HDD双硬盘下安装Ubuntu,持续更新

作者: 金沙澳门官网网址  发布:2019-09-25

三、安装显卡驱动

  • 因为此时我的ubuntu还不能连网,所以没办法到用系统自带的软件更新里去安装,所以只能自己在win10里下载好驱动,再在ubuntu里安装。
  • 安装方法见Ubuntu 16.04 安装GTX1080Ti驱动、Ubuntu 16.04安装NVIDIA驱动

2. Special Topic Hints

4.5 验证CUDA 9.0是否安装成功

2.1.2.1.1 JDK安装
  • ubuntu18.04 安装JDK1.8

    • 参考: ;
      • 含多版本JDK的默认配置修改,最后部分描述,如果只安装一个版本的JDK就不需要设定默认级别并启用了.
    • 下载:
      • 需注册oracle帐号,随意用一个email注册就行;
    • 安装:
    sudo tar xvzf jdk-8u102-linux-x64.tar.gz //解压二进制安装包(非源码包需要编译)
    sudo chmod 777 /etc/profile   //如果profile文件是644模式,可以先转变为777,修改完了再chmod回去;
    sudo vi /etc/profile  //配置环境文件
    #在profile文件尾部添加
        #set java environment
        export JAVA_HOME=/home/goodong/Downloads/jdk1.8.0_162 
        export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre  
        export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib  
        export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
    
    java -vesion 或 javac //测试java安装是否正常,显示出版本号则算完成; 
    
    #多JDK版本设定:
      sudo update-alternatives --install "/usr/bin/java" "java" "/home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/java" 1 
      设置JRE可用: sudo update-alternatives --install "/usr/bin/javac" "javac" "/home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/javac" 1 
      设置JDK可用: sudo update-alternatives --install "/usr/bin/javaws" "javaws" "/home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/javaws" 1 
      设置Java Web可用: sudo update-alternatives --set java /home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/java 
      设置Java运行时环境: sudo update-alternatives --set javac /home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/javac 
      设置Javac编译器:  sudo update-alternatives --set javaws /home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/javaws
    
    # 其他JDK版本情况: JDK9据悉不太好用,JDK10目前较新,用的人不多,还需要观察!
    

4.2 安装NVIIDA驱动。

CUDA提供两种安装方式:package manager安装和runfile安装。因为CUDA安装文件将近1.6G,所以 这里我选择runfile安装,采用runfile安装,CUDA自带的驱动可能无法定位内核信息,所以要先安装NVIIDA驱动。我前面已经安装了驱动,所以这步已经免了。

1.1.6 Ubuntu18.04如何安装pycharm?

  • install pycharm
    • ubuntu18.04的最新的"软件/software"当中可以搜到"pycharm",但是双击自动安装多次失败,所以建议用如下普通方式安装;
    • 下载免费社区版本的pycharm包,然后执行"binpycharm.sh"脚本,就启动了图形界面,建议拖动到ubuntu的desktop做个链接,方便下次启动;
    • 配置python解析器: 从"setting"配置界面,搜索关键字或直接找到"Project Interperter",然后根据情况选择;
      • 一般安装完pycharm后它自动感知OS系统,可能会发现多个python解析其, 比如ananconda,或系统的python3,或python2等等;
      • 建议你选anaconda或os自带, 然后pycharm会自动探测其依赖库的更新,每次启动pycharm,一般会更新index,其实就是"扫库"看是否安装了新lib库;
      • 比如: 你anaconda命令行下用"conda"命令安装了python模块AAA,而os的python3下这个模块AAA没有安装,则pycharm如果使用os的python3则不会重建lib的index;
      • 参考:

七、安装Anaconda 3.5.1及其中自带的python 3.6

虽然我的ubuntu 16系统自带的python是2.7.12,但是Anaconda不仅能够进行包管理,还能进行环境管理,所以用它来进行创建虚拟环境并管理。去Anaconda的官方下载地址或清华anaconda镜像下载对应python版本的Anaconda安装文件。我这里下载的是python3.6的版本:本次使用的是Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh。

  • 主要安装方法见Ubuntu 16.04 安装Anaconda3。另外,也参考了Ubuntu 安装 Anaconda3 详细步骤。

1.1.7 Ubuntu下如何安装循环依赖的lib库?

  • 解决ubuntu下用命令"apt-get"安装有循环依赖的一组lib库的问题
    • 问题:ubuntu下使用"apt-get"来安装lib1库,但lib1依赖lib2,而lib2又依赖lib3和lib4,但最终lib4可能还依赖lib1,循环了;
    • 解决:其实,你没法单独安装lib库;只要"sudo apt-get install lib1,lib2,lib3,lib4" //将循环依赖库一并写上,同时安装就行

四、台式机ubuntu无线上网问题

想在台式机ubuntu16.04和win10上都用一个无线网卡来上网,发现很多网卡都不能在ubuntu中上网,即使可以也只能需要复杂的安装网卡驱动步骤,但是我也发现了在ubuntu系统中免驱可以即插即用且在windows中也可以免驱连网的两种网卡分别是:

  • RT5572无线网卡,2.4GHz和5GHz双频,传输速率为300Mbps,因为速率比较快,所以我用的是这个网卡。
  • RT3070(L)白或者 RT3070(L)黑或者RT3070(L)-Hi-Link,频段只为2.4GHz,传输速率为150Mbps

1.1.9 Ubuntu18.04下计算SHA1和MD5值?

  • ubuntu下计算sha1/md5值
    • 参考:
    • 命令: md5sum ./hoek-2.16.3.tgz > ./hoek-2.16.3.tgz.md5.txt //假设你下载了tgz到当前目录
    • 命令: sha1sum ./hoek-2.16.3.tgz > ./hoek-2.16.3.tgz.sha1.txt //假设你下载了tgz到当前目录

4.为Ubuntu系统分配硬盘空间

  • 如果需要,用DiskGenius或者分区助手对各个硬盘大小进行调整
  • “鼠标右键计算机—>管理—->磁盘管理—->选中盘符右键—->压缩卷 ”
    压缩出最少60G(空间太小,等会分区的时候很难分配,而且会运行慢)的空间出来,不要分配盘符,直接让其处于空闲或未分配状态即可。这个未分配的空间就是我们将来的ubuntu系统的安装使用空间。我压缩了130g固态硬盘空间用于安装ubuntu。

1. Basic OS Hints

3.卸载 CUDNN 7.1.1 和CUDA 9.1,

2.1.1.1 GIT

4.安装CUDA 9.0

CUDA 9.0下载地址为:CUDA Toolkit 9.0

  • 参考教程:Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 9.0 详细教程、ubuntu16.04安装cuda9——简明教程

  • 官方教程膜拜上:安装CUDA9.0官方教程

安装方法同上面安装CUDA 9.1一样,其主要方法见:Ubuntu16.04安装CUDA9.1、cuDNN7详细教程,基本同官方教程一样,具体方法如下:

2.2.1 环境安装

5.安装CUDNN 7.0.5

  • Cudnn 7.0.5的安装是按照Ubuntu16.04安装CUDA9.1、cuDNN7详细教程中以tgz文件的形式安装的。这个教程也是按照cudnn7.0.5安装官方教程来的。下载cudnn需要注册,我是在cuDNN Download中下载的,下载的是cuDNN v7.0.5 Library for Linux
    ,见下图。

    图片 1

总结起来实际上以tgz文件的形式安装cuDNN只需要4条命令就能安装成功,在cuDNN7的tgz安装文件所在的文件夹内:右键--->在终端中打开--->然后在终端内输入以下4命令即可:

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

因为是以tgz文件的形式安装的cudnn所以没办法按照官方教程中一样来验证cudnn是否安装成功,不过我到各个文件目录看了下,确认应该是安装成功了。

1.1.3 如何通过ssh终端(比如在WIN10)登录Ubuntu18.04平台?

  • 用ssh登录ubuntu18.04

    • 原理:默认ubuntu系统安装后有ssh,而没有sshd,所以其他服务器/PC无法通过ssh协议来远超登录ubuntu,需要如下操作:
      安装参考:https://jingyan.baidu.com/article/359911f5a5b74857fe0306c4.html
      # 查看Ubuntu是否已经安装或启用了ssh服务
      ps -e |grep ssh
      # 如果只有ssh-agent,则它是ssh-client客户端进程;
      # 如果没有sshd进程,则需要继续安装ssh的server模块,他是OS的一部分;
    
      # 安装sshd
      sudo apt install openssh-server
    
      #开启/关闭ssh服务命令:
      sudo service ssh start  #手动启动服务
      sudo service ssh stop   #手动关闭服务
      sudo service ssh status #查询服务状态
    

2.安装Cudnn 7.1

  • Cudnn 7.1的安装是按照Ubuntu16.04安装CUDA9.1、cuDNN7详细教程中以tgz文件的形式安装的。这个教程也是按照cudnn7.1.1安装官方教程来的。下载cudnn需要注册,我是在cuDNN Download中下载的,下载的是cuDNN v7.1.1 Library for Linux,见下图。

    图片 2

    总结起来实际上以tgz文件的形式安装cuDNN只需要4条命令就能安装成功,在cuDNN7的tgz安装文件所在的文件夹内:右键--->在终端中打开--->然后在终端内输入以下4命令即可:

tar -xzvf cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

  • 因为是以tgz文件的形式安装的cudnn所以没办法按照官方教程中一样来验证cudnn是否安装成功,不过我到各个文件目录看了下,确认应该是安装成功了。
2.3.1.1.1 安装ELK
  • ubuntu18.04下安装ELK日志分析套件
    • 官网: , 它维护了多个ELK组件,包括xpack(即将开源)机器学习组件;
    • TODO: 带添加安装ELK步骤;

3.1 卸载CUDA 9.1的方法见:

  • 以runfiles形式安装CUDA9.1的官方卸载方法:

sudo /usr/local/cuda-9.1/bin/uninstall_cuda_9.1.pl

  • ubuntu16.04 下 卸载CUDA9.1

2.1.1 版本管理

本文写文章日期为2018.03.13
  因为买电脑自带了win10系统,自己就没有重新安装win10,而是在原win10环境下分割一个磁盘来安装ubuntu16.04,本人电脑GPU为Gtx 1080Ti显卡,要注意的是显示器连接线是直接与Gtx 1080Ti显卡连接,而不是连接主板上的接口!电脑配置见下图。我的硬盘是双硬盘一个256G的SSD固态硬盘,一个2T的HDD机械硬盘,现在win10是安装在SSD上,我准备把ubuntu也安装在SSD上。

2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助

说明:

  • 本文发布于: gitee,github,博客园
  • 转载和引用请指明原作者和连接及出处.

内容和使用:

  • 此文为了将hints做成静态页面而方便大家查看及互相链接,您还可以访问它的源码项目(多个相同的镜像):
    • gitee(https://gitee.com/freelogic/computer-using-hints.git);
    • github(https://github.com/freelogic/computer-using-hints.git);
    • gitlab(https://gitlab.com/freelogic/computer-using-hints.git);
  • 建议您通过本page的页内搜索来查找关键字及相关内容,当前主流浏览器都有"页内搜索"功能;

正文:

1.利用conda创建虚拟环境

conda create -n tensordai python=3.6

tensordai是虚拟环境的名字。

modify_date: 2018-05-27

2.制作Ubuntu 16.04LTS启动盘

  • 下载Ubuntu 16.04LTS于Ubuntu 16.04LTS中国官网或者Ubuntu 16.04LTS官网
  • 我是用ubuntu官方推荐的Rufus来制作启动盘,其方法见How to create a bootable USB stick on Windows,使用该工具的时候,有三种模式可选,到底是用那种模式取决于电脑的配置,可以百度一下电脑主板是不是UEFI以及硬盘分区是MBR还是GPT:如何查看电脑硬盘是gpt分区还是MBR分区 如何查看主板是UEFI启动以及是否支持UEFI模式,确实不清楚的就选第一项。有资料说直接解压到空的U盘也能行。总之很多方式都能做成系统启动盘。
  • 但是也有用UltraISO软碟通来制作的,但是我制作后安装的时候失败了,然后改用Rufus,文件系统用的是Ntfs,安装时还是失败了。这两种失败情况都是ACPI error,后来我发现是U盘太旧了的原因,虽然这个u盘也有16G,于是我用另一个较新的16G的u盘用Rufus制作启动盘,文件系统用的默认的FAT32,分区方案和目标系统类型选择自己对应的即可,见下图。

    图片 3

1.1.8 Ubuntu18.04解决USB无线鼠标插入后无法使用的问题?

  • 解决UBUNTU18.04插入USB无线鼠标无效的问题
    • 问题: ubuntu18.04可能默认在电池模式会关闭USB端口,则USB鼠标插入无法使用;
    • 解决: 插入电源,笔记本电脑就能堆新接入的无线USB鼠标感知并能使用了;
    • TODO:暂未找到如何设定ubuntu18.04在电源模式下禁用或弃用USB设备(如USB的WIFI鼠标)的配置;

2.2 方法二:

  • 更换pip源,换为国内镜像,方法见:更换pip源到国内镜像、pip换源(更换软件镜像源)
    http://pypi.douban.com是豆瓣提供一个镜像源,软件够新,连接速度也很好。所以我选择豆瓣为我的镜像源。
    更换源命令为:

cd ~
mkdir .pip
sudo gedit ~/.pip/pip.conf

然后直接编辑文件pip.conf的内容为:

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple/
[install]
trusted-host = pypi.douban.com

这样就更换pip源成功了。

  • 运行命令:

pip install tf-nightly-gpu

2.1.3.1 MYSQL
4.5.2方法二:
  • 验证CUDA Toolkit:

nvcc -V

图片 4

  • 我们需要尝试编译cuda提供的例子,看cuda能否正常运行,这里我们不用像方法一一样make所有samples,而只需make一个sample就可以了,这样可以使时间从20多分钟减少到几秒钟,打开终端输入:

cd /home/mengzhuo/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities # 进入NVIDIA_CUDA-9.0_Samples中 deviceQuery所在文件夹,mengzhuo是我自己的username
make
cd /home/mengzhuo/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

  • 结果如下图所示:看到类似如下图片中的显示,则代表CUDA安装且配置成功,其中 Result = PASS代表成功,若失败 Result = FAIL 。
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/4368611-5edfa3dc03e2e85d.png)
2.1.3.1.1 MYSQL的安装
  • ubuntu下安装mysql
    • 参考: , 释放tar.gz版本并安装;
    • 错误1: /usr/local/mysql3306/bin/mysqld: error while loading shared libraries: libaio.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory;
      • 则需安装 sudo apt-get install libaio-dev //安装mysql需要的库
    修改默认密码: mysql安装的时候会提示,其默认root的密码是"#P;eijqF<1Y6",千万别忘记,记录下来,
                然后登录后mysql会会被要求必须马上修改密码并提示错误如下:You must reset your password using ALTER USER statement before executing this statement. 
                你可以执行如下命令(参考:https://blog.csdn.net/dotalee/article/details/72576667)
    ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '12345678' PASSWORD EXPIRE NEVER;   //重设密码且永不过期
    ./mysqladmin -u root -p shutdown //关闭mysql (参考链接:https://blog.csdn.net/zyc_love_study/article/details/74347977)
    ps -ef|grep mysql  //查看mysql进程;

1.安装CUDA 9.1

  • 参考教程:Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 9.0 详细教程、ubuntu16.04安装cuda9——简明教程

  • 官方教程膜拜上:官方教程

  • 下载CUDA Toolkit 9.1 Download

    图片 5

  • 安装的主要方法见:Ubuntu16.04安装CUDA9.1、cuDNN7详细教程,基本同官方教程一样,我和这个教程有一点不一样就是在设置环境变量时,因为我也安装的是CUDA 9.1,所以在终端中输入

sudo gedit /etc/profile

在打开的文件末尾,添加以下两行。
64位系统:

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

这里的文件目录是cuda-9.1不是cuda-9.0。

1.1.13 Ubuntu18.04下调节字体和鼠标样式及大小

  • 配置ubuntu18.04的字体大小和鼠标大小
    • 参考:
    • 说明: 虽说据悉ubuntu18.04弃用了unity界面,但还是根据参考资料,尝试并确认了如下方法可用;
      • 命令: sudo apt-get install unity-tweak-tool //安装了untiy tweak配置台;
      • 完成后请搜索"tweak"关键字, 找到并打开tweak后,可以font样式大小,也可以配置鼠标样式大小(但大小不能自由调节);

一、安装前准备

1.1.16 Ubuntu18.04的apt-get命令如何安装指定版本?

  • apt-get安装指定版本
    • 命令: sudo apt-get install package=version

感谢:

我的好兄弟张洞明童鞋对本文的热心帮助与耐心指导!

2.1.3 DataBase

3.禁用UEFI安全启动、关闭快速启动

  • 禁用UEFI安全启动的方法见配置深度学习主机与环境(TensorFlow 1080Ti):(二) Win10&Ubuntu双系统与显卡驱动安装。
  • 关闭快速启动的方法关闭win10的快速启动,如果Win10电源管理中没有快速启动选项,那么请按照Win10电源管理中没有快速启动选项中的的方法进行设置即可,因为我就是这种情况。

1.1.10 Ubuntu18.04下文件目录比较工具(类似beyondcompare)?

  • Ubuntu下有免费工具meld,它非常类似beyondcompare,可以比较目录和文件,很好用!
    • 安装: 在ubuntu搜索关键字"软件",打开"软件"(类似app store或安装应用商店)后,在它里面搜索关键字"meld",直接安装和启动;

4.3 下载CUDA 9.0的runfile安装文件

下载地址:CUDA Toolkit 9.0

2.1.1.2 GIT仓库

六、安装CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1

在安装完CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1之后发现,tensorflow最新版本 1.7.0不支持CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1,而是支持CUDA 9.0 和Cudnn 7.0,见tensorflow官网安装说明:Installing TensorFlow 或 Installing TensorFlow on Ubuntu,否则会出现如下错误:

(tensordai) mengzhuo@ubuntu:~$ python
Python 3.6.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 20 2017, 13:51:32)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
输入命令:import tensorflow as tf
出现错误:ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

因此,大家还是安装CUDA 9.0 和Cudnn 7.0吧,安装方法跟下面的方法一样。
CUDA 9.0下载地址为:CUDA Toolkit 9.0,所以大家可直接跳过前3步,直接看第4步安装CUDA 9.0和CUDNN 7.0.5的方法

2.1 Programming

图片 6

2.1.1.1.1 如何从本地PUSH分支改动到多个远端GIT仓库(假设远端GIT仓库为多个备份镜像库且内容相同) ?
  • 参考: 请自查摆渡/谷歌/BING,关键字"git push到多个远端仓库";
  • 方法: 项目目录下有个隐藏的".git"目录,修改其下的配置文件".gitconfig":

    # 在.gitconfig文件添加如下独立小节,"<>"之间内容需根据实际情况变化,以下是举例:
      [remote "all-remote-git(gitee/github/gitlab)"]
      url = https://gitee.com/<user-account>/<repo-name>.git
      url = https://github.com/<user-account>/<repo-name>.git
      url = https://gitlab.com/<user-account>/<repo-name>.git
    

  以前用的电脑都是BIOS MBR,以前装的双系统基本都Win7和ubuntu16.04,而这次是在win10下且是在UEFI GPT条件下安装ubuntu16.04,所以在动手之前google了很多最新教程,避免了很多坑,感谢那些善良的人!

2.3 大数据

4.4 开始安装CUDA 9.0

1.1.4 Ubuntu18.04如何安装QQ?

  • install QQ
    • Best way is use "WEBQQ(http://web2.qq.com/)" instead of install local program;
    • WEBQQ is an URL, you can make a URL link icon on desktop of ubuntu;

3.测试是否安装成功

  • 进入python环境:

$ python # 进入python环境

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
sess.run(a b)
sess.close()

  • 卸载tensorflow

pip uninstall tf-nightly-gpu

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