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Ubuntu 安装与使用

Posted by Pallu Liu on 2020-05-09

Ubuntu安装

Refus制作Ubuntu系统启动盘

Refus下载地址，使用便携版

Ubuntu系统下载

Ubuntu下载地址，使用迅雷，利用BitTorrent下载

Ubuntu环境配置

Win10与Ubuntu双系统共享文件

Ubuntu可以访问并挂载Win10硬盘，但是不能写文件，需要报Win10的快速启动关闭

关闭Win10快速启动

Win+X ==> 选择电源选项 ==> 选择电源按钮的功能 ==> 更改当前不可用的设置 ==> 勾选掉“启用快速启动(推荐)”

配置Deb源

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# 备份原来源文件
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources_init.list
# 使用gedit打开文件
sudo gedit /etc/apt/sources.list

# 清华源
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
# 阿里源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse  
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse  
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse  
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse  
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse  
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse 

# 更新源
sudo apt-get update
# 更新软件
sudo apt-get upgrade

有时存在安装依赖失败的情形，即使使用aptitude安装软件，aptitude也安装不上，可以调回原软件源

Pip安装与配置

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# 安装pip
sudo apt-get install python-pip
# 临时使用阿里源下载
pip install some-package -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 永久设置
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

或者修改文件：~/.pip/pip.conf (没有就创建一个)

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[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用 --default-timeout 设置连接超时

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pip --default-timeout=100 install  Pillow

Clash安装与配置

下载 Clash 客户端。

执行 cd && mkdir clash 在用户目录下创建 clash 文件夹
下载适合的 Clash 二进制文件并解压重命名为 clash
一般个人的64位电脑下载 clash-linux-amd64.tar.gz 即可

下载 Clash 配置文件。

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# 切换到Clash二进制文件所在的目录
cd clash
# 下载 Clash 配置文件
wget -O config.yml https://stc-spadesdns.com/link/lNXv6FC53CGLpCJ7?clash=1&log-level=info

下载country.ddmb

运行clash

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# 启动 Clash，同时启动 HTTP 代理和 Socks5 代理。
./clash -d .
# 如提示权限不足，请执行
chmod +x clash

配置代理

打开系统设置，选择网络，点击网络代理右边的 ⚙ 按钮，选择手动
填写 HTTP 和 HTTPS 代理为 127.0.0.1:7890
填写 Socks 主机为 127.0.0.1:7891，即可启用系统代理。

访问Clash Dashboard切换节点

Host: 127.0.0.1，端口: 9090
如果提醒一直要输入密钥，进入config.yaml修改端口号和密码：

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# Clash 的 RESTfull API
external-controller: '0.0.0.0:8989'
# RESTful API 的口令
serect: 'MCC1213'

VSCode安装

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wget https://az764295.vo.msecnd.net/public/0.3.0/VSCode-linux-x64.zip
unzip /tmp/vscode/VSCode-linux-x64.zip -d /opt/
sudo chmod +x /opt/VSCode-linux-x64/code
sudo /opt/VSCode-linux-x64/code
ln -s /opt/VSCode-linux-x64/Code /usr/local/bin/code

Chorme安装

Chorme Ubuntu下载地址

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sudo dpkj -i google-chrome-stable_current_amd64.deb

Conda安装

Conda下载地址

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# bash 安装下载的*.sh文件
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 
# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新环境
source ~/.bashrc

常用的Conda命令

  1. conda list
  2. conda install tensorflow
  3. conda install tensorflow-gpu
  4. conda install tensorflow=1.4
  5. conda install tensorflow-gpu=1.4
  6. conda uninstall tensorflow

Conda虚拟环境操作

  1. conda create -n py36 python=3.6 #创建名称为py36 的虚拟python环境,该环境下使用python版本为3.6
  2. conda remove -n py36 --all #删除环境
  3. conda activate py36 #激活环境py36
  4. conda activate #激活默认base环境
  5. conda deactivate #退出当前环境,进入默认base环境
  6. conda info --envs #列出所有的环境
  7. conda create -n newname --clone oldname
  8. conda remove -n oldname --all

注意:不同虚拟环境是并列的,不同环境下安装的python包是不共享的

Nvidia显卡驱动安装

CUDA安装

CUDA下载地址
按要求下载*.run包进行安装

安装过程中的提示步骤

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Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit:accept   

#如果之前系统已经安装过了Nvidia的显卡驱动,这一步选择"no 
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 387.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n 

Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
 [ default is /usr/local/cuda-9.0 ]: Enter 

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y     

Install the CUDA 9.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

配置环境变量

利用软链接的文件夹路径，方便后续安装多个CUDA版本

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# sudo gedit /etc/profile
#在文件结尾处添加
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
source ~/.bashrc
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stat cuda # 查看cuda文件夹实际指向路径
sudo rm -rf cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1 /usr/local/cuda

验证CUDA是否安装成功

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#编译并测试设备 deviceQuery：  
cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
#编译并测试带宽 bandwidthTest
cd ../bandwidthTest
sudo make
./bandwidthTest

Pytorch安装

Pytorch Whl包
注意Pytorch版本与CUDA的版本要匹配，而且使用pip从清华源默认下载的都是CPU版本的Pytorch




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