关于安装好Ubuntu双系统后应该做的一些事

很多情况下都需要获取特权才能执行一些命令

方式1:
$ su

然后输入密码 默认好像是 123456

方式2：

在命令前加 sudo

安装VIM

apt-get install vim

配置国内高速源（自用清华的源

命令：

（先键入su 进入特权模式

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root@knightmet-Lenovo:/usr/local/shadowsocksr# cd /etc/apt

root@knightmet-Lenovo:/etc/apt# cp sources.list sources.list.bak

root@knightmet-Lenovo:/etc/apt# vim sources.list

将sources.list文件的内容替换为如下
相关vim命令：ggvg 全选 :wq 保存退出 s 编辑文本

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# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse

# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse

# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse

# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse

# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse

# 预发布软件源，不建议启用

# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse

# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse

更新源

root@knightmet-Lenovo:/etc/apt# apt-get update

解决双系统时间冲突

ubuntu系统下输入:

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timedatectl set-local-rtc 1 --adjust-system-clock
timedatectl set-ntp 0

然后进入win更新时间

关于ubuntu 安装 tar.gz 文件

一般解压出来都会有一个说明文档，里面会写有安装命令。

关于修改文本读写权限（修改只读文件

chmod a+w filename

Anaconda相关操作

官网下载安装包（最新的即可）

$ bash Anaconda-....... 输入完前几个字母按Table键自动补齐）

安装完成后需要配置/etc/profile,添加下面这行进文件里

export PATH=$PATH:.:/root/anaconda3/bin

配置完后，输入

$ source /etc/profile

查看安装信息

$ conda info

查询当前安装的库

$ conda list

安装库

$ conda install

切换源 拿国内清华大学源举例

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$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

$ conda config --set show_channel_urls yes

安装pytorch

$ conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith

创建新的python环境 (最新的anaconda基于py3.7 想用3.6）

$ conda create -n py36 python=3.6 anaconda

查看Anaconda所安装的python版本

$ conda info -e

Anaconda切换python版本

$ conda activate py36 (你create python environment 时给环境起的名字）

配置CUDA(GPU加速计算）

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$ dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb

$ apt-get update

$ apt-get install cuda

检查cuda是否安装成功

$ nvidia-smi

这样子就成功了


注：此处可能因为显卡驱动没有更新而失败。需要上显卡对应官网选择对应型号的Linux驱动下载。下载完安装时需要进入命令行界面（快捷键Ctrl+Alt+F2),退出命令行（Ctrl+Alt+F7)

命令如下：

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$ su

$ service lightdm stop

$ init 3

然后进入驱动文件对应路径，安装驱动

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$ ./NVIDIA-Linux-x86_64..........   (.run格式文件)

$ reboot (重启）

至此可以开始深度学习之旅了。

本来在简书上写好一份了，但我的本质是爱折腾。

今天没有做好的事

Ubuntu 上面的ssr代理没有搭好，python编译器和atom没装完，博客评论功能还有点问题。