Ubuntu18.04.5 LTS系统安装以及深度学习环境配置（tensorflow-gpu和pytorch-gpu）

一、Ubuntu18.04.5 LTS系统安装

本博客只为记录个人工作站配置的具体过程，主要是一些资源汇总，由于每台电脑上的系统及操作环境都有所区别，所以我的操作能行不代表所有的操作都是这样，要随机应变。

1、Ubuntu系统历史各个版本

下载链接：http://old-releases.ubuntu.com/releases/

本博客下载安装的是：ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.iso

2、使用rufus制作U盘启动盘

rufus下载地址：https://rufus.ie/zh/

UBuntu系统安装过程参考苏守坤 ：https://blog.csdn.net/u014453443/article/details/88049804

（完成启动盘制作后，电脑关机插上U盘，开机过程中进入BIOS设置从U盘启动，进入BIOS的方式随电脑机型不同而不同，有F2，F10等，我使用的是Dell的工作站，开机过程按F12进入BIOS。桌面启动后就一路傻瓜式安装，不过这里有一点注意一下，如果是想只使用UBuntu系统，可以不用管分区，虚拟机上安装系统如何分区另行百度）

3、系统安装好之后的配置过程

（1）网络配置：系统安装好后插上网线，使用ping命令会发现网络连接有问题，时断时连，网上找了很多教程，有说Ipv6有问题的要禁用、或下载网卡驱动的、网络接口配置的，全试过，还是未能解决问题，最后参考BinaryCSharp ：https://blog.csdn.net/danielpei1222/article/details/65452451，才解决问题。

（2）更改apt的下载源：Ubuntu自带的下载源超级慢，慢到你怀疑自己装的系统是不是有问题。同样，这里还是给链接，参考泉伟 ：https://blog.csdn.net/qq_35451572/article/details/79516563

二、显卡驱动安装

参考new_delete_ ：https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/81544438

1.、禁用nouveau

$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
文件中加入以下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

# 更新后重启
$ sudo update-initramfs -u
$ sudo reboot

#重启后验证
$ lsmod | grep nouveau

2、完全卸载以前安装的显卡驱动

$ sudo apt-get remove --purge nvidia*

3、显卡驱动安装

（1）直接命令行安装参考：https://blog.csdn.net/weixin_43820996/article/details/100676292

（2）下载显卡驱动源文件安装参考：https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/81544438

这里还是推荐先查询电脑最适合的显卡驱动版本，然后使用推荐的版本号安装。

# 查询电脑最适合的显卡驱动版本
ubuntu-drivers devices

我这次安装推荐的显卡驱动版本号有问题，而且显卡未能正确识别，所以使用了（2）安装的显卡驱动，下载的是NVIDIA-440版本的，这里需要先安装gcc才能安装成功显卡驱动，然后再次查询电脑最适合的显卡驱动版本，又重新使用（1）安装了推荐的显卡驱动版本。这里感谢XianJiaoMu指导安装。如果系统显卡未能正确识别请参考：https://blog.csdn.net/qq_44263574/article/details/114392748?spm=1001.2014.3001.5501

#安装后重启
$ sudo reboot

#如果出现GPU列表，则驱动安装成功
$ nvidia-smi 

如出现下图则显卡驱动安装成功

三、深度学习环境配置

1、Ananconda的安装

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091098

2、pycharm的安装以及添加快捷键方式

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091278

（pytorch和tensorflow的GPU版本都不需要额外装cuda和cudnn，直接使用命令行安装GPU版本pytorch和tensorflow时会顺带着自己安装完成的）

3、pytorch安装GPU版本

显卡驱动和cuda对应关系：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

参考链接：https://blog.csdn.net/xinjieyuan/article/details/105100015

4、tensorflow安装GPU版本

参考链接：https://blog.csdn.net/q03581853/article/details/80138863