1、花屏
花屏原因可能在主板或显卡之类的不兼容，深度学习都是用组装机，可能比较普遍。
ubuntu20.4在用U盘安装时，开始在grub界面有4个选项，前两个是“ubuntu”和“ubuntu（safe graphics）”，用第一个会直接花屏，第二个可以安装，但安装完毕重启后还是花屏，可按照如下方法安装：
转载自https://blog.csdn.net/u012556077/article/details/47683927
解决方法：
1，开机，进入grub界面（如果硬盘没有别的os，请开机时按住shift不放才会有grub界面）
2，按 'e' 进入编辑开机指令的模式， 找到 'quite splash' 并在后面加上对应各显示器的设定。
a. intel 82852/82855 或8系列显示器： 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'启动系统.
4，进入系统之后打开终端输入下列指令
sudo gedit /etc/default/grub
5，找到这一行：
grub_cmdline_linux_default="quiet splash"
一样插入对应各显示器的设定，例如：
nvidia的显示器：
grub_cmdline_linux_default="quiet splash nomodeset"
6，保存，在终端中输入 sudo update-grub 更新。
如果选择第一个安装选项“ubuntu”，则需要按“e”进行设置启动安装程序。
如果选择第二个“ubuntu （safe graphics）”，则只需要4，5，6过程进行设置。
2、分区
要长久使用，所以分区比较大。
基本配置：1T SDD +2T 机械 ，内存 64G
固态部分：
1.逻辑分区 1000M EFI分区 （用作EFI启动500M完全足够）
2.逻辑分区 1000M /boot （开机程序500M完全足够）
3.逻辑分区 64G swap 交换分区 （按照内存大小来设置）
（我设置了4G，深度学习电脑内存很大，对swap需求不大，甚至可以不设置）
4.逻辑分区 100G起 / （根目录，相当于我的电脑）
5.逻辑分区 其他 /home (home 用来存储用户的数据，快速存储)
机械部分：
1.逻辑分区 所有部分 /home/other (机械用于备份数据)
3、显卡驱动
最简单的方式是通过“软件和更新”中的“附加驱动”来安装显卡驱动。
根据自己的需要选择合适的驱动版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
一个坑就是安装完显卡驱动后，重启后在账户登录界面反复要求输入密码登录，就是不能进入桌面。
网上找的解决办法是：
在“设置”“用户”中把开机免输密码自动登录关闭，然后再在“附加驱动”中安装驱动，这样就不会卡在登录界面了。
4、GCC降级
ubuntu20.4自带GCC是9.3，要降级到7才能顺利安装CUDA10.1
sudo apt-get install gcc-7
sudo apt-get install g++-7
装完后进入到/usr/bin目录下
$ls -l gcc*
发现gcc链接到gcc-9.3, 需要将它改为链接到gcc-7，方法如下:
sudo mv gcc gcc.bak #备份
sudo ln -s gcc-7 gcc #重新链接
同理，对g++也做同样的修改：
ls -l g++*
需要将g++链接改为g++-7:
sudo mv g++ g++.bak
sudo ln -s g++-7 g++
再查看gcc和g++版本号：
gcc -v
g++ -v
5、安装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