1、 显卡驱动的安装


    查看自己的显卡适合的驱动版本号


方法一



ubuntu-drivers devices


深度学习环境搭建_官网

方法二、




先去官网查看适合自己GPU版本的驱动:​​http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us​

以GTX1080Ti为例:查到其对应的版本号为:384




深度学习环境搭建_desktop_02




深度学习环境搭建_图形界面_03


得到版本号之后就是执行下面的命定来更新显卡驱动:

以上两种方法推荐使用第二种

 显示我这里可以安装nvidia-430, 435这2个版本,大家记住自己的电脑需要的版本就好。

屏蔽开源驱动 nouveau


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


添加以下内容保存:


blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

再更新一下

sudo update-initramfs -u


    卸载原有驱动



sudo apt-get remove --purge nvidia*
sudo apt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau


     添加ppa源到系统




sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa


    更新源




sudo apt-get update


    关闭图形界面

    这是因为桌面显示也是占用显卡的,所以要安装显卡驱动就需要关闭图形界面




sudo service lightdm stop


执行这行代码后会发现屏幕变黑,此时按下ctrl+alt+F1会进入命令行界面,然后输入用户名和密码登录

如果提示unit lightdm.service not loaded

则先安装LightDm: ​​sudo apt install lightdm​

安装完毕后跳出一个界面,选择lightdm,再​​sudo service lightdm stop​


    安装独显驱动



sudo apt-get install nvidia-430


查看是否正确安装



nvidia-smi


重启图形界面:



sudo service lighttdm start


 

    查看是否正确安装



nvidia-smi


如果显示这样表示驱动正确安装

3. 安装anaconda


anaconda是一个集成了python几乎所有可能用到的库的集成包,还包括了jupyter notebook和spyder等好用的工具。


    下载anaconda

    官方下载渠道速度可能比较慢,可以直接下载清华镜像

    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

深度学习环境搭建_图形界面_04

 

 

    选择适合自己的版本下载即可

 2、安装anaconda

    进入下载目录,打开终端



bash ./Anaconda*.sh


深度学习环境搭建_图形界面_05

 

此处是询问你是否要将anaconda添加到路径,建议选择yes,否则后面需要自己手动添加,太麻烦

深度学习环境搭建_desktop_06

 

  此处是询问是否需要安装vscode,按自己需求,如果需要或者自己电脑还没有安装,建议选择yes,因为vocode用来配置成python IDE确实是一个很不错的选择

此时打开终端,输入conda安装命令是否可用,如果显示

深度学习环境搭建_desktop_07

 

 表示可用,如果不可用,

深度学习环境搭建_desktop_08

 

 则在终端输入


source ~/.bashrc


如果安装时没出问题,一般此时就可以正常使用了


下面安装一些个人要用到学习框架或者软件,依据个人情况进行选择安装

安装keras




conda install keras-gpu


可以看到它会自动帮我们安装cuda9.0、tensorflow1.9、keras-gpu-2.2.2等,省去了安装cuda的麻烦,所以直接输入yes,静等它下载安装完成即可

安装pytorch


我们需要去pytorch官网https://pytorch.org/查看conda安装pytorch的命令


正常情况下我们是可以选择自己的系统,安装方式,python版本,cuda版本这些,并且在run this command后面会有一行自己选择的配置下pytorch的安装命令,奈何天朝长城防火墙为了我们的安全不让访问,但是通过查看网页源码可以得到

点击firefox浏览器右上角的设置(三条线的那个),点击web developer,查看page source

深度学习环境搭建_显卡驱动_09

 

 在第253行就可以看到我们需要的python3.6, cuda9.0的conda安装命令




conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch


输入yes就会帮我们安装pytorch和torchvision


安装pycharm


进入pycharm官网http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=linux

深度学习环境搭建_python_10

 

 

选择Community版本下载即可

下载完成进入下载目录,解压下载的文件,打开终端,执行




cd pycharm-community-2018.2.3/bin
sh ./pycharm.sh


默认所有选项安装即可

安装之后会发现没有pycharm启动图标,我们需要自己制作一个,并把它添加到系统应用图标中去

首先在桌面新建一个Pycharm.desktop的空白文档,输入




[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Pycharm
GenericName=Pycharm3
Comment=Pycharm3:The Python IDE
Exec=sh /home/tsmotlp/文档/pycharm-community-2018.2.3/bin/pycharm.sh
Icon=/home/tsmotlp/文档/pycharm-community-2018.2.3/bin/pycharm.png
Terminal=pycharm
Categories=Pycharm



Exec=sh /home/tsmotlp/文档/pycharm-community-2018.2.3/bin/pycharm.sh
Icon=/home/tsmotlp/文档/pycharm-community-2018.2.3/bin/pycharm.png


这两句因人而异,只是因为我的pycharm.sh和pycharm.png在



/home/tsmotlp/文档/pycharm-community-2018.2.3/bin


下,所以才那么写,保存退出

右键这个新建的pycharm.desktop文件,点击属性,

深度学习环境搭建_图形界面_11

 

 

勾选作为程序执行文件,然后退出,打开终端,将这个文件拷贝到系统应用程序图标存放的地方




cp Pycharm.desktop /usr/share/applications/


然后就可以找到Pycharm的运行图标了