前言

几个月前，重新弄了台电脑，再一次搭建了一下系统环境。一些当时的记录，现转化为博客。

我电脑的配置：

显卡：华硕1070

CPU：i5-7500

硬盘：120G固态+1T机械

内存：8G

电源：550W

安装的系统配置：

系统：Ubuntu16.04

tensorflow：gpu的1.90

cuda：9.0

Python：3.7

......

一个操作系统下多个GPU 一个电脑有几个gpu_vim

以前自己安装的显卡照片

 

 系统搭建

目前的状态是一个机械硬盘，一个固态硬盘，有一个系统，固态上的win7 。目的是在固态上装Linux，在机械上装win10.先备份两个硬盘上有用的东西。

格式化机械盘，分一个C盘主分区来，作为以后的win10，其他盘就随便大小分配。然后就安装win10系统，安装这种系统的方法太多了，任选一个方法安装好即可。

Linux安装，参考https://www.jianshu.com/p/c0f3a503df69里面的Linux部分。以下是有所区别的：

参考博客中的6. 安装Ubuntu 16.04LTS部分步骤比较多，是因为选择了在一个固态盘上安装两个系统，而我是一个盘上安装一个，就直接在安装选项上选覆盖整个盘的选项，不用后面太多的分区问题。

安装的时候可以拔掉网线，就会安装得快一点，因为有网络的是，会自动下载一些包，那安装速度就取决于你的网速了。

其他操作大部分跟着参考来搞。

 

软件系统

这里主要是搞Linux系统的深度学习相关的软件系统，win10不打算怎么搞。主要是参考同学的操作记录，我在这个这个上面做了些修改。我安装的是cuda9.0，一些安装包的截图如下： 

一个操作系统下多个GPU 一个电脑有几个gpu_缩进_02

换成国内镜像源先


cuda cudnn安装 

参考：https://www.jianshu.com/p/973b25abd851

cuda版本下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cudann版本下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuda安装：

(1) sudo sh cuda_..._linux.run 按照相应的版本号
    (2) 第二个选项 Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26? 须选择否，因为在之前已经安装好了显卡驱动，无需重新安装
    一路进行...
    (3) 添加环境变量：
        在终端中输入：
            gedit ~/.bashrc 
        然后打开的文件最后面写入：
            export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin"
            export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64"
        保存并关闭文件， 在终端中输入：
            source ~/.bashrc
    （4）cuda 测试：
        打开终端，切换到位置：~/ NVIDIA_CUDA-9.0_Samples
        输入：make
        打开终端，切换到位置：~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
        终端输入：./deviceQuery

cudann安装：  

tar xvzf cudnn-9.0-...tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include
     sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64
     sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*

anaconda 安装，创建tf环境，安装tensorflow-gpu：

参考：https://www.jianshu.com/p/973b25abd851

 (1) 使用conda指令创建虚拟环境
        创建环境：conda create --nane tf python=3.6
        创建环境: conda create -n tf python=3.6   (zhang)
        激活环境：source activate tf        
        退出环境：source deactivate
        删除环境：conda remove -n tf --all
    (2) tensorflow-gpu 安装，需要在tf的环境下面安装tensorflow
        参考: jjhelmus / packages： https://anaconda.org/jjhelmus

      

conda install -c jjhelmus tensorflow-gpu(这四个命令选一个即可)
         conda install -c jjhelmus/label/tflow_190 tensorflow-gpu（选这个可以不用后续的升级）
         conda install -c jjhelmus/label/tflow_110_testing tensorflow-gpu
         pip install tensorflow-gpu

        tensorflow升级：(不升级的话，tf可能只能在CPU上跑了，而不是gpu)
            pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

      

pip install keras
        conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3
         conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

        

    （3）启动IDE
        tf环境中：
            conda install spydery
            conda install jupyter notebook
            输入：spyder  启动

：

参考：https://www.jianshu.com/p/4c95d10b898b ，这个就很完整了，但前提是你有相关的墙外服务器，一般是自己租的。注意最好的网络代理设置，在整个系统的配置，而不是单一个浏览器的配置，当然了，配置一个浏览器也行。

vim：

使用命令 $ sudo apt-get install vim  来安装vim，安装后的vim需要进行一些配置，不然使用起来会有些不方便，比如不会自动缩进。

配置vim：

使用命令 $ vim /etc/vim/vimrc 修改vim配置文件  (修改该文件对所有用户都生效)，在该文件最后添加如下代码：

set ai                          " 自动缩进，新行与前面的行保持—致的自动空格
 set aw                          " 自动写，转入shell或使用：n编辑其他文件时，当前的缓冲区被写入
 set flash                       " 在出错处闪烁但不呜叫(缺省)
 set ic                          " 在查询及模式匹配时忽赂大小写
 set nu        
 set number                      " 屏幕左边显示行号
 "set showmatch                   " 显示括号配对，当键入“]”“)”时，高亮度显示匹配的括号
 set showmode                    " 处于文本输入方式时加亮按钮条中的模式指示器
 set showcmd                     " 在状态栏显示目前所执行的指令，未完成的指令片段亦会显示出来
 set warn/nowarn                 " 对文本进行了新的修改后，离开shell时系统给出显示(缺省)
 set ws/nows                     " 在搜索时如到达文件尾则绕回文件头继续搜索       （这里是/ 是二选一的意思）
 set wrap/nowrap                 " 长行显示自动折行
 "colorscheme evening            " 设定背景为夜间模式
 filetype plugin on              " 自动识别文件类型，自动匹配对应的, “文件类型Plugin.vim”文件，使用缩进定义文件
 set autoindent                  " 设置自动缩进：即每行的缩进值与上一行相等；使用 noautoindent 取消设置
 set cindent                     " 以C/C++的模式缩进
 set noignorecase                " 默认区分大小写
 set ruler                       " 打开状态栏标尺
 set scrolloff=5                 " 设定光标离窗口上下边界 5 行时窗口自动滚动
 set shiftwidth=4                " 设定 << 和 >> 命令移动时的宽度为 4
 set softtabstop=4               " 使得按退格键时可以一次删掉 4 个空格,不足 4 个时删掉所有剩下的空格）
 set tabstop=4                   " 设定 tab 长度为 4
 set wrap                        " 自动换行显示
 syntax enable
 syntax on                       " 自动语法高亮

 

chrome 浏览器安装：

参考： 

 

 

安装微信：

压缩包（解压之后就能用的了）：https://github.com/geeeeeeeeek/electronic-wechat/releases
参考这个直到创建快捷方式：
参考这个完成后续的，把WeChat放到opt下面，成为一个Linux的软件，然后就固定于命令栏：
备注：可以直接解压压缩包，创建链接，然后拉倒了桌面，文件也不用放在opt里面，随便放一个盘都行。

 

其他一些记录：

Python提示No module named skimage 解决方法:
 https://jingyan.baidu.com/article/fdffd1f8673187f3e98ca133.html

ubuntu16.4 修改菜单到下方:

点击启动器图标窗口最小化:

看tf是否是在gpu上面运行：
使用nvidia-smi来查看GPU占用情况。

如果tf不在gpu上面运行：
更新tensorflow

安装sublime text：

安装有道词典：
https://www.jb51.net/article/136612.htm

查看tensorflow版本：
https://www.aliyun.com/jiaocheng/123612.html

tensorflow卸载：

linux下面打不开一些非系统盘：
https://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138017.htm