ubuntu18.04+CUDA10.0+cuDNN+Tenso

作为深度学习的入门刚需，配置了主机若干，每次都要各种找攻略，终于下定决心写个完整的了T T

硬件参考

• RTX2070（显卡什么的无所谓，根据你的预算买个计算力高的就行了，入门级的话1060性价比就很高啦）
• PC（笔记本还是台式机无所谓╮(╯_╰)╭）
• 内存32G（最最最低也得来个8G吧～～～）

版本匹配攻略

各模块之间存在匹配关系，不是你想安啥就安啥！！！这种情况参考官网是最佳选择，网上攻略千千万，各种版本的都有，不过参照官网的总是能少些弯路，省时省力啊！此处给出链接,根据你的安装需求，综合考虑Python版本、系统版本、驱动版本、cuda版本、cudnn版本、tensorflow。

PS: 鉴于tensorflow已经2.0，大家可以自己考虑用哪个版本，不过过程大同小异。

此处送上CUDA与系统驱动版本对应关系表。

安装系统

1. 下载系统
   https://www.ubuntu.com/download/desktop
2. 制作启动盘
   推荐个软件http://rufus.ie/，全小白操作，自己下个镜像就行
3. 安装系统
   按F2进入BIOS，不同主板可能不一样，自行百度吧～～
   从U盘启动，一路安装系统

安装显卡驱动

显卡驱动的安装方法很多，可以在线也可以手动。这里推荐在线安装，当然你的电脑得联网！！！

1. 如果曾经安装过其他版本的驱动，先卸载驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*

2. 安装相关依赖项

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

3. 添加Graphic Drivers PPA

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

4. 寻找合适的驱动版本

ubuntu-drivers devices

5. 安装驱动

sudo apt-get install nvidia-driver-435（根据自己的驱动号，选recommend）

6. 安装完成后重启即可

有的博客说需要禁用nouveau驱动，笔者没有也没啥事。如果按照上述方法没有安装成功，就禁用试试吧 参考

CUDA安装

1. 进入官网, 根据实际情况选择对应版本即可
   

这里我们选择.deb文件，按照官网提示一步一步执行命令即可

很多人在执行最后一行命令的时候发现，明明想安装10.0，最后却装成了10.1。这是系统自动升级为高版本的CUDA，解决方法是后面加上版本号即可

sudo apt-get install cuda-10.0

如果之前安装错误的版本，想要卸载之前的cuda，可以执行下面的命令

sudo apt-get remove cuda
sudo apt autoremove
sudo apt-get remove cuda*

然后将终端运行目录切换到/usr/local/下，可能会看到一个"cuda"或者“cuda-10.1”文件夹，再或者两者都有。输入指令删除残留的文件夹，比如要删除 cuda-10.1 文件夹：

sudo rm -r cuda-10.1

cuDNN安装

1. 进入官网，注册账号，下载对应cudnn版本，选择第一个for linux（cudnn的版本选择参照前面的对应表格）

2. 下载完成解压文件

tar -zxvf cudnn-10.0-<自己的版本>.tgz

3. 解压完成将相应的文件拷贝到对应的CUDA目录下即可（要cd到含cudnn文件的目录下）

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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

因为是拷贝安装，如果版本不对直接删除文件就好啦～～

sudo rm /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 编辑环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

将cuda的环境变量加到打开的文件最后

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH="CUDAH​OME/bin:$PATH"

保存后，终端输入

source ~/.bashrc

Anaconda3安装

1.进入官网，下载需要版本
https://www.anaconda.com/distribution/

2. cd进入下载文件所在的目录，在命令行输入：

bash Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh

3. 安装完成之后，在.bashrc中添加Anaconda的库文件，输入

sudo gedit ~/.bashrc

文件最后加入

export PATH="/home/你的用户名/anaconda3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/home/lyndon/anaconda2/lib:$LD_LIBRARY_PATH"

保存后，终端输入

source ~/.bashrc

安装完成后最好重启下电脑

tensorflow-gpu安装

1. 如果利用anaconda安装，最好建立隔离环境，删除也十分方便

conda create -n <环境名称> python=<版本号，例如3.6>

2. 激活隔离环境

activate <环境名称>

3. 为conda更新为国内源
   跟换linux的源一个道理，国外的源实在是太慢了，换个源，让你配置系统效率再次起飞。对于conda我们使用清华大学的TUNA提供的Anaconda 仓库的镜像​执行下面的3条指令就OK了

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

4. 为pip更换阿里源
   首先执行

mkdir ~/.pip

之后执行

cat > ~/.pip/pip.conf << EOF

然后依次输入下面4行

[global]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
EOF

4. tenorflow安装

conda intall tensorflow-gpu
or
pip intall tensorflow-gpu

上述两个均可，默认安装最新版本，也可指定版本号安装。安装完成后进行测试，看看你的tensorflow装没装好，在虚拟环境内输入python然后输入下面内容

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('first tensorflow')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)

如果正常输出就是成功了！
这里推荐用pip安装，自己用conda安装后出现若干问题，后来才发现是conda会默认再次安装cudnn相关库，可能出现版本冲突问题

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附加

安装Keras
在虚拟环境中执行

pip install keras

安装PyTorch
在虚拟环境中执行

conda install pytorch torchvision -c pytorch

然后进入python测试

import torch
print(torch.cuda.is_available())

输出True则为成功

安装搜狗输入法
可以参考LotusPanda：[Ubuntu18+RTX2080Ti]从0开始搭建深度学习环境TensorFlow+PyTorch​
大体的步骤是:

先安装3个fcitx的软件(在software里面直接搜fcitx，三个小企鹅全安就对了);
然后安装linux搜狗拼音;
重启电脑

安装opencv

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python

[参考链接]
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58075604
https://zhuanlan.zhihu.com/p/51373519
https://tensorflow.google.cn/install
https://blog.csdn.net/weixin_40779727/article/details/90453345
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=deblocal