深度学习环境搭建:Ubuntu16.04 + NVIDIA显卡驱动 + Pycharm + Anaconda + Tensorflow + Pytorch
上周在新买的战神上配置完了一整套的深度学习环境,安装的体验总体来说还是蛮好的,也在一定程度上证明了神船没那么容易翻,毕竟作为一个工科生,解决电脑出现的问题应该不在话下。其实上次安装双系统也是很久之前的事了,所以这次配置过程自己也是参考了很多博客,导致遇到的坑很少,太具体的安装细节我就直接上链接了,人家已经写的很好的博客我也没必要再打一遍,不多废话了,开始正文。
楼主电脑配置:I5-8400+GTX1060+8G内存+512G SSD
1、固态双系统安装(win10+ubuntu16.04)
安装参考戳这里,自己安装时就是参考的这个博客,一遍到位。这里据同期一起购入电脑的同学说,他在安装完Ubuntu系统出现了找不到引导的情况,最后我把自己的启动盘丢给他完美解决问题。他电脑是戴尔G7,128G固态加1T机械,win10在机械盘,ubuntu安装在固态上。这里吐槽下戴尔电脑安装ubuntu系统的体验,可以说是十分差了,之前给实验室老师安装系统的时候也是费了一番周折,出现这种问题按照文章里的方法重装一遍即可,对于linux系统来说,有时候解决问题最好的办法就是重装。
2、NVIDIA显卡驱动安装(GTX1060)
安装参考戳这里,建议在支持你显卡型号的所有驱动中,选择安装最低的版本,因为最低版本更稳定。如果安装完之后出现循环登陆问题,参考这里即可。同时也意味着你要选择一个再低一点的驱动版本进行安装。
3、Pycharm+Anaconda安装
pycharm安装参考,anaconda安装参考,anaconda安装包可以从清华镜像下载,pycharm专业版**可以参考这篇文章,我自己用的是社区版,后续我安装一个专业版看看是否顺利,这里的安装都比较简单,有问题自己百度或者谷歌一下基本可以解决。
4、Tensorflow(cuda+cudnn) + Pytorch安装
Tensorflow安装参考,Pytorch安装也很简单,如下图所示,在官网选择好对应选项 conda install ...就可以了。