一篇就够用了——深度学习Ubuntu16.04环境配置+Win10双系统

必看！此教程使用说明

此教程是在我装配系统过程中，搜集了大量安装资料的过程，亲身安装成功后总结的过程。文章的整体流程是按照我安装的过程安排。
教程中使用的安装的系统：Ubuntu16.04LTS.桌面版这里说明一下，还有一种版本是Ubuntu16.04Servers版，是服务器版。两个版本内核上是没有任何区别的，只是在应用上的区别。桌边版通过安装一些应用可以定制成服务器版，服务器版也可以通过安装应用变成桌面版。对于深度学习的服务器而言，因为需要一些交互操作，建议使用Ubuntu16.04LTS（桌面版）。

【必备配置】基本环境配置

必备配置包括了安装win10+Ubuntu双系统，以及ubuntu安装后必须进行的一些操作。
基本环境配置包括ubuntu和window10双系统安装和引导方法，显卡驱动安装，以及深度学习环境配置。

1.win10+ubuntu16.04双系统安装

笔者参考的是樱桃木此篇已经很详细了——装系统必看。
（樱桃木）Win10 Ubuntu16.04/Ubuntu18.04双系统完美安装
https://blog.csdn.net/qq_24624539/article/details/81775635
必看的双系统的安装方法

2.ubuntu最重要的事——切换下载源

由于我们在安装ubuntu时，由于ubuntu镜像一般默认自带的都是us的官方源http://us.archive.ubuntu.com，和http://security.ubuntu.com。这些镜像源的地址在中国大多数难以连接，因此需要换国内的源，国内的源有网易源、阿里源、科大源等等，本文会详细讲解怎么替换阿里源。

必看的切换下载源方法

3.ubuntu中NVIDIA显卡驱动安装

1. 注意：在双系统的条件下安装，先在BIOS中禁用securityboot。我的主板是华硕参考是这篇文档
2. 安装驱动

ubuntu中深度学习环境配置

anaconda

①.切换conda的下载源
②.在anaconda创建环境，在所需环境下使用conda配置：CUDA，cuDNN，openCV

pycharm

启动pycharm:切换到pycharm文件夹下的bin目录中，在终端运行如下代码

sh pycharm.sh

Tensorflow安装

切换到新创建的conda环境安装tensorflow

conda activate env  #切换环境，env的名称是你所创建的环境
conda install tensorflow-gpu # 安装tensorflow的gpu版本
conda install tensorflow     # 安装tensorflow的cpu版本