- 磁盘分区
WIN系统中,右键我的电脑-管理-磁盘管理,首先留给Ubuntu一定的空间,这里为600G左右。
- Ubuntu系统盘制作
下载Ubuntu对应版本,制作启动盘。
- Ubuntu安装
U盘启动,默认安装方式
选择自己分区,系统分区如下:
/:主分区,ext4,100G(102400 MB)
Swap:逻辑分区,交换空间,32G物理内存大小(32766MB)
/boot:逻辑分区,ext4,5G(5120MB)
/usr:逻辑分区,ext4,100G(102400 MB)
/ tmp:逻辑分区,ext4,10G(10240 MB)
/ home:逻辑分区,ext4,剩余所有
安装启动引导器的设备:可以放在WIN D,E盘 /dev/sdb…(后面内容根据固体机械盘大小区分)
避雷:会有在分区完后遇到一个问题:"no efi system partition was found"。解决方法和解释如下:
1.需要注意在最开始U盘安装启动时如果在BIOS中没有选择清楚,会导致后续安装启动引导器造成问题。MBR对应legacy,GPT对应UEFI。
2.关于EFI分区,综合各方言论,总结比较靠谱的解释是,一般我们在装双系统时,WIN自有EFI分区,unbuntu会和win共用一个。如果只装ubuntu系统需要添加EFI分区,逻辑分区,1G(1024MB)。
PS:关于boot分区,是系统的一个保障,无论双系统还是单系统都应该添加。
因为后面要装tensorflow-gpu版本的,所以这里可以看一下是不是已经有了英伟达的驱动:
cat /proc/driver/nvidia/version(如果出现没有那个文件或目录,在软件和更新中,选择附加驱动,选择NVIDIA那个,也可以再做下下面两个系统更新,重启电脑就有了)
然后可以做一下系统更新
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
- 安装anaconda
末尾有vs的编译器,也可以选了装下,但是安装比较慢
- 建立一个虚拟环境
conda create -n TF2.1 tensorflow-gpu=2.1
conda会自动安装所需要的环境,TF2.1为虚拟环境名,tensorflow-gpu=2.1是需要的版本。
- 测试tensorflow GPU安装成功
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
- 再就是可以装一些编译器,spyder,pycharm等。
- 新增备注:大家如果是显卡30系,记得一定用tf2.4以上的版本。cuda适配性问题需要注意。否则就会流泪好几个月~呜哇哇~~会出现损失不收敛NAN等问题。