前期准备
- 在Windows操作系统下进入磁盘管理,格式化ssd的一部分空间以安装Ubuntu系统
- 从镜像网站下载Ubuntu的系统文件,准备一个U盘格式化,并使用UltralOS将其制作为启动器
安装系统
- 根据电脑型号进入快速启动项选择(dell为F12),选择USB,进入后选择Install Ubuntu
- 前面一系列选项都选择默认,直到自定义分区,若存在分辨率问题使得下部按钮不可见,可按住Alt移动窗口
- 点击+对nvme盘的空闲空间进行分配,1G给/boot,分配与内存相同的大小给swap,剩下的都给/,将机械硬盘全部分配给/home
- 继续安装过程直到结束,重启系统
安装显卡驱动
以runfile安装为例
- 若进入Ubuntu系统后,始终停留在clean,无法进入图形界面,则使用Alt+Ctrl+[F1~F6]中的某一键进入终端界面
- 使用下面的命令开启图形界面,无效则参考这里
service lightdm start
- 进入nvidia官网下载自己显卡对应的驱动,保存至home目录下(方便接下来在终端界面安装)
- 禁用第三方NVIDIA显卡驱动程序
nouveau
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia.conf
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u
- 重启电脑,按F2进入BIOS,关闭Security Boot,按F10保存设置后进入Ubuntu系统
- 在终端界面使用以下代码安装驱动程序,默认选项即可
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-418.74.run
- 安装成功后再次重启电脑即可完成全部的安装流程,检测是否安装成功可参考最前面的网址
系统配置
系统美化
环境相关
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安装Anaconda3
官网下载后直接安装即可,注意最后选择是否conda init的时候选择yes,否则需要手动进行环境变量的添加
-
安装Pycharm
使用学校邮箱注册一个一年的使用许可,安装完后使用帐号密码登录
更换国内镜像以加速下载
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
安装Tensorflow
- 选择手动安装cuda和cudnn,再使用pip安装
- 直接使用conda一步到位安装cuda和cudnn (推荐)
新建虚拟环境后使用以下命令安装tensorflow-gpu版,会同时下载该版本tf对应的cuda和cudnn,并且只在该虚拟环境下有效.
conda install tensorflow-gpu=1.x.0
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