GPU服务器安装tensorflow环境全过程
简单操作：
ls #列出当前目录下的所有文件
cd … # 返回上一级
sudo #以管理者身份运行
ctrl+alt+T #打开命令行窗口，若有（或者在桌面鼠标右击，选择最后一个）
ctrl+shift+T #同一个界面打开多个窗口，没有的话打不开
F11 全屏
显卡未识别 -> 未安装驱动
ctrl+shift+v 在命令窗口粘贴
poweroff 关机
reboot 重启
clear 清空一下窗口
Step1. 重装ubantu18.04系统
软件：软碟通
系统版本：ubantu 18.04
1 启动U盘制作
*软碟通使用：
- 下载：联想应用商店下载
- 激活：http://www.ddooo.com/softdown/153565.htm#dltab
- 制作启动u盘：
参考：https://jingyan.baidu.com/article/90bc8fc839b421b652640c6d.html*
2 重装系统
- 开机后长按F11,进入bios界面，在boot选项中检查服务器是否能够识别到u盘。确认可以识别后，关机
- 开机长按F11，选择u盘启动。（注：不修改系统启动选项：因为若修改u盘启动为首选项后，重装系统之后再进入系统，仍会先寻找u盘）
开机 -> F11 -> BIOS -> boot option(设置u盘启动) -> install ubantu -> lanuage(English) -> install type(选择第一个，清除数据重装。双系统是最后一个) -> 选择时区（上海）->
Step2: 修改系统镜像源为清华源
1: 百度搜索 ubnatu18.04 tuna
百度搜索 ubnatu18.04 tuna
点击第一个后(注：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/)
选择版本18.04
2: 寻找Ubuntu 的软件源配置文件是 /etc/apt/sources.list
- 输入命令寻找到sources.list文件所在位置：
ls（列出当前子目录的所有文件）
cd ..（返回上一级目录）
ls
cd ..
ls
cd etc/
ls
cd apt/
- 找到之后，先备份，再修改
sudo cp sources.list sources.list.backup #备份文件为sources.list.backup
- 文本编辑器gedit打开sources.list文件，
sudo gedit sources.list
- 按网上教程进行修改（删掉后替换）
- 换完更新一下
sudo apt-get update
- 升级一下软件和内核
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
clear
- 检查是否更新成功（应该有4个0）
sudo apt-get upgrade
Step3: 禁用开源驱动
1.打开黑名单：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
或先安装vim编辑器，再用vim打开(vim和gedit)
sudo apt-get install vim
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
2.添加两行语句：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
3、更新initramfs
sudo update-initramfs -u
- 验证，终端输入语句
lsmod | grep nouveau
#没有结果表示禁用成功，一般未成功
5. 重启
reboot
- 验证，终端输入语句，
lsmod | grep nouveau
#如果没有结果表示禁用成功。
Step4: 安装英伟达驱动（提前将英伟达驱动和Anaconda复制粘贴到桌面）
- 简单看一下
nvidia-smi #应该是没有
clear
- 预先安装两个缺少的包（gcc和make）
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install make
- 找到英伟达驱动所在的上一级目录（此时是桌面）
cd Desktop/
ls
#看看是否有驱动文件，有的话继续
安装之前要修改英伟达驱动文件的权限,方法：右击文件，点击properties,点击permissions,在execute点击对号。
4. 安装，过程中会有警告，还有一堆yes,不用管
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.165.02.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
5.安装后检查
nvidia-smi
6.重启
reboot
7.检查一下，一般不掉
nvidia-smi
Step5: 安装Anaconda
- 找到anaconda的位置
ls
cd Desktop/
ls
clear
2.安装
sudo bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
- 修改anaconda权限
先找到anaconda文件所在位置
ls
cd ..
ls #看到有anaconda显示就可以
查看anaconda文件夹是否上锁（文件夹图标右下方有锁的标志），有的话修改权限
sudo chmod 777 -R anaconda3/
- 解决问题
注：问题不一定是现在出现，可能暂时未出现，或者现在解决了之后仍可能出现
解决问题1：conda自动激活base,不一定会出现（这时在新打开的命令窗口前面是（base）这种）
problem1. anaconda 取消每次默认启动base环境
解决：先ctrl+alt+T打开命令窗，查看是否存在命令行前出现的base，有的话使用下面的语句
conda config --set auto_activate_base false
看看是否成功,再打开一个新窗口（注：原窗口前面仍显示（base）），此时新窗口没有这个显示
problem2. ubuntu下conda: command not found（此问题不一定会出现）
【解决方法】
参考：https://www.cnblogs.com/wjunneng/p/9391103.html
安装好Anaconda3后，创建虚拟环境时显示
conda: command not found
解决方法：
- Ctrl+Alt+T打开终端
- 修改环境变量
gedit ~/.bashrc
(网上有教程是使用vim文本编辑器打开
具体操作是先安装再打开
- 安装vim文本编辑器
sudo apt install vim
）
- 修改环境变量
vim ~/.bashrc
- 在文本最后添加环境变量
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
#找到anaconda安装的目录，一直要找到bin文件夹下，可以打开bin文件夹下面的任意一个文件路径（/home/falwat/anaconda3/bin），复制后，替换~/anaconda3/bin
最终变成这个样子：
export PATH=/home/falwat/anaconda3/bin:$PATH
- 重启环境变量
source ~/.bashrc
5.输入
anaconda -V
显示：anaconda Command line client (version 1.7.2)
Step6: 修改anaconda镜像
- 创建名为 .condarc 的文件
conda config --set show_channel_urls yes
- 打开 .condarc文件
gedit .condarc
- 修改文件，用引号内的内容替换原来的文件，即可添加 Anaconda Python 免费仓库。
“
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
”
4. 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。
conda clean -i
Step7: 配置tensorflow和相关库
安装tensorflow2.0.0 2.1.0 2.2.0 1.13.1 1.14.0 1.15.0
conda-env list 查看已安装的虚拟环境
conda search tensorflow 查看可安装的tensorflow版本
conda deactivate 关闭虚拟环境
通用代码
- 创建名为envs-name的虚拟环境，安装指定python版本
conda create -n envs-name python==x.x.x
- 激活该虚拟环境
conda activate envs-name
- 安装指定版本的tensorflow
注：如果不知道tensorflow都有什么版本，可通过
conda list tensorflow-gpu查询
conda install tensorflow-gpu==x.x
4 . 安装常用库
conda install pandas
conda install scikit-learn
conda install matplotlib
- 关闭虚拟环境
conda deactivate
clear
以配置tensorflow2.1为例，完整代码如下：
- 创建名为tf-gpu-2.1的虚拟环境，使用python版本为3.6.8
conda create -n tf-gpu-2.1 python==3.6.8
- 激活该虚拟环境
conda activate tf-gpu-2.1
- 安装指定版本的tensorflow
conda install tensorflow-gpu==2.1
4 . 安装常用库
conda install pandas
conda install scikit-learn
conda install matplotlib
- 关闭虚拟环境
conda deactivate
clear
环境配置后可能会出现的情况：
英伟达驱动被卸载
- 查看是否被卸载
nvidia-smi #显示不了
- 寻找卸载程序路径
sudo find / -name "nvidia-uninstall"
会返回路径
3. 卸载
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
运行之后直接yes
4. 重启
reboot
图形化界面无法操作
ctrl+alt+F2(不一定是F1-F12的哪一个，都试一试)F1 # 切换到命令行界面
tty3和tty4代表两个界面
还有一个ctrl+alt+F键中的某一个可返回图形化界面（本服务器是F1/F2）
先输入用户名：falwat（本服务器用户）
再输密码：wl920611（本服务器用户对应密码）
输密码的时候不要用小数字键盘，用上面的数字键，否则容易出错。
sudo chmod a+x ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.165.02.run
a and
x 可执行权限
、/ 代表在根目录下
anaconda安装报错condaHTTPError
: 说明网不好，或者是没有修改镜像源