笔记本怎么安装多gpu

在Win10笔记本中安装Ubuntu16.04并配置docker+tensorflow+keras（CPU版）

• Ubuntu16.04的安装
• 系统源的选择
• Ubuntu与Win10的时间同步
• 安装vim
• 安装Anaconda
• 安装pip
• 安装Tensorflow与Keras
• 关于Python版本

本教程适用于笔记本电脑GPU运算能力不足或GPU内存空间不足但又希望初步学习ML的同学们。

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Ubuntu16.04的安装

1. 制作Ubuntu16.04 启动盘
   （具体过程自行百度）
3. 分区
   由于需要在笔记本上安装Ubuntu，考虑到目前笔记本大多出厂自带Windows10系统，故在此给出如下分区方案：
   1）右键单击桌面上的”此电脑“图标，选择管理选项。
   2）在左侧选择”存储“下拉菜单，进入“磁盘管理”子目录。
   3）在C盘所在的磁盘下选择一个分区，右键选择压缩卷。
   4）接下来按系统提示进行压缩卷的操作，压缩后未分配分区不小于50G。
   5）分区操作完成



4. 上图为Windows10磁盘管理界面
5. 安装Ubuntu16.04操作系统
   1）插入启动U盘，进入Windows10设置界面，选择“更新和安全”选项。
   2）在左侧菜单中选择“恢复”选项。
   3）执行“高级启动”操作。
   4）选择U盘启动（不同电脑不同U盘显示出的提示不一定完全相同，请自行分辨U盘启动盘）。
   5）系统重启后应该会进入Ubuntu安装界面，可以选择体验或直接安装。
   6）按照系统提示安装Ubuntu16.04操作系统。注意安装时先不要连接网络。
   7）分区时可以直接选择“与其他操作系统并存”，也可以按照网上教程自行分区。注意自行分区时不要覆盖到已经使用了的分区，要在之前压缩好的未分配分区中进行分区操作。
   8）继续按照提示进行操作，最后重启系统选择进入Ubuntu16.04即可。
   9）进入系统后就可以连接网络，若有无法联网的情况，可在自己网卡供应商的官网上查找有无相应的网卡驱动可用，若没有相应驱动则可购买一个适用于Ubuntu系统的免驱USB网卡。

系统源的选择

2. 进入系统设置中的软件和更新选项



4. 在“下载自”下拉菜单中选择合适的源（此处推荐清华和中科大的源）



5. 推荐源如下



6. （清华的源）



7. （中科大的源）
8. 更新源

$ sudo apt-get update
	$ sudo apt-get upgrade

Ubuntu与Win10的时间同步

打开终端，输入下面的命令：

$ sudo apt-get install ntpdate
    $ sudo ntpdate time.nist.gov
    $ sudo hwclock --localtime --systohc

重启电脑即可

安装vim

打开终端，输入下面的命令：

$ sudo apt-get update
    $ sudo apt-get upgrade
    $ sudo apt-get install vim

安装Anaconda

1. 在百度云下载Anaconda安装文件（或自己找到Anaconda Python3.6版本档安装包）：
   https://pan.baidu.com/s/1eQN_-yiZtZIaWFf8OL1N1Q 提取码：owng
2. 进入下载目录，右键打开终端，输入以下指令

$ bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh#对应所下载的文件名称

3. 回车看完安装协议，输入yes开始安装
4. vscod不用安装
5. 检查环境变量，没有便添加：

$ sudo gedit ~/.bashrc
   export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"  # 在文件末尾添加即可

6. 重启系统以应用环境变量
7. 输入以下指令来验证是否安装成功

$ anaconda-navigator

8. 安装完成

安装pip

打开终端，输入下面的命令：

$ sudo apt-get update
    $ sudo apt-get upgrade
    $ sudo apt-get install python-pip

安装Tensorflow与Keras

1. 更新源

$ sudo apt-get update
	$ sudo apt-get upgrade

2. 安装python基础开发包

$ sudo apt install -y python3-dev python3-nose gcc g++ git gfortran

3. pip安装Tensorflow1.10

$ pip3.6 install -U --pre tensorflow=1.10

4. 验证Tensorflow是否安装成功：

$ python

输入以下代码并执行

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a=tf.constant(10)
b=tf.constant(10)
print(sess.run(a+b))

5. 安装运算加速库

$ sudo apt install -y libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

6. 安装Keras开发包

$ sudo pip3.6 install -U --pre pip setuptools wheel
	$ sudo pip3.6 install -U --pre numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image
	$ sudo pip3.6 install -U --pre keras==2.1.6

7. 安装完成之后在终端中输入python进入python
8. 输入以下代码测试安装结果

import keras

9. 安装完成

关于Python版本

目前Tensorflow 1.13已经支持Python3.7
Keras仍未适配
请优先选择python3.6使用(本文档提供版本即为3.6版本)