重装ubuntu22.04系统+配置

零、重装ubuntu22.04系统

我是在自己的win10笔记本上进行的U盘准备工作：

1.下载ubuntu22.04.1 LTS，链接：下载Ubuntu桌面系统 | Ubuntu

2. 下载将ISO写入U盘所需要的软件，根据ubuntu官网推荐选择：balenaEtcher - Flash OS images to SD cards & USB drives

3. 插入U盘，打开balenaEtcher，第一步选择刚刚下载1.的路径，第二步会自动识别出U盘填入，点击Flash，在需要格式化U盘时点击确定即可。 

 4.U盘准备完毕插入需要重装系统的主机，重新启动时按F2或Delete键进入Bios界面，在启动选项那里把U盘的优先级调到第一位。

5.install ubuntu

我选择了简体中文语言体系，卸载ubuntu16.04并重新安装（没有自定义分区），一路选择完毕安装成功。

一、一些基本配置

1.卸掉ubuntu预安装的vi版本(有一些键盘错乱的问题)，安装vim：

sudo apt-get remove vim-common 
sudo apt-get install vim

2.重装系统时选择语言为简体中文，于是主目录下的文件夹全都是中文命名，很不方便终端打开，于是：

（1）先将各个文件夹名字手动改为对应的英文

（2）在终端修改.config/user-dirs.dirs文件中的目录，改完后:wq

vim .config/user-dirs.dirs

如：将"HOME/桌面"改为"HOME/Desktop"，注意和(1)一致

（3）更新文件或者直接重启电脑

source .config/user-dirs.dirs

3.让终端忽视输入时的大小写：

1echo "set completion-ignore-case on" >> ~/.inputrc

4.ubuntu22.04只有python3没有python，python2，执行python命令会报错，根据报错提示安装python-is-python3软件包可以自动完成python和python3之间的链接创建：

sudo apt install python-is-python3

5.开启ssh-server——我的笔记本无法通过MobaXterm链接主机，先在笔记本ping主机可以连通，检查主机发现是新系统没有ssh-server的锅：

sudo ps -e |grep ssh  #查看是否有ssh-server
sudo apt-get install openssh-server
systemctl restart ssh  #开启ssh-server

6.安装向日葵，VScode等自需软件。

二、深度学习相关

1.重装系统后NVIDIA驱动没了，显示nvidia-smi not found，看到Ubuntu 22.04配置深度学习环境保姆级教程_Cris_Hu的博客-CSDN博客里提供了一个神奇的快速下载驱动方式：

软件和更新-附加驱动-选择一个驱动-应用更改-重启电脑-ok

2.下载CUDA和cudnn

（1）下载CUDA：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

ubuntu22.04太新，在CUDA提供的选项中选择了20.04，复制给出的命令在终端粘贴.

 

下载安装过程中按照1.中博客所给的方法解决了gcc报错，重新运行命令，只勾选安装了CUDA Toolkit和CUDA Documentation。

安装成功后，添加环境变量：

vim ~/.bashrc
#在文件末尾添加三行
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.3
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
#:wq保存后
source ~/.bashrc

（2）下载cudnn：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

下载for Linux x86_64的压缩包，在下载路径下解压，把对应的文件复制到cuda路径下：

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive/ 
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3.安装anaconda3

下载Anaconda | Anaconda Distribution，装好了再加环境变量：

sh Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
vim ~/.bashrc
export PATH=/home/user/anaconda3/bin:${PATH}
#:wq保存后
source ~/.bashrc

4.装pytorch

Start Locally | PyTorch选择符合CUDA=11.3的pytorch，在环境中装包。