Linux系统使用和环境配置指南（不断补充ing）
一、必备命令：
1、安装Python包：
（1）apt-get可以用来安装软件、更新源，也可以用来更新自Ubuntu的典型依赖包：
sudo apt-get install python-skimage（2）Pip installs Packages, 是python的官方认可的包管理器，最常用于安装在Python包索引(PyPI)上发布的包：
pip install torch（3）conda是一种通用包管理系统，是想要构建和管理任何语言的任何类型的软件。因此，它也使用于python包：
conda install scipyPS：
（1）pip install 与conda install最显著的区别可能是这样的，pip在任何环境中安装python包;conda安装 在conda环境中安装任何包。
$python
>>> import pip._internal.pep425tags
>>> print(pip._internal.pep425tags.get_supported()) （2）因为不能联网或者网速过慢，我们经常需要下载安装包后，在linux当前环境中离线安装所需要的包，如果下载错了离线安装包的版本，经常会遇到报错 “*** is not a supported wheel on this platform"，针对此，
首先，我们可以通过上部的代码查看当前环境下需要的python包的环境支持要求；其次，我们可以在Anaconda的图形化界面中，查看所需的相应包的自身版本，而后再去下载。
以安装opencv-python即cv2为例，在我的Anaconda的Tensorflow环境中，搜索opencv，选择“未安装”类，检索出对应包，右侧便是版本
2、更新Python包:
（1）Anaconda：
conda update Anaconda（2）Spyder：
conda update Spyder3、安装.ISO镜像文件（以安装Matlab2019a为例）：
（1）获取正确版本的.ISO镜像文件 "R2019a_Linux.iso"；
（2）创建两个新文件夹，一个用来存放.iso文件，一个用来挂载这个.iso文件（即把该盘中的内容“解压缩”出来）；
$mkdir /iso /Matlab2019
$mv /home/imglab/Downloads/R2019a_Linux.iso
$mount /iso/R2019a_Linux.iso /Matlab2019（3）在挂载文件夹中，执行install文件：
$ /Matlab2019/install（4）如果（没有）安装在默认文件夹（ /usr/local/ ），启动命令为：
$ matlab #安装在默认文件及
$ ./home/qhn/Matlab2019/bin/matlab #安装在“/home/qhn/Matlab2019/”文件夹3、安装离线安装包（Ubuntu系统下，支持.sh和.deb两种格式安装包）：
（1）.sh文件：
$sudo sh /home/imglab/Downloads/linuxqq_2.0.0-b1-1024_x86_64.sh #安装.sh文件
$vim ~/.bashrc #进入bashrc文件后，按“i”进入可输入模式
#在文件中，所安装的应用的安装路径（其中包含启动文件，比如“qq”）加入系统的环境变量中
$export PATH=$PATH:/home/imglab/Downloads/linuxqq/usr/share/tencent-qq
#按“Esc”后输入“:wq!”退出bashrc文件，而后通过下面的命令激活修改后的bashrc文件
$source ~/.bashrc
$qq #此时在终端中输入所安装应用的启动文件的启动名称（比如“qq”），就可以启动软件（2）.deb文件：
sudo dpkg -i /home/imglab/Downloads/linuxqq_2.0.0-b1-1024_amd64.deb
#后续添加环境变量的方式与安装.sh文件相同，不再赘述
#根据经验，通常情况下会报依赖关系的错误，我们可以使用以下的命令修复安装。
sudo apt-get install -f二、必备网站（教程）：
1. RUNOOB：https://www.runoob.com/
2.Tensorflow中文社区：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/how_tos/variables.html
3. C语言中文网：http://c.biancheng.net/tensorflow/
三、必备网站（下载）：
1. 离线安装Python包（.tar.bz2)：
https://anaconda.org/conda-forge/repo
2、离线安装Python包（.whl）:
（1）Windows：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mysqlclient
（2）Linux：https://pypi.org/
提示：在该网站下载轮子（.whl）的时候，通常可以搜索到目标轮子的最新版，比如“tensorboardX1.7.0”，但是最新版并不一定适用于当前环境，这种情况，可以在目标轮子的左侧找到“release history”，进而找到这个目标轮子的历史版本，比如“tensorboardX1.2.0”，问题解决。
3、离线安装CUDA、cuDnn：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
4、安装Tensorflow：
https://tensorflow.google.cn/install?hl=zh_cn
5、使用谷歌免费远程算力（GPU）：
https://drive.google.com/
四、实用技能：
1、python2 代码转换为 python3：（windows系统下，tensorflow只支持python3.6/3.7）
参考博客：https://www.cnblogs.com/xioawu-blog/articles/11024875.html?from=singlemessage&isappinstalled=0