文章目录
- 前言
- 一、安装ubuntu系统
- 二、显卡驱动安装
- 三、安装cuda和cudnn
- 1.cuda
- 2.cudnn
- 四、安装anaconda3
- 五、远程桌面连接
- 六、添加用户
- 七、添加的用户使用conda流程
- 总结
前言
作为研究深度学习的一份子，拿到一台用来进行深度学习使用的服务器，可能会苦恼怎么进行一些基础环境的搭建和软件的安装，这里我将把我当时的一整套基本流程分享给大家，亲测有效，不走弯路！
一、安装ubuntu系统
制作一个启动盘（这个网上搜一下很多教程，选用一个方便的就行），里面下载存放好自己要安装的ubuntu版本，安装时要将启动模式设置成UEFI模式，再选择U盘启动，然后点击安装。
二、显卡驱动安装
安装显卡驱动：eg:ubuntu18.04安装nvidia2080ti显卡驱动。
先去英伟达官网下载对应的驱动版本放在/home目录下其中一个文件夹下，一般是用户的Download更方便找，再按下面图上的步骤执行指令。
（下面执行到sudo telinit时会关闭图形界面，进入命令行模式，接着在命令行模式下操作。这个你竟然搞深度学习，linux的终端指令操作应该会吧）
提醒下：可以从购买方那里询问是否有对应的安装步骤。
三、安装cuda和cudnn
1.cuda
查看cuda对应配置,按官网上的步骤执行指令。（注意这里要配置环境变量）
一般设置环境变量：打开.bashrc文件，末尾输入：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}官网链接：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.2/cuda-installation-guide-linux/index.html
安装完成有验证的方法，看是否成功。
nvcc -V 安装多个版本的Cuda可以切换不过环境变量要改。
切换版本：http://www.360doc.com/content/21/0810/18/38894361_990457133.shtml
2.cudnn
cudnn(加速用的，好像可以不安装，建议安装):查看cuda对应的cudnn，在官网下载，和cuda一样官网有引导。
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-linux 解压的文件名可能是cuda，改下名字（改成cudnn）就行。
安装完成有验证的方法，看是否成功。（现在验证时cudnn.h，要改为cudnn_version.h）
（cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2）
验证cudnn安装成功，就是看它的版本号。上图的版本号为8.0.3
四、安装anaconda3
安装anaconda3（安装时有提醒配置环境变量）和pycharm直接官网下载，自己可以搞定，不是很难。
五、远程桌面连接
- 使用ifconfig查看主机IP地址
然后输入以下命令安装xrdp（这里以xrdp为例，还有其他它远程桌面链接）
（1）wget http://www.c-nergy.be/downloads/install-xrdp-3.0.zip
（2）unzip install-xrdp-3.0.zip
（3）chmod 777 Install-xrdp-3.0.sh
（4）./Install-xrdp-3.0.sh六、添加用户
adduser会创建用户主目录，而useradd不会，因此使用adduser命令：
sudo adduser username设置密码后一路回车
为用户设置管理员权限，编辑/etc/sudoers文件：
sudo vim /etc/sudoers修改文件：
复制root ALL=(ALL) ALL
修改为：用户名 ALL=(ALL) ALL
七、添加的用户使用conda流程
Conda使用：
1．在终端中输入 gedit ~/.bashrc
2．在打开的文件末尾添加以下内容：
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/用户名/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/home/用户名/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/home/用户名/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
3.关闭当前终端，重新开启，输入conda检查是否成功
4.新建自己的环境
conda creat -n 环境名称 python=版本
### 在自己的账户上也要添加cuda的环境变量（上面安装cuda有写）。不然Linux下nvcc -V 找不到总结
当时真的是遇到了很多问题，找了很多方法，自己总结的一套流程。希望对大家有所帮助！点点赞和关注，后续可能会有你想了解的内容继续发布~
