1、花屏
花屏原因可能在主板或顯卡之類的不兼容，深度學習都是用組裝機，可能比較普遍。
ubuntu20.4在用U盤安裝時，開始在grub界面有4個選項，前兩個是“ubuntu”和“ubuntu（safe graphics）”，用第一個會直接花屏，第二個可以安裝，但安裝完畢重啓後還是花屏，可按照如下方法安裝：
轉載自https://blog.csdn.net/u012556077/article/details/47683927
解決方法：
1，開機，進入grub界面（如果硬盤沒有別的os，請開機時按住shift不放纔會有grub界面）
2，按 'e' 進入編輯開機指令的模式， 找到 'quite splash' 並在後面加上對應各顯示器的設定。
a. intel 82852/82855 或8系列顯示器： i915.modeset=1 或 i915.modeset=0
b. nvidia： nomodeset
c. 其它品牌（如ati）： xforcevesa 或 radeon.modeset=0 xforcevesa
3，按 'ctrl+x'啓動系統.
4，進入系統之後打開終端輸入下列指令
sudo gedit /etc/default/grub
5，找到這一行：
grub_cmdline_linux_default="quiet splash"
一樣插入對應各顯示器的設定，例如：
nvidia的顯示器：
grub_cmdline_linux_default="quiet splash nomodeset"
6，保存，在終端中輸入 sudo update-grub 更新。
如果選擇第一個安裝選項“ubuntu”，則需要按“e”進行設置啓動安裝程序。
如果選擇第二個“ubuntu （safe graphics）”，則只需要4，5，6過程進行設置。
2、分區
要長久使用，所以分區比較大。
基本配置：1T SDD +2T 機械 ，內存 64G
固態部分：
1.邏輯分區 1000M EFI分區 （用作EFI啓動500M完全足夠）
2.邏輯分區 1000M /boot （開機程序500M完全足夠）
3.邏輯分區 64G swap 交換分區 （按照內存大小來設置）
（我設置了4G，深度學習電腦內存很大，對swap需求不大，甚至可以不設置）
4.邏輯分區 100G起 / （根目錄，相當於我的電腦）
5.邏輯分區 其他 /home (home 用來存儲用戶的數據，快速存儲)
機械部分：
1.邏輯分區 所有部分 /home/other (機械用於備份數據)
3、顯卡驅動
最簡單的方式是通過“軟件和更新”中的“附加驅動”來安裝顯卡驅動。
根據自己的需要選擇合適的驅動版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
一個坑就是安裝完顯卡驅動後，重啓後在賬戶登錄界面反覆要求輸入密碼登錄，就是不能進入桌面。
網上找的解決辦法是：
在“設置”“用戶”中把開機免輸密碼自動登錄關閉，然後再在“附加驅動”中安裝驅動，這樣就不會卡在登錄界面了。
4、GCC降級
ubuntu20.4自帶GCC是9.3，要降級到7才能順利安裝CUDA10.1
sudo apt-get install gcc-7
sudo apt-get install g++-7
裝完後進入到/usr/bin目錄下
$ls -l gcc*
發現gcc鏈接到gcc-9.3, 需要將它改爲鏈接到gcc-7，方法如下:
sudo mv gcc gcc.bak #備份
sudo ln -s gcc-7 gcc #重新鏈接
同理，對g++也做同樣的修改：
ls -l g++*
需要將g++鏈接改爲g++-7:
sudo mv g++ g++.bak
sudo ln -s g++-7 g++
再查看gcc和g++版本號：
gcc -v
g++ -v
5、安裝Detectron2
conda create -n detectron2 python=3.7
conda activate detectron2
pip install -U torch==1.5 torchvision==0.6 -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html
pip install cython pyyaml==5.1
pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
pip install opencv-python
pip install detectron2==0.1.3 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu101/torch1.5/index.html