Ubuntu16.04+深度学习环境配置全过程

深受重装环境之苦，吐血记录。全程使用的安装包将会分享在百度网盘中，也可到官网下载合适版本。
链接：https://pan.baidu.com/s/1idc-cI3Z5Hn9cELbxrV-0Q
提取码：2fwu

安装包	版本号
Ubuntu	16.04
NVIDIA驱动	430.64
cuda	10.1
cudnn	7.6.5
torch	1.4.0
tensorflow	1.13.1

一、Ubuntu16.04的安装

参考： https://www.jianshu.com/p/2ad73fb3855e

1. 进入BIOS：开机后显示器有画面前一直连续按Esc键，直到进入BIOS

2. 选择U盘启动：BIOS-boot，要使得boot option 1对应的是启动的U盘，若没有，则在hard drive BBS priorities里添加Disk到启动项1

3. F10保存设置，进入装机界面

4. 安装过程设置：
   （1）English ；Install Ubuntu
   （2）不联网
   （3）先不安装第三方软件
   （4）Something else，自己分区
   （5）分区详细过程
   New Partition Table（新建分区表），提示会格式化，continue
   对free space点加号划分分区，本机240G空间，分区大小如下：
   / : 主空间，ext4，80G
   /home：逻辑空间，ext4，80G
   /usr：逻辑空间，ext4，70G
   /var：逻辑空间，ext4，3G
   swap：逻辑空间，3G
   /boot：逻辑空间，ext4，400M
   （6）其他设置：
   shanghai；English（US）；设置账号密码；Welcome to Ubuntu完成安装

二、NVIDIA驱动安装

版本：430.64
参考： https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/90083431
https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/79746624

1、删除原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*
2、禁用nouveau驱动(blacklist方法)
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最后加上： blacklist nouveau，然后保存
update-initramfs -u
sudo reboot（一定要重启）
重启后可能看到屏幕分辨率有变化，说明原驱动被卸载成功
lsmod | grep nouveau，验证nouveau驱动被禁用，此步骤没有输出表示禁用成功，才能进一步安装
3、安装驱动
（1）在官网下好.run的文件，这里是NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run
（2）Ctrl+Alt+F1进入纯文本界面，输入账号、密码
（3）sudo service lightdm stop //关闭图形界面，不执行会出错。
（4） sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run //更改文件权限，可执行
（5）sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
-no-x-check：安装驱动时关闭X服务
-no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau
-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件，只有禁用opengl这样安装才不会出现循环登陆的问题
（6）安装过程选项
failed，continue？ ——Continue installation
Warning——OK
X configuration——Yes
（7）打开图形界面
sudo service lightdm start
（8）挂载nvidia驱动
sudo modprobe nvidia
（9）验证nvidia驱动安装成功
nvidia-smi

三、cuda+cudnn安装

参考 https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769（基本上只使用第一种方法就能顺利安装）
版本：cuda10.1

1、cuda安装
（1）下载安装文件
官网： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择合适版本，这里下载的是cuda_10.1.168_418.67_linux.run
（2）安装cuda
因为新系统且刚装完nvidia驱动，所以不用更新，可直接安装。

sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run

accept服务条款

安装时不要勾选driver，不使用cuda自带的驱动

（3） 设置环境变量
安装完成后，会出现如下提示，所以要配置环境变量

主目录下，Ctrl+H显示隐藏文件
打开文件：.bashrc
添加如下代码，其中版本号根据安装版本号定：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1

保存.bashrc文件，source ~/.bashrc使环境变量生效。
运行命令：nvcc --version，显示如下表明cuda安装成功。

也可以跑NVIDIA_CUDA-10.1_Samples，验证是否pass。

2、cudnn安装
实际上是把下载的库放到cuda安装文件夹对应位置
（1）下载安装文件，for cuda10.1：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
（2）需要把.solitairetheme8后缀改成.tar，再解压
（3）安装过程

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

（4）验证安装成功

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

可以看到cudnn的版本号是7.6.5

四、Anaconda安装

参考： https://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/79162470
https://blog.csdn.net/m0_37864814/article/details/82112029

1、安装包下载
https://www.anaconda.com/download/#linux
这里是Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh，Python3.6

2、运行安装文件

bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

3、一些选项
接受服务条款？Yes；安装位置默认？Enter；是否添加环境变量？Yes；安装VSCode？No（随便）

4、令环境生效

source ~/.bashrc

5、测试
运行python，看到当前默认的python来自anaconda

此时系统中的Python版本有Ubuntu自带的python2.7和python3.5，anaconda里安装的python3.6

五、apt-get、conda、pip换源

参考 https://www.cnblogs.com/luzeming/p/10595482.html

1、Ubuntu16.04换阿里源
参考 https://blog.csdn.net/u012308586/article/details/102953882

2、conda换清华源
按其他方法创建源列表文件也可，这里是直接写命令

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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/  
conda config --set show_channel_urls yes

3、pip换清华源

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

六、安装pytorch

1、下载安装文件
官网： https://pytorch.org/get-started/locally/
我需要下的是torch1.4.0，而直接按照官网给出的命令是torch1.7.0，此时有两种方法。
（1）在线安装：在previous version（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/）里，找到v1.4.0–>Wheel–>Linux and Windows–>Cuda10.1，按照给出的命令下载安装

（2）手动下载安装：根据官网命令，下载前会列出下载链接和版本号，先到https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

搜索torch-1.4.0，cu101表示对应cuda10.1，cp36对应python版本是3.6，这里下载的是torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl。

2、pip安装
执行1（1）在线安装的可跳过这一步。

pip install torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

同理可下载安装torchvision

3、验证安装成功
torch和torchvision能import，不报错

七、安装tensorflow

当前需求版本：python2.7+tensorflow1.10.0
在虚拟环境中安装，tensorflow只在该虚拟环境中有效：

conda create -n tf python=2.7 
conda install tensorflow==1.10.0
source activate tf    #激活名为tf的虚拟环境

若因网络原因安装失败，可在显示安装条目里找到安装包下载地址，手动下载后安装即可。

八、安装pycharm

1、下载安装包
这里是community版
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux
2、解压

tar -xvf pycharm-community-2020.2.3.tar.gz

3、进入pycharm文件夹的bin目录
4、运行安装文件

sh pycharm.sh

5、固定到屏幕
先Create Desktop Entry，再Lock to Launcher