win10+ubuntu18.04双系统+cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow1.9+pycharm+anaconda踩坑指南（不断更新ing）

电脑：联想拯救者isk-15 8g+128g固态+1T机械 gtx960m显卡
预装系统：win10
本人之前毫无基础，一切从0开始入门，大概花了4个晚上的时间配置完了全部内容，期间每天被新冒出的bug折磨的痛不欲生。现在记录一下一路踩过的坑（渣渣排版请见谅）

• 一.ubuntu双系统

• 1.我之前装过wsl，也装过虚拟机里的ubuntu，图形界面都带有卡顿，不好用（关键都不支持gpu版本的tensorflow），所以下定决心折腾一下双系统。
  2.装ubuntu系统过程参照：https://blog.csdn.net/u013052326/article/details/81545449
  和文章中不一样的地方有
  （1）ubuntu我装的是英文版，因为在虚拟机里面装中文版了，结果后来频繁输入目录时要经常切换中英文输入法很费劲，这次装的英文版本。
  ps：（实在不想装英文版的可以无视，而且ubuntu18.04切换中英文版本很容易，如果后期想改的话参照： https://blog.csdn.net/fx_yzjy101/article/details/80238014 ）
  （2）我在装ubuntu前关闭了快速启动，这样装完ubuntu之后重启，重启了直接进入了ubuntu的引导界面，一个紫红色的界面，默认10s后自动进入ubuntu，第一个选项为ubuntu，第二个选项为进入win10，没有用easyuefi和easybcd，感觉这样引导足够了。
  （3）分区问题，我ubuntu一共118g，初次分区为swap 8g ， /. 10g ， /boot 200m，/home剩下所有内存，结果第二天根目录就满了，可见这个分区多么坑爹。分区满了之后想要重新分区，发现还不如重装方便，23333，不过我发现了其他方法改分区大小，后面会介绍。
  由于每个人对系统的使用方式不同，不同目录占的内存不同，所以建议不一定通用。我现在的分区方式为swap 8g ， /boot 500m， /.和/home剩下的平分。

  *二 显卡驱动+cuda+cudnn
  1.cuda,cudnn,tensorflow,以及你的显卡四者版本要匹配，具体版本怎么匹配，请从别人的文章里面看看成功的配合方式。目前cuda不支持ubuntu18.04，但是装上也可以用。
  2.ubuntu开机之后先换源，装vim编辑器。
  3.安装过程参照教程：https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036
  和 https://blog.csdn.net/weixin_41863685/article/details/80303963
  4.和教程中的区别：
  （1）我装的是cuda9.0,cudnn7.0.5,nvidia -390
  （2）建议装完之后验证一下cuda和cudnn是否通过测试。
  （3）装cudnn时，按照教程中的方法失败了，理由看不懂，搜也搜不到，大致意思是dpkg包依赖的问题。还好cudnn有多中方法安装，我在装cudnn时参照的是https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036也就是下载了压缩包，而不是deb文件。
  （4）我在安装nvidia cuda时提示我根目录内存不足。解决方法：将报错信息百度，别人的解决方案为添加一个/opt/temp文件夹（我找不到那个网页了），一般可行。如果不行，检查内存，看看是不是真的内存不足了（比如我根目录只分了10g，肯定不够）。内存不足的话，重装系统重新分区吧233333，我用的方法是用gparted软件，把/home的内存分给了根目录，参照https://blog.csdn.net/t765833631/article/details/79031063 注意要先把swap区swanoff掉，结束之后再swanon。
  （5）cudnn测试时报错，报错信息和解决方法都忘了..大致是rm什么东西掉就好了,想起来再更。

  三.tensorflow+acaconda+pycharm

  这一部分我记得好像没出过什么奇怪的bug了，唯一奇怪的bug是charm要从命令行启动才能继承环境变量，桌面快捷方式打开的会有问题，会无法导入tensorflow。其他的按照教程来就好，还有注意pycharm的编译器要选择acaconda的
  参照：参照了很多篇，自己找吧，我装的tensorflow-gpu 1.9，pycharm从官网下的社区版

  在今后我会不断踩坑，本文章也会不断更新的