双系统配置ubuntu22.04以及深度学习环境配置
双系统配置ubuntu22.04以及深度学习环境配置
- 安装后的简单配置
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- 换源
- 文字大小
- 安装screenfetch
- 校对时间系统
- 美化启动界面
- 修改启动设置
- 配置深度学习环境
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- 安装驱动
- 安装必要的依赖
- 安装cuda
- 安装cudnn
- anaconda3的安装
- 安装pycharm
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- 补充环境变量的一些代码
为了学习计算机视觉，特意安装了ubuntu22.04（原来是win11），简单记录自己的一个过程，毕竟也是重装好几次系统的人了…
安装后的简单配置
在完成ubuntu22.04的安装后，进行一些简单的配置，主要包括换源、更改字体大小等简单操作。
换源
打开终端，执行以下命令
// 切换软件源
sudo gedit /etc/apt/sources.list
在打开的文件中用下面的代码进行替换，我选择了阿里源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
替换完毕后，输入
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
文字大小
安装一个软件进行文字大小和界面比例的更改，方便之后的工作学习
sudo apt install gnome-tweaks
之后按alt+f2后输入gnome-tweaks
安装screenfetch
sudo apt-get install screenfetch
在终端输入screenfetch就可以出现想要的结果
校对时间系统
sudo apt-get install ntpdate
sudo ntpdate time.windows.com
sudo hwclock --localtime --systohc
美化启动界面
主题下载地址
主题地址
tar xvJf /home/自己的用户名/下载/Vimix-4k.tar.xz
解压完成后
cd Vimix-4k
sudo ./install.sh
修改启动设置
sudo gedit /etc/default/grub
我选择在出现的界面注释掉GRUB_TIMEOUT_STYLE=hidden，使用#直接注释，同时GRUB_TIMEOUT=10这一行我改成了60，也就是一分钟。
修改完毕后一定要记得更新grub
sudo update-grub
配置深度学习环境
安装驱动
用于查看检测到的驱动程序，推荐下载带有recommended标志的驱动
sudo ubuntu-drivers devices
我选择安装
sudo apt install nvidia-driver-515
安装完毕后，查看驱动
nvidia-smi
其他不必要命令
#查看内核
dpkg --get-selections | grep linux-image
#找出系统已经安装的内核版本
dpkg --get-selections|grep linux
安装必要的依赖
方便之后安装cuda
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install make
安装cuda
经过nvidia-smi查看后，发现最适合我的版本是11.7.1,和我的系统完美契合，所以下面直接贴出官网的命令
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
安装完毕后添加环境变量，这里直接添加，不使用vim
方法一：
echo "export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.7/bin">> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.7/lib64">> ~/.bashrc
方法二：
sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
测试cuda安装完毕
nvcc -V
安装cudnn
官网下载后解压
tar -xvf /home/自己用户名/下载/cudnn-linux-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive.tar.xz
使用官网的命令
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
验证安装
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
anaconda3的安装
官网下载好安装包后
cd /home/自己用户名/下载
然后运行下面的代码进行安装
bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
一路enter、yes
配置conda环境
echo "export PATH=$PATH:/home/自己用户名/anaconda3/bin">> ~/.bashrc
之后输入
source ~/.bashrc
查看conda的环境，记得V一定是大写conda -V
更换conda的源
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
安装pycharm
直接在ubuntu software搜索pycharm社区版进行下载，完成后直接出现图标，还免去设置图标，非常方便
补充环境变量的一些代码
export
#命令显示当前系统定义的所有环境变量
echo $PATH
#命令输出当前的PATH环境变量的值