目錄
一、準備材料
##1、4GB 以上 U盤
##2、官網下載Ubuntu18.04鏡像：https://ubuntu.com/download/desktop
爲什麼用Ubuntu？
在下面的安裝過程中就能體會到：下面的軟件在Ubuntu下安裝都比較的簡單方便。
平臺做得好，客戶喜歡用。軟件商也會花心思開發優化。如此形成了正向良性循環。
二、安裝Ubuntu 18.04
1、製作安裝系統USB啓動盤
https://tutorials.ubuntu.com/tutorial/tutorial-create-a-usb-stick-on-ubuntu#0
2、按照一般的安裝雙系統（單系統）的方法安裝。
建議留出100GB的空間裝系統。
需要注意：
- 2.1. 安裝雙系統的話，在原系統（如win7）中壓縮出來100GB的硬盤空間（100GB的可用空間顯示爲綠色或黑色，不用分配盤符不用初始化）。
- 2.2. 重啓時長按Del鍵，進入USB啓動盤，選擇Legacy模式（不要選UEFI模式）
- 2.3. 如果想要安裝雙系統，選擇“與原系統並存”，Ubuntu會自動添加雙系統引導，不用自己修復引導。
- 2.4. 這種方式不用自己分區，而且Ubuntu會自動識別之前分配的100GB空間。
- 2.5. 這種方法，Ubuntu系統可以訪問其他硬盤空間的數據；但是原系統（win7）不能訪問ubuntu的數據。
- 2.6. 如果想要Win7引導ubuntu啓動，可以使用EasyBCD軟件修復引導。
- 2.7. 有時候，win7和Ubuntu的時間差8小時。可以修改Win7註冊表。
三、安裝CUDA和cuDNN
如果不想用GPU加速，這一步可以忽略。這個坑很多。
通用方式：https://www.jianshu.com/p/1baf9848b7d7 比較複雜。
1. 安裝顯卡驅動
ubuntu安裝顯卡驅動的三種方法 第三種方法比較簡單。親測可用。
2. 安裝CUDA
- 2.1. 先去官網下載CUDA安裝包和patch。
![在這裏插入圖片描述]()
- 2.2. 安裝與設置方法參考Ubuntu16.04LTS安裝Nvidia顯卡驅動+cuda8.0+cudnn
需要注意：
a. 安裝CUDA時不要安裝顯卡驅動。
b. 安裝完畢後需要修改系統路徑。相當於windows的path。
c. 最好安裝samples，便於檢查是否安裝成功。
3. 安裝cuDNN
- 3.1. 官網下載cuDNN安裝包。需要註冊。
- 3.2. 安裝方法同樣參見Ubuntu16.04LTS安裝Nvidia顯卡驅動+cuda8.0+cudnn
4. 檢驗
- 4.1. 編譯cuda samples
在samples目錄下，開啓一個終端，運行：
make
沒有報錯即可。
- 4.2. 運行deviceQuery
cd ./bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery
會輸出顯卡信息和CUDA，CUDA Runtime的版本信息。
四、安裝Python 3.6 / Anaconda
安裝Python有兩種方法：官網下載或者用Anaconda。
後者相當於把python和相關的常用包全部整合到了一起。適合離線安裝。但是包比較大，較爲臃腫。
藉助pycharm的包管理工具，一樣可以做到anaconda可視化管理包的效果。當然，前提是有網絡。
1.安裝python3.6
python3.6已經集成到了ubuntu18.04LTS中了。不需要再次安裝
2. 使用Anaconda
參考：使用Anaconda2 和 Pycharm搭建Python IDE
如果使用python3.x，需要下載Anaconda3。
注意下載.sh包安裝Pycharm，桌面沒有圖標。不如下面的snap方法。
五、安裝Pycharm CE/Pro
pycharm應該是最好用的python IDE之一了。編碼調試都很方便。
Ubuntu系統可以下載.run文件離線安裝。不過，推薦使用snap命令。官網也是如此推薦的。
1. 安裝CE 社區版（免費）
Pycharm支持snap安裝。詳細的snap命令參考：Ubuntu中snap包的安裝，刪除，更新使用入門教程
sudo snap install pycharm-community --classic
另外，可以用：
snap info pycharm-community
查看版本信息。選擇相應的版本安裝，一般安裝stable版本。
2. 安裝Pro 專業版（收費，試用30天）
pro版集成jupyter notebook。還有其他功能，不常用到就用CE版足夠了。
sudo snap install pycharm-professional --classic
六、安裝TensorFlow
pycharm中可以直接安裝：File->Settings->Project Interpreter->搜索tensorflow。可以安裝CPU版和GPU版本的。
pycharm安裝各種包的優點在於：1. 可視化安裝，不用敲命令。2. 自動解析自動安裝依賴包。
也可以用TF官網的方法
七、安裝PyTorch
需要裝兩個東西torch和torchvision。
具體方法同（六）。
也可以參考官網的方法：
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
檢驗：
在Pycharm的Python Console裏輸入：
import torch
torch.cuda.is_available()
如果輸出結果是true，說明GPU版本的Pytorch安裝配置正確。
八、安裝Jupyter Notebook（可選）
GitHub上很多Demo都是用Jupyter Notebook寫的。
Pycharm CE版不能直接打開，需要安裝Jupyter Notebook。
可以參考：
Linux Ubuntu下Jupyter Notebook的安裝
或者官網Installing the Jupyter Notebook
Enjoy~