Ubuntu18.04系统安装及深度学习框架搭建

时间:2024-04-11 17:28:18

Q:为什么会写下这个博客呢?

S:因为我自己搭配了三四次环境了,每次都会出现不同的bug,从最初的两周,到最后的一天就可以搭完环境。对这个流程比较熟悉了,希望写下来对搭配环境的同学有所帮助。

注:本博引用了很多其他博主的博文,在正文直接插入其链接,表示引用。

首先,下载Ubuntu系统和制作U盘,以及如何装系统。看下面这个链接:

https://morvanzhou.github.io/tutorials/others/linux-basic/1-2-install/   (莫烦python)

1、下载Ubuntu

进入https://www.ubuntu.com/download/desktop下载Ubuntu系统。

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下载18.04就好了。(大概1.9G)

2、制作U

进入下面这个链接:https://rufus.akeo.ie/

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选第一个下载就好了。

安装好 Rufus 之后, 按照下面步骤。(1)打开 Rufus;(2)插好你的 U盘;(3)Rufus 会在 “Device” 这个地方显示你的U盘。

注:如果没有显示你的 U盘名字, 点击它, 会有下拉菜单, 然后选你的 U盘。

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在“Partition scheme and target system type”选“MBR partition scheme for UEFI”。然后在“Create a bootable disk using”后面点击那个图标, 选择你下载好的类似于这样 Ubuntu-18.04-amd64.iso的文件。其他的不用管,直接点击start。

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可能会遇到上面这种情况, 说要你再下载一个文件才能运行, 请放心下载。之后你会看到这个窗口, 然后点击那个“Recommended”选项, 最后点“OK”就行。

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进度条跑完,U盘就这样做好了。拔出来就可以装系统了!!!

3、装系统

把U盘插在电脑上,重启电脑,通常你需要修改一下电脑的启动项顺序“BIOS”。(也就是在开机的时候疯狂按F2或者F10或者F12,这个要看电脑牌子)进去以后会看到类似与下面的界面。进入boot,然后选择用U盘启动,然后过一会儿会出现下面这个界面

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中间有一步是要你连接wifi,连接wifi以后安装Ubuntu就能自动帮你装上一些额外的东西啦。

接着,你要有个抉择,是想装个双系统呢?还是想清除之前的系统,然后电脑里只有Ubuntu 系统。

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注:如果是要做双系统,那么会进入下面界面:(就是简单的分区)

只需要拖动中间的分割线就能分配空间大小了. 然后确定安装就好。

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然后安装就好了,安装成功后会选择时区,设置账号和密码。然后就完事了。

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然后重启,重启的时候把U盘拔掉。(装好后记得把你的BIOS启动顺序调回来。不然他又跳到了安装界面。我没有做这一步

做一些准备工作,参考以下链接

https://blog.csdn.net/hymanjack/article/details/80285400

1、更新源

找到Software & Updates,将源更新为阿里云的源。

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Other Software里将Canonical Partners勾上。

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然后手动更新一下:

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2、安装搜狗输入法

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然后去这里 下载64bit的程序,我的是:sogoupinyin_2.2.0.0108_amd64.deb。

下载好以后直接双击此文件,安装就好了。

此时,需要重启!!

点击Show Applications(就是屏幕左下角那九个点),找到Fcitx Configure,点击进入。

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点击“加号”,进去下图。

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把框框中的对号去掉,然后搜索里写“sogou”进行搜索,找到了,选中点ok就好了。

3、装视频播放器

先安装解码器:

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注意:这个装完以后会跳出来一个协议,然后按一下tab键,点击“ok”,选择“yes”就可以继续下一步了。

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安装完成后,可以在桌面右上角的设置里面,选“详细”,选择视频和音频的默认播放器。也可以点击Show Applications(就是屏幕左下角那九个点),找到该软件。然后单击鼠标右键,可以把他新增到活动界面。

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上图这些都可以不出错的安装完成。

Ubuntu18.04深度学习GPU环境配置,参考这个链接

1、英伟达显卡驱动安装

第一步:如果不是重新装的系统,就要把旧的驱动删掉;如果是新装的系统,就不用管了。

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第二步:禁止自带的nouveau nvidia驱动。我的电脑原本是没有这个文件的,所以需要先创建这个文件的。

在终端执行:

sudo touch /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

上面的命令不行就输入下面这个:

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

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反正会跳出一个文档:在里面输入下面的内容就好了(这一步不会操作慎重!!!)

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然后保存,关闭就好了。

然后更新配置文件,在命令行输入:

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第一次装:这个时候最好不用重启,因为怕重启了会开不了机!!!

第二次装:这时候要重启的,如果不重启就无法更新,说不准自带驱动没有被禁用呢。

重启以后执行 lspci | grep nouveau查看是否有内容,没有内容说明禁用成功,继续下一步就行。

第三步,添加Graphic Drivers PPA

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查看合适的驱动版本:

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然后会出现下图中的情况,

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然后选择驱动的版本,这里最好选择被推荐的396.

然后通过下面的命令进行安装:

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安装完了后,会跳出一个协议,然后点击tab键,选择“ok”,然后跳出一个需要输密码的东西,输入“12345678”八位密码就好,然后二次确认密码。

然后重启:

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这一步很重要很重要!!!在重启的时候会出现蓝屏,这时候不是等到自动开机,或者选择continue,而是按下按键,选择Enroll MOK,确认后再下一个选项中,选择continue,然后输入安装驱动时设置的密码(输入密码时候是不会显示出来的,输完直接按回车就好了),即“12345678”,然后开机(reboot

安装完后,通过如下命令检测是否安装成功,如果成功会显示如下图所示。

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出现这个样子的时候,显卡驱动就安装成功了。

2cuda9.0安装

第一步,在官网上下载run 文件,如图所示,选择合适run文件

官网链接:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1704&target_type=runfilelocal

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第二步,安装依赖库。在下载完成后在运行这个run文件之前先安装依赖库

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第三步gcc降低版本。CUDA9.0要求GCC版本是5.x或者6.x,其他版本不可以,需要自己进行配置,通过以下命令才对gcc版本进行修改。(在ubuntu18.04里面,GCC应该是7.x的版本,所以要降低版本)

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通过命令替换掉之前的版本:

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然后通过下面命令检测一遍:

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如果是下图这样的话就没问题了。

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第四步,安装cuda

运行run文件。会出现下面这个错误。

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意思就是找不到这个文件,这时候就要注意了:这是因为没在一个路径里面,下载的run文件是在download下面,所以要在这个路径下安装cnda。要按照下图来操作(新建一个tab终端)。

下面教如何进入Downloads这个目录:(如下图)

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注意:ls是看当前目录下有哪些子目录;

Pwd是查看当前的目录;

cd /home/deeplearning/Downloads就可以进入Downloads这个目录,就可以开始下面的操作了。

这里插播两个小链接链接1链接2,这两个链接中有一些操作小命令可以学习。

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观察到上面的run文件变成了绿色,就可以安装了!!!

如果实在不行就再下载下面的这些依赖包。

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然后再安装。实在不行就重启好了。

第五步,环境配置。

完成以上的步骤以后一定要进行环境的配置。按步骤输入一下命令:

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会弹出一个可写的配置文件,在末尾把以下配置写入并保存。

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下图就是环境配置时弹出来的窗口:

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然后点“save”保存,×掉就好了。

最后执行

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然后重启!!!

注意:在下载cnda的时候有四个补丁没有下载,所以也没安装,如果后续出了bug,再下载安装。这个和cuda.run文件的安装路径一样。下图就是这四个补丁。对了,补丁也在cuda官网下载。

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3cudnn的安装。

我是按照这个链接的教程走的。

第一步,下载合适的cudnn。进入官网链接注册下载,要下载合适的安装包,因为我的CUDA 9.0的版本。

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注:我下的是7.3.1,毕竟他这个太老了)

下载好是保存在Downloads这里的。

第二步,下载结束后,将压缩包进行解压缩。

然后,在Downloads/文件夹内输入如下命令,将CUDNN拷贝至CUDA的目录中(注,CUDNN无需安装):

执行下面的命令就好了:

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如上所述,我的这里有四个文件的,具体的如下面两张图所示:

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对前面两张图说明:就是先进入Downloads这个目录,然后进入我下载的cudnn这个目录,然后接下来的命令就是将CUDNN拷贝至CUDA的目录中。

第三步cuda测试。

进入samples文件夹,一般在home目录下

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编译完成后,进入:

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使用bandwidthTest测试:

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usr/local/cuda-9.0中输入nvcc -V

会出现:

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我的实际操作如下图所示:

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注意cd是回到主目录的意思)

4anaconda安装

清华镜像下载ancaonda,我下载的是Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.shAnaconda2-4.4.3-Linux-x86_64.sh

将目录调整到Downloads下,输入下面的命令进行安装。

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安装过程中回车 和“yes”就完事了。

最后出来下面这个图。

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看到这些信息说明已经安装完成。

根据信息“For this change to become active, you have to open a new terminal.”(要使这个更改生效,必须打开一个新的终端。)这句话提示,需要在新的终端窗口使用anaconda,打开新的终端,查看相应的版本信息

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重启!!!

然后打开Jupyter Notebook

打开 notebook 的方法非常简单,只需在终端输入:

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然后浏览器跳出下图这个:

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这就说明好了。

5、下载pippip3python3

sudo apt install python-pip

sudo apt install python3-pip

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发现pip2pip3都在系统里面,没在anaconda里面,所以取个别名:

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alias pip2=/usr/local/bin/pip2.7

alias python2=/usr/bin/python2.7

alias pip3=/usr/local/bin/pip3.6

alias python3=/usr/bin/python3.6

6、安装TensorFlow和Keras 安装

首先确定要安装的tensorflow的版本,因为它和cuda是配套的。请看下面链接:

https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978

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然后安装tensorflow:先根据这个链接把下载源改成aliyuan,要不然用国外的源太慢了。

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然后安装tensorflow:

pip install tensorflow-gup==1.8.0(我是这个版本)

pip3 install tensorflow-gup==1.8.0(我是这个版本)

下面这些是第一次不成熟安装的坑

执行下图中的命令:

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发现安装tensorflow的时候会报错,意思是安装超时了,那是因为没有用阿里云的源下载,所以很慢,所以会超时,这时候就要把下载格式改成阿里云源(上网搜索pip阿里云关键词)

然后下载了博客上推荐的tensorflow,发现运行会出错!!!那么这个问题很严重啊!!!就相当于没装啊,那现在怎么办呢????

哦哦哦,后来,我们后来终于发现了这个问题

原来是tensorflow和cuda的版本不兼容!!!你说傻逼不傻逼!!!

后来我们卸载了之前费了好大力气装的tensorflow

(用 pip install tensorflow-gpu 查当前安装的tensorflow的版本;;用pip uninstall tensorflow-gpu***卸载此版本的tf)

然后报错!!!???(吗卖批)

报错原因>>importerror:No module named cv2

这时候要解决这个烦人的问题!!!那么看我下面的手法:

pip install opencv-python

然后从python3转到python2就好了

Vim ~/.bash

Vim ~/.bashrc 注释python3就好了

好了,到这里大概就可以跑出程序了,如果再出错的话,就自行百度错误吧!!!毕竟老夫也不是很全能的。

亲,最后想不想自己写文件呀?我手把手教你呀!

Vim sis.txt   (自己要写的文件)

Balabala开始自己写了

写完了以后

按esc停止编辑 按shift+:wq(这个表示写入并退出)