1、首先,拿出一个U盘,将官网下载的 Ubuntu20.04 刷进去制作成启动盘。
这里制作启动盘的软件我使用的是xxxx
2、分区设置(自定义四个分区)
因为我把 Ubuntu 安装在移动的固态硬盘(需要把磁盘类型转换为GUID格式
)中,所以我创建一个 /boot 将引导放在移动的固态硬盘中,这样我换个电脑也能使用。
/boot 区:设为主分区,Ext4格式;引导系统,分配20-500M,条件好可以分配1G,这个设置就是把你开机引导选在这个区的位置
/ 区:设为主分区,Ext4格式;存放系统,类似 win 的 C 盘,一般建议是存储空间的 20-35%
swap 交换空间区:设为逻辑分区,作用跟电脑的内存类似,大小可以是电脑内存的1-2倍,这里我设置为内存的两倍
/home 区:设为逻辑分区,Ext4格式;储存用户数据文档的,剩下的储存空间可以都给它(可以最后设置)
这里需要注意的就是,你的引导设置,要记得选 /boot 区
在这里,我们通过 DiskGenius 可以看到这个盘中的 ESP(0) 的 EFI 为空的。这里我们需要修复引导。
(这边我不没试过直接在盘里能不能,我是按网上步骤走的)
1、还是通过安装 ubuntu 的 U盘,进去安装界面,点击左边的 Try Ubuntu,进入后按 Ctrl + Alt + T 进入终端。在终端输入以下命令:
# 安装 boot-repair
sudo apt-add-repository ppa:yannubuntu/boot-repair
sudo apt update
sudo apt install boot-repair
2、然后在终端中运行该软件
#打开一个终端
boot-repair
#选择 “Recommended repair”
3、修复完成后,我们再用 DiskGenius 就可以看到这个盘中的 EFI 中有引导了,这样在别的电脑上也可以使用
1、安装 fcitx
sudo apt install fcitx
2、安装其他依赖
sudo apt install libqt5qml5 libqt5quick5 libqt5quickwidgets5 qml-module-qtquick2
sudo apt install libgsettings-qt1
3、安装命令
sudo dpkg -i sogoupinyin_4.0.1.2800_x86_64.deb
终端运行:(这个文件夹的位置调出终端,下面的同样)
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
不断回车后,输入 yes
安装完后,配置环境:
这里的 zlx
是你的电脑名称,要记得对应改
sudo gedit ~/.bashrc
export PATH="/home/zlx/anaconda3/bin:$PATH"
source ~/.bashrc
输入 conda --version 就可以看 anaconda 的版本了
1、点击左上角的电源安装点开设置
2、在设置中最下面的关于
中的软件更新
3、附加驱动
处选择你要安装的 NVIDIA 驱动版本就可以了
这里就安装好了,然后你还需要设置一下就ok了
设置:需要将nouveau禁用
1、在终端下输入:
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在打开的文件末尾加上:(这是将 ubuntu 自带的显卡驱动 nouveau 加入黑名单)
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
3、文件保存后,在终端输入:(更新系统)
sudo update-initramfs -u
4、更新好后,重启系统,然后在终端输入:
lsmod | grep nouveau
验证是否禁用,如果没显示东西则代表禁用成功
百度网盘——cuda11.1-linux
提取码:tn4w
安装Cuda
运行:
1、赋予安装包权限
sudo chmod +x cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
2、执行
sudo ./cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
等待一会安装好后。设置环境变量:
sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
sorce ~/.bashrc
安装Cudnn
1、解压 cudnn 文件
tar xvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
2、给解压后的安装包赋予权限并将他们复制到 /usr/文件夹下
按步骤复制就行
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.1/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.1/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn*
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
sudo cp cuda/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda-11.1/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn_version.h
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
软连接
1、删除目前的软连接
sudo rm -rf /usr/local/cuda
2、生产新的软连接
sudo ln -s /usr/local/cuda-11.1 /usr/local/cuda
3、查看当前 cuda 的版本
nvcc -V
或
nvcc --version
Qv2ray
1、Qv2ray 的安装我使用的是 铜豌豆 Linux-软件源
第一次使用的话,需要添加铜豌豆软件源
,在 root
用户下操作
刚安装好的系统还没设置密码,第一句 设置密码, 第二句进入 root ,输入的密码就是刚刚设置的
su passwd
su root
2、在 root 用户下的终端输入:
apt -y install wget
wget -c -O atzlinux-v11-archive-keyring_lastest_all.deb https://www.atzlinux.com/atzlinux/pool/main/a/atzlinux-archive-keyring/atzlinux-v11-archive-keyring_lastest_all.deb
apt -y install ./atzlinux-v11-archive-keyring_lastest_all.deb
apt update
3、安装 qv2ray
apt install qv2ray
v2ray-core
v2ray-core_releases,这个网址进去是 github 的。在这里有各个版本的 v2ray-core 这里我自己下载的是 4.37.1 版本(版本选的太新或者太旧可能都会报错,就这边大家自己试试把)
1、在每个版本下面有一个 Assets 点开选择你对应的系统,这里我选的是 v2ray-linux-64.zip
2、将zip解压后,打开 Qv2ray,点击左上角的首选项
。点开内核设置
2.1:V2ray 核心可执行文件路径:刚刚那个解压的文件夹中的 v2ray
2.2:V2ray 资源目录:刚刚那个解压的文件夹
其它的都不要改,点击检查核心设置,通过就ok了