ubuntu搭建开发环境踩坑实录
谨以此文,记录和ubuntu系统不死不休的搏斗过程,后续待补。
1.双系统安装,windows采用uefi模式安装(优启通可制作uefi的win10安装盘),ubuntu不要划分boot区,而应该划分uefi区,否则,不能被uefi引导
2.软件源都替换成清华或者阿里,blabla,否则被墙得泪流满面
清华镜像站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/
Ubuntu 的软件源配置文件是 /etc/apt/sources.list
。将系统自带的该文件做个备份,将该文件替换为下面内容,即可使用 TUNA 的软件源镜像
# 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/ xenial main restricted universe multiverse
#
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
#
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
#
deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源,不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
3.显卡驱动照这个来 http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/53355781
(1)去nvidia驱动官网下载驱动
(2)卸载原有驱动
(3)禁用nouveau
此处一定要重启!!!!
(4)禁用X服务
将进入命令行界面 Crtl+Alt+F1开启一个终端
(5)给驱动文件赋予权限
(6)安装
这里就是为什么驱动文件目录结构尽量浅且不要含中文的原因
不安装opengl文件的参数一定要加
痛点:中文目录尽量修改成英文,因为需要关闭X窗口用命令行来安装,命令行不支持中文
番外篇:
用此方法安装台式机时,一切顺利,安装我的960m小本本时,遇到麻烦。nvidia-settings显示不正确,后续cuda安装后也不能正常使用,仿佛是缺少了一个什么kernel文件有关。尝试用apt-get install的方式命令行直接安装成功(期间也提示缺少kernel文件,并自行下载了)。如果最后运行tf等库时出现链接问题,记得手动设置一下
sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64
在系统设置 附加驱动中查看推荐的驱动版本号:
关闭lightdm service后执行sudo apt-get install nvidia-375
后来发生了几次驱动崩溃,run文件安装各种问题,使用apt-get顺利填过各种坑,强烈推荐优先使用这种方式来安装!
4.安装cuda8.0
这里选择下载runfile,因为deb的自带驱动程序,会把之前安装的驱动覆盖掉,使用runfile在第一步确认的时候,选择不要覆盖原驱动程序
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
声明路径环境变量
sudo vim ~/.bashrc
末尾添加:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
设置用户环境变量
$ sudo vim /etc/profile
export PATH = /usr/local/cuda/bin:$PATH
创建链接文件:sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf,文件中加上一行保存:/usr/local/cuda/lib64
5 安装cudnn5.1
5.0配合tensorflow1.2.1有问题,选择cudnn5.1
将解压后的文件复制到相应的文件夹中并建立软链接
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接
验证:
(1)nvcc -V
(2)$cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
$make
$sudo ./deviceQuery
如果需要重装,首先进行卸载
apt-get --purge remove Nvidia*
7.科学计算 深度学习 tensorflow 等等等等请服用Anaconda!!!!!!!
在清华镜像源站下载anaconda3(最新版内含python3.6,匹配tensoflow1.4及cndnn6.0)
建立python3.5的虚拟环境(因为钟情于tensorflow1.2.1)
创建 conda create -n name python=3.5
启动 source activate name
退出 source deacivate
在该环境下安装所有python相关包及tensorflow(参照清华镜像文件的提示来安装),及spyder!对,你需要在该虚拟环境下重新安装spyder,而不是使用anaconda3全局的spyder,否则会直接使用python3.6的内核来启动spyder。
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