ubuntun16.04+显卡驱动+ cuda + anaconda3环境配置

重装unbuntun16.04系统+RTX2080ti显卡驱动+ cuda10.0+cudnn10.0 + anaconda环境配置

• 一、安装NVIDIA驱动
• 二、安装CUDA
• 三、安装cudnn版本 cudnn-10.0-linux_x64-v7.6.0.64
• 四、安装Anaconda3
• 五、安装tensorflow
• 六、安装pytorch
• 七、安装 pycharm
• 八、常用软件安装
• 九、更改源镜像，加速
• 十、 系统常见问题
• • 1. NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.
  • 2. Verifying archive integrity…错误信息

1. 准备工作。制作Ubuntu系统启动U盘，可参考链接
2. U盘启动安装，开机按delete或f2进入BIOS，更改启动方式，U盘启动。
3. 进入ubuntun选择试用不安装，进入之前的unbuntun系统，备份home盘数据（如果不备份，重装系统数据会清除）。
4. U盘启动，选择install unbuntun. 选择英文，图形界面不勾选，installtion type 选择 something else。 注：如果是安装双系统，不要选择第二项 擦除数据，这会把之前系统盘文件全部删除。
   参考博客https://blog.csdn.net/fesdgasdgasdg/article/details/54183577dsourcetag=s_pcqq_aiomsg
5. 进入unbuntun系统，图形分辨率字很大，不用担心，因为没安装显卡驱动原因。
   安装对应显卡驱动，
6. 安装完显卡驱动，你将拥有全新的unbuntun系统，则可以进行你常用的环境配置与软件安装，以自身需求，介绍一下要用到的深度学习环境和常用软件安装。
   安装常用软件 谷歌浏览器，搜狗输入法，notepad++, 为知笔记，pycharm, anaconda, cuda,opencv pytorch tensorflow 配置VPN，teamviewer 等。
   cuda+cudnn,参考链接https://blog.csdn.net/gdengden/article/details/89399653

一、安装NVIDIA驱动

1.下载驱动文件
去官 下载和自己的显卡适配的驱动文件，是个.run文件。贴个下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx
2、卸载原有的NVIDIA驱动（没装的话就跳过）
一般方法”

如果使用.run文件安装，使用

3、禁用nouveau
安装NVIDIA需要把系统自带的驱动禁用，打开文件：

在文本最后添加以下内容：

命令窗口会提示warning，忽略即可。
保存退出，执行以下命令生效：

重启电脑后输入：

没有任何输出说明禁用成功。
关闭当前图形环境

4、开始安装
按Ctrl+Alt+F1进入命令行，输入用户名密码登录（通过Ctrl+Alt+F7可返回界面）
安装驱动程序

安装过程选择项:

出现安装完成，查看驱动版本

若出现以下信息，说明显卡驱动成功安装：

注意：为了避免问题，不要选择安装CUDA下的显卡驱动，其他选yes

三、安装cudnn版本 cudnn-10.0-linux_x64-v7.6.0.64

1. 官 下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
   进入时需要登录，没有账户的话就注册一个，进入即可。选择和自己cuda适配的版本。
2. 解压下载好的cudnn压缩包

3. 将头文件和链接库拷到相应目录：

1. 查看cudnn版本

   若出现以下信息说明安装成功。

2. 安装好cuda和cudnn之后，恭喜你，就可以安装tensorflow pytorch等深度学习框架了。

四、安装Anaconda3

4.1 下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
清华开源镜像，下载速度比官 快很多。安装版本Anaconda3-2019.03-Linux_x86_64.sh
4.2 安装

询问是否把anaconda的bin添加到用户的环境变量中，选择yes！
这时候路径环境变量已经自动添加到.bashrc文件夹中，运行以下代码更新环境变量生效：

安装完成。

查看是否安装成功，检验是否安装以及当前conda的版本

输出conda 4.6.11
安装完成，默认python环境3.7.3。
附conda常用命令

常用命令参考链接：
https://blog.csdn.net/hejp_123/article/details/92151293
https://blog.csdn.net/qq_39039017/article/details/79889521

https://blog.csdn.net/anyao_/article/details/79049937

五、安装tensorflow

安装版本tensorflow_gpu-1.13.1-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl
5.1 建立tensorflow运行环境
#创建Python 3.6环境

创建环境过程会有点慢，要下载相应python包，卡住的话可以尝试离线安装。

5.2 在conda环境下安装tensorflow（pip安装方式）
5.2.1 激活conda环境

在conda环境中安装tensorflow，下载好tensorflow版本，清华镜像
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/
使用Pip安装tensorflow-gpu：

安装时若出现错误如：ERROR: distributed 1.21.8 requires msgpack, which is not installed.
安装对应缺少的包即可。

安装成功后从conda环境退出：

验证tensorflow是否安装成功，进入创建的环境，输入python，

没错误输出，即安装正确。

**注意：**pip安装下载包ValueError: Unable to determine SOCKS version from socks://127.0.0.1:1081问题解决方法：安装 requests

重新输入 pip 要安装的包，完美解决问题。

六、安装pytorch

使用离线安装方式。

1. 官 下载对应的版本，pytorch官 ，
2. 安装
   cd 到下载目录，运行命令，需要改成自己对应的安装包名称。`

3. 测试是否安装成功“

若返回true,则安装成功！

cuda 10.0.1 支持pytorch1.1.0

七、安装 pycharm

pycharm是目前使用最多的python IDE，界面简洁美观，安装简单.
安装版本pycharm2018
3.1 下载pycharm

从官 （http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux）下载Community版 for Linux。
将下载好的文件放到想安装的目录下（我的为cd home/ljy/pycharm）。
3.2 安装pycharm

1）cd 到安装目录

2）解压缩（可手动解压缩）

tar xfz pycharm-community-2017.1.4.tar.gz

3）打开 pycharm.sh 文件所在目录

cd pycharm-community-2017.1.4/bin

4）安装

./pycharm.sh

接下来按照安装提示一步步继续就可以了。
pycharm2018激活，激活 址，拉到 页底部，点击获取注册码。非永久激活。
http://idea.lanyus.com/

公欲善其事，必先利其器。比较喜欢的一位博主的 python主题风格。
https://blog.csdn.net/u012750106/article/details/86577792
python 解释器选择：
https://blog.csdn.net/vernice/article/details/50934869
另附上pycharm简明教程：
https://blog.csdn.net/u013088062/article/details/50135135
安装pycharm 参考教程：
https://blog.csdn.net/zhuanshu666/article/details/73554885

八、常用软件安装

1. 安装搜狗输入法参考博客：
   安装搜狗输入法之前要添加一些配置，不然会无法安装问题。参考博客：
   https://blog.csdn.net/qq_21792169/article/details/53152700
   安装时遇到卡顿解决办法：https://blog.csdn.net/qq_31828929/article/details/78911034

2. 安装梯子教程 VPN 自己购买的VPN，按自己需要安装
   https://alanlee.fun/2018/05/18/ubuntu-ssr/“`

谷歌浏览器：
https://blog.csdn.net/liangkaiping0525/article/details/82879163

安装时提示错误，运行

参考链接，https://bmx168.com/credit.html

export http_proxy=“http://127.0.0.1:12333”
测试是否成功，可以使用 curl www.google.com 来测试是否成功使用代理。

九、更改源镜像，加速

unbuntun系统官方pip apt-get源很慢，更改为国内阿里源。
https://www.cnblogs.com/ityunv/p/5909434.html

十、 系统常见问题

1. NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.

NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.

链接：https://blog.csdn.net/sinat_23619409/article/details/85220561
系统版本内核过高原因，参考链接完美解决问题，无需重装显卡驱动。

2. Verifying archive integrity…错误信息

Error in MD5 checksums:
155c2fa97063698bee36bdc803791032 is different from 269593c28278de5b34a20b1d45ae6c99
安装NVIDIA显卡驱动时，出现错误提示信息，意思是安装包大小不匹配。原因安装包可能损坏，重新下载安装包安装，解决问题。