Ubuntu20 配置深度学习环境（完整版）

1. 安装系统

1. 墙裂建议安装ubuntu20
   
   （制作启动盘工具 rufus）
2. 安装系统，中间有一处选择是否安装第三方软件，一定要勾上！
3. 安装完后配置网络。打开SSH：

sudo apt install openssh-server
service sshd start
ufw allow ssh

2. 安装显卡驱动

安装完系统后，进入终端输入：

nvidia-smi

发现英伟达驱动已经自动安装好了！

3. 安装anaconda

命令行教程
安装之后输入命令：

sudo gedit ~/.bashrc

末尾添加：

export PATH="/安装路径/bin:$PATH"

保存后重新打开终端，输入

source ~/.bashrc
conda

有正确的输出，说明anaconda和环境都配置完成。

4. 配置源和conda环境

1. 更换清华源

2. 创建新环境

conda create -n env --clone base  # env替换成想要的环境名

3. 激活新环境

source activate env  # env替换成新创建的环境名

4. 安装所需版本的深度学习库
   PyTorch：（也可参考官网）

conda install pytorch torchvision

或 TensorFlow：

conda install tensorflow-gpu==1.12.0  # 1.12.0替换成你想要的版本号

或复制之前已有的环境：
复制环境

如果conda安装特别慢的话可参考
conda安装慢
有些包只能用pip下载，比如opencv-python，比较慢的话可使用：
pip加链接

5. 安装Pycharm

ubuntu下pycharm的安装和卸载

*6. 输入语言

有些人直接使用桌面版的ubuntu，可能需要使用到中文，可更改输入语言，添加中文输入。
打开设置，区域和语言，管理安装的语言，更新后选择中文，将其拖动到最上面，重启。
打开设置，区域和语言，➕，找到智能中文移动到最上面，重启。

*7. 安装其他支持

1. 安装github desktop
   Linux版github desktop
2. 安装进程和显卡使用可视化的htop和nvtop：

sudo apt install htop
sudo apt install nvtop

安装nvtop的时候，如果是ubuntu18及之前版本的系统，请使用：

sudo apt install cmake libncurses5-dev libncursesw5-dev git
 
git clone https://github.com/Syllo/nvtop.git
mkdir -p nvtop/build && cd nvtop/build
cmake ..
 
# 如果报错"Could NOT find NVML (missing: NVML_INCLUDE_DIRS)"
# 则执行下边的语句，否则跳过
cmake .. -DNVML_RETRIEVE_HEADER_ONLINE=True
 
make
sudo make install 

3. 安装vim

sudo apt install vim

*8. 远程访问

一般都是远程连接跑代码，用些人偏好进行可视化的远程控制。

可使用teamviewer。
ubuntu 安装teamviewer

或使用全平台通用的国内远程连接软件向日葵。

1. 向日葵下载
2. 向日葵依赖解决
3. 开启22端口
4. 安装lightdm

试过teamviewer，可惜不稳定，同时每个账号只能配置四五台电脑的样子。 向日葵安装lightdm后，驱动容易崩，暂时未找到解决的办法。 因此推荐还是直接使用ssh，命令行远程控制ubuntu系统。