介绍

本文主要记录了 Ubuntu 上从零开始配置环境、安装软件时的一些经历和心得总结。原文于2019.5.28更新完毕，现将其重新修改整理并发布于此。

在深度学习环境配置部分，主要介绍了如何配置 Nvidia 驱动、 CUDA 和 cuDNN。接下来介绍了深度学习框架的安装方式，包括 Theano-gpu、TensorFlow-gpu 和 PyTorch-gpu。这里最好是先配置好环境，再安装某个具体的框架，顺序不要颠倒。

在常用软件部分，大部分都可以直接在 Ubuntu 软件 或对应的 软件官网 中直接下载安装，少部分需要手动配置环境。该部分包含的全部软件有：

1. Ubuntu 软件中心：Evince、Mendeley、PyCharm、JabRef、Mathpix
2. 软件官网：XMind、有道词典、网易云音乐、福昕阅读器、Visual Studio Code、unar
3. 手动配置：Chrome、WPS、ClamAV、QQ、TeamViewer、Unity Tweak Tool、LaTex

系统和显卡

• 系统：Ubuntu 16.04
• 显卡：GeForce GTX 1070 - Nvidia

深度学习环境配置

为了使用现有的基于GPU的深度学习框架，需要提前安装相关的依赖，这里主要列举一些重要依赖（CUDA、cuDnn）的安装过程和注意事项。一些更为基础的依赖（例如：NumPy、SciPy 等）则可以简单地使用 pip install xxx 来安装，或者利用 PyCharm 的安装包管理进行安装。具体操作为：在 PyCharm 设置中选择项目解释器，点击 + 来添加需要的依赖。

每个工程项目都对应着各自的 Python 解释器和环境，默认的解释器是 Python 2.x 或 Python 3.x，默认的环境是选择的解释器对应的那个系统环境。当然，也可以为每个工程项目建立各自独立的环境，因此，不论是通过 pip 还是 + 来安装依赖时都需要注意，一定要将环境切换至当前工程项目的环境下，再执行安装操作。

安装 Nvidia 显卡驱动

1. 获取驱动
   lspci -vnn | grep VGA # 获取显卡型号，我的是 GTX 1070
   在 Nvidia官网 下载支持GTX 1070显卡的最新驱动（.run类型）

2. 卸载原有 Nvidia 显卡驱动（首次安装即可跳过）
   sudo apt-get remove --purge nvidia*
sudo chmod +x *.run # 修改原有版本 .run文件的权限
   sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall # 卸载原有版本

3. 禁用 nouveau 驱动
   sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf # 打开文件
   在文末添加：
   blacklist nouveau
   options nouveau modeset=0
   sudo update-initramfs -u
   重启后执行 lsmod | grep nouveau 若没有输出，表示禁用成功

4. 禁用 X-Window 服务
   sudo service lightdm stop # 这会关闭图形界面，但不用紧张

   按 Ctrl-Alt+F1 进入命令行界面，输入用户名和密码登录即可
   在命令行输入：sudo service lightdm start，然后按 Ctrl-Alt+F7 即可恢复到图形界面

5. 安装驱动
   sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run # 给文件赋予执行权限
   sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files # 运行参数非常重要，不可省略

   -no-x-check：表示安装驱动时不检查X服务，非必需
   –no-nouveau-check：表示安装驱动时不检查nouveau，非必需
   –no-opengl-files：表示只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。这个参数不可省略，否则会导致登陆界面死循环，英语一般称为”login loop”或者”stuck in login”

6. 测试
   nvidia-smi # 若有详细的GPU信息列表，表示驱动安装成功
   

7. 参考链接
   Ubuntu下安装nvidia显卡驱动（安装方式简单）
   Ubuntu 16.04安装NVIDIA驱动

安装 CDUA

1. 获取驱动
   由 nvidia-smi 结果可知，我的显卡驱动版本是 Driver Version: 390.77，从 Nvidia官网 通过显卡驱动和 CUDA 的对照表（如下图所示），安装 CUDA 8.0 和 CUDA 9.0 就可以满足上层框架的全部需求。因此，从 Nvidia官网 下载 CUDA 8.0 和 CUDA 9.0 安装包（.run类型）。
   

2. 安装驱动
   sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev # 安装相关依赖
   sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run # 开始安装
   终端信息和安装选项：

   accept/decline/quit: accept # 接受协议
   Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
   y)es/(n)o/(q)uit: n # 是否安装显卡驱动包，第一个 CUDA 版本安装时选y，第二个 CUDA 版本安装选n
   Install the CUDA 8.0 Toolkit?
   (y)es/(n)o/(q)uit: y # 是否安装工具包，选择 y
   Enter Toolkit Location
   [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: # 工具包安装地址，默认回车即可
   Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
   (y)es/(n)o/(q)uit: y # 添加符号链接（即软链接）
   注：为该版本的 cuda 生成软链接，以供系统和其他程序调用。如果是安装首个 cuda 版本，一定选择 yes，如果是安装第二个版本且不准备立即使用它，则选择 no。后面将介绍多个版本 cuda 之间的切换方法。
   Install the CUDA 8.0 Samples?
   (y)es/(n)o/(q)uit: y # 安装样例
   Enter CUDA Samples Location
   [ default is /root ]: # 样例安装地址默认即可

3. 配置环境变量
   gedit ~/.bashrc # 使用 gedit 编辑器打开配置文件
   在文末添加：
   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
   export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
   source ~/.bashrc # 使之生效

4. 测试
   nvcc -V # 显示CUDA信息即安装成功

5. 多版本 CUDA 切换
   修改 /usr/local/cuda 这个软链接的指向，指向哪个版本便会使用哪个版本。
   sudo rm -rf /usr/local/cuda # 删除原来的软链接
   sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0 /usr/local/cuda # 创建新的软链接指向CUDA 9.0
   sudo stat /usr/local/cuda # 查看软链接指向
   

6. 参考链接
   Ubuntu 多个版本CUDA同时存在的解决办法

安装 cuDNN

1. 获取安装包
   在 Nvidia官网 下载对应的安装包(.tgz格式)。我搭配 CUDA 8.0 和 CUDA 9.0 的两个 cuDNN 的版本分别是：cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz 和 cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.0.29.tgz。

2. 安装
   tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz # 解压
   将对应的文件移入 CUDA 软链接文件夹内
   sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 多版本 CUDA 问题
   由于在切换 CUDA 版本时，会将 /usr/local/cuda/ 删除并重新生成，cuDNN 便会随着旧版本一同删除，因此，在多个 CUDA 版本的情况下，稳妥的做法是将对应的 cuDNN 文件分别移入 /usr/local 目录下的 cuda 8.0 和 cuda 9.0 中。这样做便保证了在切换 CUDA 版本时，cuDNN 依旧有效。

深度学习框架安装

安装 Theano-gpu

1. 官网了解
   先确定需要的 Theano-gpu 版本，再从 Theano官网 查看安装该版本 Theano 所需的外部依赖，依次安装所有的外部依赖。libgpuarray 的安装比较复杂，单独加以说明。
   git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git # 若没有 git 工具，直接去网页端下载解压也行
   cd libgpuarray
mkdir Build
cd Build
make
make install
python setup.py build # 在 libgpuarray 文件夹中
   python setup.py install # 在 libgpuarray 文件夹中
   sudo ldconfig

2. 安装Theano
   sudo pip install theano==0.8.2 # == 后面是指定的版本号
   sudo gedit .theanorc
   在文末添加

   [global]
   floatX=float32
   device=gpu
   base_compiledir=~/external/.theano/
   allow_gc=False
   warn_float64=warn
   [mode]=FAST_RUN
   [nvcc]
   fastmath=True
   [cuda]
   root=/usr/local/cuda

3. 测试
   python
import theano # 没有报错即为安装成功
   

4. CNMeM 报错
   报错：Theano: CNMeM is disabled, CuDNN not available
   解决：
   sudo gedit .theanorc
   在文末添加

   [lib]
   cnmem=0.8

5. 参考链接
   libgpuarray Installation
   Theano: CNMeM is disabled, CuDNN not available
   Ubuntu 16.04下CUDA8.0+Theano+Caffe+TensorFlow环境搭建

安装 TensorFlow-gpu

1. 官网了解
   从 TensorFlow官网 查看需要的软硬件要求（如下图），安装需要的依赖。
   
2. 安装 TensorFlow
   使用 PyCharm 创建一个新的运行环境venv_tensorflow，放在默认路径 /home/wtl 下，用 PyCharm 的包资源管理器选择 tensorflow-gpu==1.7.0 进行安装，详情如下图，或者在新的环境下使用 pip 安装，指令如下：
   pip install tensorflow-gpu==1.7.0
   
3. 参考链接
   TensorFlow官网

安装 PyTorch-gpu

1. 官网了解
   从 PyTorch官网 选择适合的版本，发现 pip 指令仅需要安装两个包即可，于是果断使用 PyCharm 来安装。
   

2. 安装PyTorch
   使用 PyCharm 创建一个新的运行环境 venv_pytorch，放在默认路径 /home/wtl 下，用 PyCharm 的包资源管理器选择 torch==1.0.0、torchvision==0.2.2 进行安装，安装详情如下图：
   

3. 参考链接
   PyTorch官网

常用软件安装方式

通过 Ubuntu 软件中心

• Evince——PDF 阅读器
• Mendeley——论文管理
• PyCharm——Python IDE
• JabRef——参考文献管理
• Mathpix——公式提取转换

从软件官网下载

• XMind——思维导图 XMind 官网
• 有道词典——划词翻译 有道官网
• 网易云音乐——音乐播放器 网易官网
• 福昕阅读器——PDF 阅读器 foxit 官网
• Visual Studio Code——文本（代码）编辑器 Visual Studio官网
• unar——解压工具 sudo apt-get install unar

需要手动配置环境

Chrome——浏览器

1. 安装 Chrome
   从 Google 官网 下载安装包（.deb类型）。
   sudo apt install libappindicator1 libindicator7 # 安装依赖
   sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd.deb # 版本要对应
   sudo apt -f install # 修复依赖

2. 参考链接
   Ubuntu16.04安装谷歌浏览器

WPS——文件编辑

1. 安装 WPS
   从 WPS 官网 下载安装包，解压安装。
   sudo dpkg -i wps-office_10.1.0.5672~a21_amd64.deb # 版本要对应

2. 如果有字体缺失问题
   下载字体库 分享链接
   sudo mkdir /usr/share/fonts/wps-office # 创建文件夹
   sudo cp -r wps_symbol_fonts.zip /usr/share/fonts/wps-office # 移入字体库
   sudo unzip wps_symbol_fonts.zip # 解压至当前文件夹

3. 参考链接
   Ubuntu16.04 安装WPS（亲测）

ClamAV——杀毒软件

1. 安装 ClamAV
   sudo apt-get update # 更新源
   sudo apt-get install clamav # 安装
   sudo apt-get install libclamunrar6 # 可扫描.RAR压缩文件
   sudo freshclam # 更新病毒库

2. 扫描病毒
   sudo clamscan -r /home # 扫描 home 目录
   sudo clamscan -r --bell -i / # 全盘扫描，只输出被感染的文件

3. 安装图形界面
   sudo apt-get install ClamTK # 可设置扫描计划等

4. 参考链接
   Ubuntu安装使用ClamAV(杀毒软件)

QQ——社交与文件传输

1. 安装 wine
   sudo add-apt-repository ppa:wine/wine-builds # 添加源
   sudo apt-get update # 更新源
   sudo apt-get install winehq-devel # 安装 wine

2. 安装 QQ
   从百度云下载安装包 分享链接 提取码 : cozz
   tar xvf wineQQ8.9_19990.tar.xz -C ~/ # 解压至主目录，完成安装

3. 卸载 QQ
   rm -rf ~/.wine
rm -rf ~/.local/share/applications/wine-QQ.desktop
rm -rf ~/.local/share/icons/hicolor/256x256/apps/QQ.png
rm -rf ~/.fonts/simsun.ttc

4. 参考链接
   ubuntu安装新版QQ

TeamViewer——远程控制

1. 安装 TeamViewer
   从 TeamViewer 官网 下载安装包（.deb类型）。
   sudo apt-get install libjpeg62:i386 libxinerama1:i386 libxrandr2:i386 libxtst6:i386 ca-certificates # 安装依赖
   sudo dpkg -i teamviewer_13.1.3026_amd64.deb # 版本要对应
   sudo apt -f install # 修复依赖

2. 参考链接
   UBUNTU16.04下Teamviewer的安装

Unity Tweak Tool——桌面美化工具

1. 安装 Unity Tweak Tool
   设置软件源，这些源在国外，速度有点慢
   sudo add-apt-repository ppa:noobslab/themes
sudo add-apt-repository ppa:noobslab/apps
sudo add-apt-repository ppa:docky-core/ppa
sudo apt-get update
   安装 Ubuntu tweak，用它来设置主题和图标
   sudo apt-get install unity-tweak-tool

2. 参考链接
   Ubuntu桌面美化（unity-tweak-tool）
   Ubuntu16.04主题美化！简简单单打造仿Mac苹果系统!

LaTeX——基于ΤΕΧ的高效排版系统

LaTeX 是一种高效的排版系统，普遍用于书籍、科技文档等的写作，它的内容和样式完全分离，排版过程是 源文件→编译→生成 PDF，相比 Word，主要的优势有：高效整洁的数学环境、更清晰的文档结构。

1. 安装 TexLive（编译器）
   从清华镜像下载安装包（2018版）清华镜像
   sudo apt-get install perl-tk perl-doc # 安装依赖
   tar -xzf install-tl-unx.tar.gz # 解压
   cd install-tl-2018*
sudo ./install-tl # 终端安装
   sudo ./install-tl -gui # 通过图形界面安装

2. 配置环境变量
   要注意路径名一定要与自己的版本相对应。
   export PATH=/usr/local/texlive/2018/bin/x86_64-linux:$PATH
export MANPATH=/usr/local/texlive/2018/texmf-dist/doc/man:$MANPATH
export INFOPATH=/usr/local/texlive/2018/texmf-dist/doc/info:$INFOPATH
sudo visudo
   将 secure_path 修改为：secure_path="/usr/local/texlive/2018/bin/x86_64-linux:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/snap/bin"

3. 字体设置
   报错：fontspec error: “Times New Roman” cannot be found.
   解决：sudo apt-get install msttcorefonts # 安装 CoreFonts 字库
   报错：fontspec error: “KaiTi” cannot be found.
   解决：从 win7 的 c:\windows\fonts 中拷贝 KaiTi 至 ubuntu 的目录 /usr/share/fonts，然后在终端执行如下命令：
   sudo mkfontscale
sudo mkfontdir
sudo fc-cache -fv
   终端显示 fc-cache: succeeded，表示字体库已经安装好。

4. 安装TeXstudio（编辑器）
   sudo add-apt-repository ppa:sunderme/texstudio # 添加 PPA
   sudo apt-get update
sudo apt-get install texstudio

5. 配置 TeXstudio（编辑器）
   主要对其 Commands 和 Build 部分进行配置。
   Commands 配置：Options→Configure TeXstudio→Commands，将BibTeX、BibTeX 8-Bit、Biber 的路径设置为 TeXlive 安装路径下对应 EXE 文件。
   Build 配置：Options→Configure TeXstudio→Build，将 Default Compiler 修改为 XeLaTeX（默认编译器），将 Default Bibliography Tool 设置为 BibTeX（默认参考文献工具，应该是和命令设置中的 EXE 对应）。
   

6. 参考链接
   LaTeX介绍
   ubuntu下安装TexLive
   Ubuntu安装中文字体
   如何在Ubuntu 18.04/17.10/16.04中安装TeXstudio 2.12.8
   LaTeX新手入门以及TeXlive和TeXstudio的安装使用
   iNSFC - 2017 年国家自然基金 LaTeX 模板