU环境搭建
参考Tensorflow官方GPU配置指南进行搭建。
1、卸载旧显卡驱动及相关组件
# 终端输入：
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt --purge remove "cublas*" "cuda*"
2、安装Driver、CUDA-Toolkit、CuDNN及TensorRT等组件
# 终端输入：（本部分内容实时动态更新，以上方官网链接中内容为准）：
# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update
# Install NVIDIA driver
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-430
# 重启后终端输入"nvidia-smi"测试驱动是否成功安装
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends \
cuda-10-1 \
libcudnn7=7.6.4.38-1+cuda10.1 \
libcudnn7-dev=7.6.4.38-1+cuda10.1
# Install TensorRT. Requires that libcudnn7 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer6=6.0.1-1+cuda10.1 \
libnvinfer-dev=6.0.1-1+cuda10.1 \
libnvinfer-plugin6=6.0.1-1+cuda10.1
3、安装CUPTI
（1）安装
# 终端输入：
sudo apt-get install libcupti-dev
（2）配置环境变量
终端输入：sudo gedit ~/.bashrc
增加行：export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64，保存并退出
终端输入：source ~/.bashrc
注意：实时监测显卡状态命令watch -n 0.5 nvidia-smi
三、Annaconda环境搭建
（一）下载Annaconda3
Annaconda清华镜像站获取最新版本，下载至本地。
（二）安装Annaconda3
1、在"下载"文件夹打开终端，终端输入bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh（文件名）开始安装。
2、特别注意：无需安装捆绑的VScode（提示信息“Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]”，输入no），其他均键入ENTER至安装结束。
（三）添加环境变量
1、终端输入：sudo gedit ~/.bashrc
2、增加一行：export PATH="/home/XXX/anaconda3/bin:$PATH"并保存。
（注意XXX处为自己的用户名）
3、终端输入：source ~/.bashrc
(四) conda更换清华镜像源
1、查看已安装的镜像源
conda config --show channels
2、若安装了其他镜像，删除
conda config --remove channels url
# 例：conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/
3、添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
4、升级conda
conda update conda
（五）设置jupyter远程访问
0、开放防火墙端口
sudo ufw status # 查看已经开启的端口
sudo ufw allow 9999 # 打开9999端口
sudo ufw enable # 防火墙开启
sudo ufw reload # 防火墙重启
1、生成Jupyter Notebook配置文件
jupyter notebook --generate-config
2、输入ipython，设置notebook密码
In [1]: from IPython.lib import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: '复制此密码'
3、设置服务器配置文件
sudo gedit ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
修改以下内容：
c.NotebookApp.ip = '*' #所有绑定服务器的IP都能访问，若想只在特定ip访问，输入ip地址即可
c.NotebookApp.password = 'sha:...粘贴密码'
c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.port = 9999 # 选择刚才开放的端口
c.NotebookApp.open_browser = False #我们并不想在服务器上直接打开Jupyter Notebook，所以设置成False
c.NotebookApp.notebook_dir = '可自定义路径' #设置Jupyter的根目录
c.NotebookApp.allow_root = True # 为了安全，Jupyter默认不允许以root权限启动jupyter
4、启动Jupyter notebook后，使用http://server-ip:9999访问（使用ifconfig命令查看ip）
四、在虚拟环境中搭建tensorflow环境
（一）创建虚拟环境
1、终端输入：
conda create -n tensorflow_env --clone base
2、激活环境
source activate tensorflow_env
3、更新pip并安装tensorflow
终端输入：
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow==2.1.0
注意：若出现
ERROR: Cannot uninstall 'wrapt'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
则输入：pip install wrapt --ignore-installed并重新安装
4、验证安装
输入ipython，输入：
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices())
若输出GPU、CPU信息，如：
[PhysicalDevice(name='/physical_device:CPU:0', device_type='CPU'),
PhysicalDevice(name='/physical_device:XLA_CPU:0', device_type='XLA_CPU'),
PhysicalDevice(name='/physical_device:XLA_GPU:0', device_type='XLA_GPU'),
PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
则可以正常调用GPU、CPU。
五、在虚拟环境中搭建pytorch环境
（一）创建虚拟环境
1、终端输入：
conda create -n pytorch_env --clone base
2、激活环境
source activate pytorch_env
3、更新pip并安装pytorch
终端输入：
pip install --upgrade pip
# 注意：安装命令关注官网实时更新https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch==1.5.0+cu101 torchvision==0.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
4、验证安装
输入ipython，并输入：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
若输出True则成功安装