Element我用的平臺(tái)是Ubuntu 18.04.3 LTS，安裝Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

時(shí)跟原作用的指令不起作用，建議先用我的以下指令我已修改，不行可以試試原作的。

為方便日常的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)與測(cè)試，本人在自己筆記本上搭建一個(gè)深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)環(huán)境，便于學(xué)習(xí)AI使用。本人使用的筆記本配置是CPU為8代i5，顯卡為GTX1060，內(nèi)存為8G，基本上可滿足日常的AI研究與學(xué)習(xí)。下面將介紹基礎(chǔ)環(huán)境的搭建配置過(guò)程：

1、安裝Ubuntu 18.04

（1）安裝操作系統(tǒng)

從Ubuntu官網(wǎng)上下載最新的Ubuntu 18.04 LTS版本的IOS文件，然后使用Image Writer等工具，將IOS文件寫入到U盤里面。
重啟電腦，在BIOS里面設(shè)置第一啟動(dòng)順序?yàn)閁盤，保存啟動(dòng)，進(jìn)入到Ubuntu操作系統(tǒng)的安裝界面，按照操作指引一步一步進(jìn)行安裝，安裝過(guò)程比較簡(jiǎn)單，在此就不再贅述。
注意：由于本人筆記本上的內(nèi)存并不大（只有8G），為了滿足后續(xù)的模型訓(xùn)練需要，在安裝操作系統(tǒng)時(shí)，將交換區(qū)設(shè)置得大一些，例如8G或16G，以防模型訓(xùn)練時(shí)讀取大量樣本導(dǎo)致內(nèi)存溢出。當(dāng)然，能加內(nèi)存條那就更好，土豪請(qǐng)隨意。

（2）安裝顯卡驅(qū)動(dòng)

安裝Ubuntu后默認(rèn)安裝的是開源版本的顯卡驅(qū)動(dòng)，為了后續(xù)能夠在使用tensorflow-gpu時(shí)能更好地發(fā)揮GPU的性能，推薦安裝NVIDIA官方版本的驅(qū)動(dòng)。
在Ubuntu里面，打開“軟件和更新”，點(diǎn)擊里面的“附加驅(qū)動(dòng)”標(biāo)簽頁(yè)，選擇使用NVIDIA driver，然后點(diǎn)擊“應(yīng)用更改”進(jìn)行官方驅(qū)動(dòng)的安裝，安裝后重啟電腦即可。

重啟電腦后，只要在電腦的設(shè)備信息里面看到“圖形”是顯示了GTX 1060，則說(shuō)明NVIDIA官方顯卡驅(qū)動(dòng)安裝成功了。

【注意】在安裝NVIDIA的官方驅(qū)動(dòng)時(shí)，最初是在官網(wǎng)上下載Cuda、Cudnn安裝文件手動(dòng)進(jìn)行安裝，安裝成功了，但卻無(wú)法加載驅(qū)動(dòng)。后來(lái)通過(guò)在Ubuntu的“軟件和更新”安裝官方驅(qū)動(dòng)，才順利解決，而且安裝也方便。

2、安裝Anaconda

由于后續(xù)在使用tensorflow建模時(shí)主要使用Python語(yǔ)言，因此，在這里選用了當(dāng)前非常流行的Python發(fā)行版本：Anaconda。Anaconda集成了大量的科學(xué)計(jì)算包，能根據(jù)需要自動(dòng)下載安裝軟件包和相應(yīng)的依賴包（p.s.這也是比pip先進(jìn)之處，pip無(wú)法管理依賴包的問題）。另外，使用Anaconda還能創(chuàng)建虛擬環(huán)境，這樣就能很方便地在同個(gè)電腦上使用Python 2.x、Python 3.x，tensorflow-cpu、tensorflow-gpu，相互之間不受影響，非常方便。

（1）下載

從Anaconda官網(wǎng)（https://www.anaconda.com/distribution/）上下載安裝包，選擇Linux系統(tǒng)，安裝基于Python 3.6版本

中國(guó)阿里鏡像源

（2）安裝

對(duì)下載的文件授予可執(zhí)行權(quán)限，然后進(jìn)行安裝

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

（Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh已經(jīng)無(wú)法解壓安裝不知道為什么，新電腦改裝Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh）

當(dāng)詢問是否把Anaconda的bin添加到用戶的環(huán)境變量中，選擇yes

初始化conda環(huán)境，再重啟當(dāng)前shell
conda init

如果出現(xiàn)conda 找不到命令的情況，給linux配置下環(huán)境變量

1）修改.bashrc文件,這種方法更為安全，它可以把使用這些環(huán)境變量的權(quán)限控制到用戶級(jí)別,這里是針對(duì)某一個(gè)特定的用戶，如果需要給某個(gè)用戶權(quán)限，使用這些環(huán)境變量，只需要修改其個(gè)人用戶主目錄下的.bashrc文件就可以了。

sudo nano /root/.bashrc

最后面加上：export PATH="/Users/用戶名/anaconda3/bin:$PATH"

例如：

export PATH=/home/element/anaconda3/bin:$PATH

source /root/.bashrc

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

2)修改/etc/profile文件

推薦使用這種方法，因?yàn)樗杏脩舻膕hell都有權(quán)使用這些環(huán)境變量，缺點(diǎn)是可能會(huì)給系統(tǒng)帶來(lái)安全性問題。這里是針對(duì)所有的用戶的,所有的shell;

sudo nano /etc/profile

export PATH="/Users/用戶名/anaconda3/bin:$PATH"

source命令使修改立刻生效：

source /etc/profile

再關(guān)閉終端重開就可以了

更多操作參考：http://www.360doc.com/showweb/0/0/879075930.aspx

（3）配置conda國(guó)內(nèi)鏡像源

為了提升conda的安裝軟件包時(shí)的下載速度，建議對(duì)conda配置國(guó)內(nèi)的鏡像源（清華大學(xué)conda鏡像源），配置方式如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --set show_channel_urls yes

如果要切回默認(rèn)源，則執(zhí)行

conda config –remove -key channels

【注意】網(wǎng)上很多配置conda國(guó)內(nèi)鏡像源的教程都只寫著只配置清華大學(xué)conda的free鏡像（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/），但該源的很多軟件包并不是最新版本，為了能更新最新版本，再指定一個(gè)清華大學(xué)conda的main鏡像（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/），這樣就能安裝、更新最新版本的軟件了。

（4）創(chuàng)建虛擬環(huán)境

使用conda create命令創(chuàng)建虛擬環(huán)境到指定路徑，并指定Python版本，同時(shí)可以將需要一起安裝的包也一起指定。下面創(chuàng)建一個(gè)名為tensorflow的虛擬環(huán)境，指定使用Python 3.6版本，并在虛擬環(huán)境中安裝numpy、scipy、matplotlib、jupyter等軟件包，命令如下：

conda create --name tensorflow python=3.6 numpy scipy matplotlib jupyter

其中-n指定虛擬環(huán)境的名稱
默認(rèn)安裝的路徑位于anaconda安裝目錄下的envs文件夾里面，也可以使用—prefix參數(shù)來(lái)重新指定虛擬環(huán)境路徑

如果要?jiǎng)?chuàng)建第二個(gè)虛擬環(huán)境，只需使用不同的名稱即可，如果創(chuàng)建一個(gè)名為tensorflow2，指定使用Python 2.7版本，則命令如下：

conda create --name tensorflow2 python=2.7

如果要查看有哪些虛擬環(huán)境，則執(zhí)行以下命令：

conda info -e
移除環(huán)境的話，則執(zhí)行以下命令：
conda remove -n tensorflow2 --all

【注意】如果在創(chuàng)建conda虛擬環(huán)境時(shí)沒有指定python的版本，則默認(rèn)是使用anaconda安裝目錄下bin中的python版本。為了實(shí)現(xiàn)虛擬環(huán)境的隔離，必須指定python版本

（5）激活虛擬環(huán)境

創(chuàng)建好conda虛擬環(huán)境后，在使用之前必須先進(jìn)行激活。下面激活剛創(chuàng)建的tensorflow虛擬環(huán)境，命令如下：

conda activate tensorflow

如果要注銷退出當(dāng)前的虛擬環(huán)境，則執(zhí)行命令：

conda deactivate tensorflow

非常方便，具體的更多anaconda 介紹、安裝、配置查看以下連接

http://www.360doc.com/showweb/0/0/878754878.aspx

3、安裝tensorflow-gpu

為了提升AI模型的訓(xùn)練效率，安裝使用tensorflow-gpu進(jìn)行模型訓(xùn)練。
激活進(jìn)入剛才創(chuàng)建的tensorflow的conda虛擬環(huán)境

conda activate tensorflow

然后使用以下命令安裝tensorflow-gpu

conda install tensorflow-gpu

conda將會(huì)檢測(cè)tensorflow-gpu的最新版本以及相關(guān)的依賴包，包括調(diào)用NVIDIA顯卡所需要的Cuda、Cudnn等依賴環(huán)境，都會(huì)自動(dòng)按順序進(jìn)行安裝，非常方便吧。
如果需要升級(jí)tensorflow-gpu的版本，則執(zhí)行以下命令進(jìn)行更新

conda upgrade tensorflow-gpu

注意：并不是所有軟件包都能直接安裝，有一些需要指定安裝源，例如做AI中經(jīng)常會(huì)用到的OpenCV便是無(wú)法直接安裝的，需要指定安裝源，命令如下：

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

4、安裝PyCharm

PyCharm是一個(gè)優(yōu)秀的Python開發(fā)IDE環(huán)境，特別是還提供了社區(qū)版可以免費(fèi)使用，業(yè)界良心?。?/p>

（1）安裝PyCharm

在Ubuntu里面安裝PyCharm非常簡(jiǎn)單，在Ubuntu軟件商城里面搜索“pycharm”，然后選擇社區(qū)版“PyCharm CE”進(jìn)行安裝即可，非常方便。

（2）在PyCharm中使用conda虛擬環(huán)境

為了能夠在PyCharm中使用我們自己創(chuàng)建的conda虛擬環(huán)境，需要進(jìn)行下配置。在Pycharm的Files>>settings>>Project Interpreter>>Add local 里面添加剛才創(chuàng)建的conda虛擬環(huán)境的目錄下所在的Python 3.6程序，應(yīng)用之后就可以使用我們自己使用的虛擬環(huán)境了，如下圖所示：

至此，“AI實(shí)戰(zhàn)”的基礎(chǔ)環(huán)境搭建就已全部配置完成了。

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1、安裝Ubuntu 18.04