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（双系统）Win10+Ubuntu18.04 +单机械硬盘+Tensorflow深度学习环境

（双系统）Win10+Ubuntu18.04 +单机械硬盘+Tensorflow深度学习环境

    • 【深度学习环境】安装Win10 + Ubuntu18.04 双系统过程
      • 硬件配置
      • 双系统安装：Win10+Ubuntu 18.04
        • 关于双系统引导的问题
        • 安装Win10
        • 安装Ubuntu 18.04
      • CUDA9.0+cuDNN7.3.1+Tensorflow 1.8环境
        • Step-1 Nvidia显卡驱动安装
        • Step-2 CUDA 9.0 安装
        • Step-3 cuDNN 7.3.1安装
        • Step-4 Anaconda 5.3安装
        • Step-5 tensorflow-gpu 1.8 安装
    • 附件A
      • WIN10 安装中进行磁盘格式转换：

【深度学习环境】安装Win10 + Ubuntu18.04 双系统过程

【时间：2018.10.4】

硬件配置 

主板：华硕 Z370-A 
显卡：1070Ti-8G
磁盘：单机械一盘（1个）

PART-1 双系统安装

双系统安装：Win10+Ubuntu 18.04

关于双系统引导的问题

问题描述：

  1. 在先安装Win10之后安装Ubuntu系统，则默认会是Ubuntu系统引导Win10。如果希望启动时是Win10引导Ubuntu，通常的做法都是在Win10中安装EasyBCD工具来实现。
  2. 还涉及当需常删除Ubuntu系统时，不会影响Win10的正常启动运行。

本解决方案：

通过更改主板BIOS启动项的顺序。

原理

：

  1. 正常安装后，BIOS启动项将会出现Win10和Ubuntu的启动项，通过更改两个的启动顺序就能够进入不同的系统。所以日常选择Ubuntu启动项在第一项，而Ubuntu启动界面会引导Win10，因此可以满足日常双系统的选择需求。也不再在Win10中安装EasyBCD工具。

    PS:主要是该工具个人不喜欢，会更改window的引导方式。如果你喜欢使用EasyBCD方案，可以参考网上的教程。
  2. 当需要删除Ubuntu系统时，可直接在Win10系统中的磁盘管理中删除Ubuntu对应的磁盘区域（给Ubuntu分配的磁盘空间），然后重启时进入BIOS，选择Win10系统的启动项为第一项，则恢复为只有Win10系统情况。（

    亲测

     ）

安装Win10

两个注意事项：磁盘格式为GPT格式，安装模式为UEFI。（可自行百科相关关键字）

  1. 启动U盘制作

    可去MSDN或官网下载操作系统的

    .iso

    文件，然后使用UltraISO工具或者rufus工具制作操作系统安装U盘。

    注：本文使用UltraISO工具制作的Win10启动U盘

  2. 安装Win10

    插入U盘

    ->

     按键（F2）进入BIOS

    ->

     选择启动项

    ->

     选择UEFI模式的U盘

    ->

     开始安装

    ->

     进入Win10安装界面

    ->

     安装完成。

    注

     ：磁盘格式需要为GPT，如何更改可参看本文末

    附件A

     。

安装Ubuntu 18.04

  1. 启动U盘制作

    去Ubuntu官网下载系统

    .iso

     文件，使用rufus工具制作Ubuntu18.04启动U盘

    （官方推荐，不会出错）

     ，注意格式必须为UEFI+GPT。
  2. 在Win10中

    ->

     进入磁盘管理

    ->

     压缩出一块

    未分配

     磁盘（用于安装Ubuntu系统）

    ->

     插入Ubuntu启动U盘

    ->

     重启电脑。
  3. 重启按键（F2）进入BIOS

    ->

     选择启动项

    ->

     选择UEFI模式的U盘

    ->

     开始安装

    ->

     进入Ubuntu安装界面。

1、Ubuntu18.04 安装过程选择英文语音安装，安装成功后可以修改中文为系统语言。

2、Ubuntu18.04安装过程中重要的4个分区：

按照下列顺序分配
  • Step 1、 /：主分区，分区格式为ext4，本文实际分了20G。作用：安装系统和软件，类似于Window的C盘。
  • Step 2、swap：逻辑分区，分区格式为swap ，大小等于物理内存的1到2被（本文实际分了32G）。作用：充当虚拟内存。
  • Step 3、/home：逻辑分区，分区格式ext4，大小等于剩下的磁盘空间减去/boot分区的200M。 作用：Ubuntu的磁盘空间。
  • Step 4、/boot ：逻辑分区，分区格式为ext4， 大小为200MB 。作用：引导系统。

备注：将系统引导项设置为/boot分区或者有Window manager哪项，也可参看此文了解更多。

至此，双系统安装完毕 。 PART-2 Nvidia+CUDA9.0+cuDNN7.3.1+Tensorflow 1.8环境

CUDA9.0+cuDNN7.3.1+Tensorflow 1.8环境

备注

：本文安装过程汇总没有GCC降级操作，系统版本为Ubuntu 18.04，gcc=7.3。

Step-1 Nvidia显卡驱动安装

  1. 先删除原有的驱动： 
sudo apt-get remove --purge nvidia*
  1. 禁用nouveau 
sudo vim  /etc/modprobe.d/blacklist.conf
	1:在文本最后添加：（禁用nouveau第三方驱动，之后也不需要改回来）
		blacklist nouveau
		options nouveau modeset=0
	2:然后执行激活：
		sudo update-initramfs -u
  1. 官网下载对应Nvidia的驱动的

    .run

     文件，本文版本为390.87。 
执行： sudo sh ./xxxxxx.run 进行安装

注

：提示需要安装GCC、MAKE ，根据提示安装好后重新执行安装。

  1. 安装完成后查看显卡信息 
sudo nvidia-smi

Step-2 CUDA 9.0 安装

注

：本机安装Nvidia驱动版本为390.87，所以最高只能支持CUDA 9.x版本，而9.0更为稳定。具体可查看CUDA对驱动版本的要求。

  1. 官网下载CUDA的

    .run

     文件,本文选择的是9.0版本，下载好后执行： 
sudo sh cuda_9.0_xxxxx.run —override
 	#如果有补丁文件则等待主文件安装完成后，依次执行补丁文件：
 	sudo sh xxxx_1.run
	 sudo sh xxxx_2.run
 	sudo sh xxxx_3.run
 	sudo sh xxxx_4.run
  1. 安装过程中，除了提示安装驱动（nivdia driver…）选择

    NO

     （

    因为Step-1引进装好了显卡驱动，而且CUDA中的显卡驱动版本很低。

     ），其余均选择

    YES

     和

    默认设置

     。

  2. 安装完成后进行测试是否安装成功，去安装的示例文件夹中samples找到1_Utilities/deviceQuery/文件夹，在文件夹中执行sudo make ，生成可执行文件。

    执行查看是否成功：

./deviceQuery

Step-3 cuDNN 7.3.1安装

  1. 下载支持CUDA 9.0的cuDNN版本，本文版本为7.3.1。下载地址，需要先注册。
  2. cuDNN 7.3.1安装
  • 将 cudnn.h 文件复制到 /usr/local/cuda/include/中； 
sudo cp yourDownloadAddress/include/cudnn.h /usr/local/include/

注意

：这儿不是cuda-9.0文件夹，而是cuda文件夹。

  • 将其他cudnn*文件复制到/usr/local/cuda/lib64/中 
sudo cp yourDownloadAddress/lib64/libcudnn* /usr/local/lib64/
  • 权限： 
sudo chmod a+x /usr/local/cuda/include/cudnn.h  
sudo chmod a+x /usr/local/cuda/lib64/cudnn*
  • 完毕

Step-4 Anaconda 5.3安装

  1. 在官网下载好

    .sh

     安装文件后，执行西门命令进行安装（按提示安装）： 
bash xxxxxx.sh
  1. 查看是否安装成功： 
conda env list
  1. 修改pip的源，使用国内的（镜像）源，软件下载速度更快。
  • 创建一个文件夹 : mkdir ~/.pip/
  • 创建(或修改)一个文件： vim ~/.pip/pip.conf
  • 在其中写入： 
[global]
	index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

:qw

保存退出即可

注

:镜像连接必须https开头，http会有安全提示，且不能正常使用。

Step-5 tensorflow-gpu 1.8 安装

  1. 创建python 3.6的anaconda虚拟环境 
conda create -n yourEnvName python=3.6
  1. 使用pip安装tensorflow-gpu版本 
pip install tensorflow-gpu==1.8

注：tensorflow-gpu >=1.5的版本都支持CUDA 9.x+cuDNN7.x的环境

  1. 可通过

    import tensorflow as tf

     等方式来查看tensorflow是否安装成功。

至此：完成NVIDIA显卡驱动，CUDA9.0,cuDNN 7.3.1 ,tensorflow-gpu 1.8的环境安装，执行正常。

附件A

WIN10 安装中进行磁盘格式转换：

1、在win10的安装界面（选择磁盘的界面），shift+F10打开命令行。

依次输入以下命令进行格式转换：

>diskpart
>list disk （查看磁盘列表）
>select disk 0 (磁盘索引从0开始)
>clean (将清除所选磁盘的所有数据，新盘建议用此命令。有数据请百科其他方案。)
>convert gpt  (转换为GPT格式)
>list disk （查看磁盘列表）

->本文完<-

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