一、win10下ubuntu安装

1、准备一个刻录好镜像的u盘，设置为uefi引导
2、在win10压缩磁盘，分出一块空闲空间。非常建议双硬盘分别安装系统
3、修改主板boot优先级，从u盘启动，之后选择 Try Ubuntu without install 进入Ubuntu PE系统
4、点击安装Ubuntu注意断开网络，选择"最小安装"；分配空间前，选择"其他选项"
5、按照如下分配空间

分区	类型	位置	大小
EFI	主分区	起始	500MB
swap	逻辑分区	起始	根据内存
/	主分区	起始	建议128G
/home	逻辑分区	末端	多大都行

这样做可以在中间空出一块未分配的空间，便于以后调整
6 、启动器选在 EFI对应的盘符，之后开机时候按F11(微星主板)就可以选择从哪个系统启动
7、输入用户名密码、选好时区，完成安装。
8、第一次启动进入ubuntu前，如果用的比较新的N卡(大约10系起)，在选择系统时候，按e进入编辑，在quiet splash后添加nomodeset，以避免紫屏

二、N卡驱动安装

1、第一次进入系统后，先解决nouveau的冲突问题

在终端中输入

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

然后在最后插入

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

更新系统

sudo update-initramfs -u

重启系统，验证是否禁用

lsmod | grep nouveau

一般能直接进系统就说明没问题了

2、换源

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources_init.list
sudo gedit /etc/apt/sources.list

推荐换成清华源，之前换过一次阿里源结果在版本上出了很大问题

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse

重启 sudo reboot
更新

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

3、开始安装N卡驱动

首先在知道自己显卡型号后，到nvidia官网查找自己显卡对应的linux 64位驱动的run文件，事先下好放在 /home 下, 然后开始安装一些依赖项

sudo dpkg --add-architecture i386
sudo apt update
sudo apt install build-essential libc6:i386

完成后重启
重启成功后打开终端，输入如下命令：sudo telinit 3。然后按快捷键：CTRL+ALT+F1 进入字符界面，输入用户名和密码，然后登录系统，进入我们保存下载 NVIDIA 驱动的目录，按前面说的是/home,之所以放这，是应为有可能在命令行下无法显示或者输入中文路径。如果以前安装过驱动，先执行 sudo apt-get remove nvidia-* ,再开始安装
给驱动run文件赋予执行权限,"NVIDIA-Linux-x86_64-396.18"具体的版本号应改为实际对应的：

sudo chmod  a+x NVIDIA-Linux-x86_64-455.18.run

安装：

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-455.18.run  -no-opengl-files

-no-x-check：安装驱动时关闭X服务
-no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau
-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件
这里只添加 -no-opengl-files即可
安装过程中的几个问题，按照下面的回答(copy别人的)：

The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 选择 yes 继续。
Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later? 选择 No 继续。
问题没记住，选项是：install without signing
问题大概是：Nvidia's 32-bit compatibility libraries? 选择 No 继续。
Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up. 选择 Yes 继续
安装完之后挂在Nvidia驱动：

modprobe nvidia

检查驱动是否安装成功：

nvidia-smi

得到显卡状态信息表就表示安装成功了，记住右上角的CUDA版本号，这是驱动支持的最高CUDA版本，之后安装的CUDA不能高于这边显示的版本。
重启，回到正常图形化界面。
笔者的系统是Ubuntu18.04，显卡是RTX2080,在图形化界面拖动窗口或者播放视频时会出现撕裂tearing,查找了网上诸多方法，目前也没有解决。只能勉强用着了。反正也不拿来娱乐，最多就是翻阅代码的时候比较难受。

三、安装CUDA

首先找到驱动对应cuda的版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/
下载所需CUDA的Linux-64版.run文件
安装：

sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

在选项中去掉Driver的安装，之后一路确定
出现以下信息后，说明安装成功

picture 1

添加环境变量：
打开文件:

sudo gedit .bashrc

在文件的最后位置复制一下内容, cuda-10.1 改成对应安装的版本

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1

输入 source ~/.bashrc ，使配置生效。
添加环境变量, 打开文件:

sudo gedit .bashrc

在文件的最后位置复制一下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1

输入 source ~/.bashrc ，使配置生效。
测试CUDA安装成功的Samples例子：

cd  /usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

picture 2

最后Result= PASS 为安装成功
输入命令：nvcc -V 可以查看CUDA版本信息

CUDA 安装的要点

不得高于驱动支持的版本，具体的查看方面前面提到了
考虑好Tensorflow的版本，过高的CUDA可能没有对应的tf版本支持
CUDA一般内置了显卡驱动，安装时候务必选不进行安装

四、Cudnn安装

在 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 里查找同时满足CUDA和Tensorflow版本的Cudnn
解压：

tar –zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

输入以下命令：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

检测是否安装成功：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

此处应该能看到cudnn的版本

五、Tensorflow安装

安装，Anaconda 并创建虚拟环境

conda create -n tf2 python=3.8

创建一个名字是 tf2 ， python版本是3.8的虚拟环境
激活 tf2 环境, 在 tf2 环境下输入：

pip install --upgrade tensorflow

或者pip安装从官网下载的tensorflow
测试：

import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()

六、ROS-Melodic 安装与配置

设置软件源:

sudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ros/ubuntu/ $DISTRIB_CODENAME main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

设置密钥:

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys F42ED6FBAB17C654

安装:

sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full
sudo apt-get install ros-melodic-rqt*

之后执行

sudo rosdep init
rosdep update

这时候可能会出现不少问题：

执行sudo rosdep init ，反馈没有该指令。解决方法，按照提示安装缺失的包，这里缺的应该是提示python-rosdep2 ，输入下面的指令安装:
```
sudo apt install python-rosdep2
```
安装完成之后，会发现ros-melodic-desktop-full安装的包部分丢失，这时候重新执行:
```
sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full
```
此时如果sudo rosdep init 可以执行则问题解决。如果仍提示没有该指令，再输入:
```
sudo apt install rospack-tools
```
一般就能解决问题

如果出现：

ERROR: cannot download default sources list from: https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/sources.list.d/20-default.list  
Website may be down.

多半网络有问题，建议换个网络或者梯子试试。
或者执行:

sudo gedit /etc/hosts

在末尾添加下面这一行，保存并退出：

151.101.84.133  raw.githubusercontent.com

安装rosinstall

sudo apt-get install python-rosinstall

加载环境设置文件

source /opt/ros/melodic/setup.bash

创建并初始化工作目录
ROS使用一个名为catkin的ROS专用构建系统。为了使用它，用户需要创建并初始化catkin工作目录，如下所示。除非用户创建新的工作目录，否则此设置只需设置一次。

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace

目前，只有src目录和CMakeLists.txt文件在catkin工作目录中，使用catkin_make命令来构建

cd ~/catkin_ws/
catkin_make

设置环境变量：

sudo apt install net-tools
gedit ~/.bashrc

# Set ROS melodic
source /opt/ros/melodic/setup.bash
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
 
# Set ROS Network
#ifconfig查看你的电脑ip地址
export ROS_HOSTNAME=192.168.89.135
export ROS_MASTER_URI=http://${ROS_HOSTNAME}:11311
 
# Set ROS alias command 快捷指令
alias cw='cd ~/catkin_ws'
alias cs='cd ~/catkin_ws/src'
alias cm='cd ~/catkin_ws && catkin_make'

完成以上步奏之后，用小海龟试一试是否安装正常：
打开三个终端：

roscore
rosrun turtlesim turtlesim_node
rosrun turtlesim turtle_teleop_key

从ubuntu安装开始的Tensorflow环境配置

一、win10下ubuntu安装

二、N卡驱动安装

1、第一次进入系统后，先解决nouveau的冲突问题

2、换源

3、开始安装N卡驱动

三、安装CUDA

CUDA 安装的要点

四、Cudnn安装

五、Tensorflow安装

六、ROS-Melodic 安装与配置

你可能感兴趣的:(从ubuntu安装开始的Tensorflow环境配置)

从ubuntu安装开始的Tensorflow环境配置

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2、换源