【環境管理】Linux、Win下的一下常用軟件

Ubuntu、Win下的一下常用軟件環境管理

實驗室電腦大甩賣 清理硬盤，環境需要重新分配，關於一些軟件神奇的版本和兼容問題，記錄一下

Ubuntu與win通用解決

• python版本和各種包的兼容，推薦python3.6 以前的久版本的anaconda 下載鏈接

  anaconda和pytho版本的對應關係出處
  

• 清華anaconda鏡像

• win、ubuntu下pip換源 教程

• 虛擬環境：anaconda虛擬環境管理，從此Python版本不用愁

• 顯卡驅動：除了網上常見的方法之外（就是先關閉nou再關閉圖像界面巴拉巴拉的，還可以直接用加入ppa的鏈接來直接下載驅動，不過這樣的操作網上的人說可能會有循環登錄的bug，樓主在公司的服務器這樣幹完之後還沒出現，服務器神聖不可接觸 ）
  具體操作：
  sudo apt-get purge nvidia*
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings
reboot
  注：如果要是不行，可能需要在bios裏將顯卡先設置成CPU集卡
  驗證:1.輸入nvidia-smi查看2.prime-select query查看當前選用的顯卡

• 查看cuda 版本cat /usr/local/cuda/version.txt
  查看cudnn 版本cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
  查看顯卡驅動版本cat /proc/driver/nvidia/version或輸入nvidia-smi

• gcc更換 設置優先度
  sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-7
  然後是配置指令,優先級可以自己定:
  sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 100
sudo update-alternatives --config gcc

• cuda、cudnn和顯卡驅動的版本問題
  與顯卡的關係：
  
  相應的cudnn官網下載鏈接
  https://blog.csdn.net/zl535320706/article/details/83474849
  主要參考教程 https://blog.csdn.net/ldf_2015/article/details/86220753
  CUDA 版本，顯卡驅動，Ubuntu版本，GCC版本之間的對應關係 鏈接
  （驅動卸載的過程中，需要縣shut down Nouveau https://blog.csdn.net/u014682691/article/details/80605201）
  anaconda*python版本切換 https://blog.csdn.net/wz947324/article/details/80228679

• qq（wine版）https://www.lulinux.com/archives/1319
  再給github提個速吧 https://blog.csdn.net/DlMmU/article/details/79562021

• tensorboardX–結果的可視化
  tensorboardX要注意版本，需要配合tensorflow一起裝纔可以實現可視化功能 https://blog.csdn.net/lifuxian1994/article/details/81103530
  conda install tensorflow-gpu==1.8.0 正啊 垃圾tf 手動找py37版本
  https://blog.csdn.net/weixin_38283428/article/details/84201733
  使用方法：cd到runs or log所在的位置，然後再終端中輸入
  tensorboard --logdir= runs or log 具體看生成的文件（而不是直接輸入events文件）

VS2015

• 失敗的解決方案，報錯爲系統找不到指定路徑
  參考：https://blog.csdn.net/a827443469/article/details/78619561
  其他軟件都可以參考下 哎
• Matlab與VS混編
  重裝了系統，按照Matlab官網的搜索，如下
  https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/answers/279692-why-does-microsoft-windows-sdk-7-1-not-get-detected-as-a-supported-compiler-for-windows-10-with-fram?s_tid=srchtitle
  安裝了SDK 7.1 還有
  Microsoft Visual C++ 2010 Service Pack 1 Compiler Update for the Windows SDK 7.1
  鏈接：https://www.microsoft.com/en-us/download/confirmation.aspx?id=4422
  最後混編成功
• Matconvnet安裝
  https://blog.csdn.net/kwilford/article/details/80325118
  考慮用matlab來跑CNN
  cuda和cudnn的匹配和下載 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

opencv安裝真的垃圾

• ubuntu下安裝教程（安裝失敗之後需要把有問題的模塊進行刪除，不然會有各種問題）#https://blog.csdn.net/maohule/article/details/84727066
  #ippicv下載問題 https://blog.csdn.net/orDream/article/details/84311697 算了算了不用源碼弄了，還是opencv-python好用，裝回以前的版本就好md

pytorch

• torch1.0 要對應安裝torchvision0.2.0
• pytorch安裝
  期間遇到了 下載的問題（不能用了）
  https://blog.csdn.net/zzq060143/article/details/88042075
  不同版本的pytorch共存有點難，爲了不同網絡可跑，還是0.4牛逼╮(╯▽╰)╭ https://blog.csdn.net/miao0967020148/article/details/80400357

tensorflow

• tensorflow各個版本的CUDA以及Cudnn版本對應關係
• Tensorflow安裝（感覺13還是最穩定的版本）
  https://blog.csdn.net/weixin_38283428/article/details/84201733

tensorRT

• 官網下載鏈接
• 官方使用手冊
• 安裝的時候遇到一些報錯，不過都是一些lib沒有到位的錯，遠程建立的軟連接沒有用，那就手動咯
  ImportError: libnvonnxparser.so.0: cannot open shared object file:No such file or directory
  解決方法：切到相應的文件夾下，把缺失的lib複製過去sudo cp libcudnn.so.7 /usr/lib/