从零深度学习环境配置

写作本文的主要目的是为了给分析组的台式机配置安装提供指导，同时也是一个通用的配置方案。

1.概述

    首先需要安装操作系统，建议Ubuntu 16.04并且更新各组件，然后安装，最后安装Tensorflow或PyTorch。值得一提的是，本教程只能提供大致的指导，还需要读者具有Ubuntu的较好操作功底，能够自主解决一些经典的异常与错误。成为一名深度学习科学家需要首先是一名计算机科学家。

2.安装Ubuntu

    该步需要根据不同机型的情况，进行灵活处理。

    对于分析组的台式机，配置列表详见附1。

    使用UltraISO将iso镜像写入U盘中，然后从U盘启动系统。其中Group 2018机器直接选择install ubuntu，Group 2019机器需要选择try without install，然后进入桌面后双击install ubuntu 16.04图标开始安装。如果选择直接安装，PCIE BUS报错会导致无法操作。

    进入安装界面后，确认 Install third-party software 处于未选中状态，否则尝试安装graphics相关的模块是可能出错。

    其余选项结合自己的知识进行选择。

    在安装成功后，Group 2019机器还需要强行关机，重新启动后，在root用户下更改grub文件：

vim /etc/default/grub

更改以下配置为：

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash pci=nomsi"

更新grub

update-grub

然后强行关机重启即可。

3.安装显卡驱动

首先更新apt与系统组件，也可以将apt源更改为tuna源，参见 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/

apt update
apt upgrade

附1：分析组台式机配置

Group 2018：A001-A005 技嘉Z370 i7-8700k 32G内存 970EVO-1T 七彩虹2080Ti*2

Group 2019：A006-A009 华硕Z370-A i7-9700k 32G内存 970EVO-1T 七彩虹2080Ti*2

最后

以上就是腼腆苗条为你收集整理的从零深度学习环境配置的全部内容，希望文章能够帮你解决从零深度学习环境配置所遇到的程序开发问题。

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