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一、安装ubuntu
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二、安装anaconda
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三、安装python
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四、安装opencv
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五、安装pycharm
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六、安装nvidia
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七、配置pytorch环境
我的环境
我的处理器是 AMD Ryzen 7 4800H with Radeon Graphics 2.90 GHz
显卡是GeForce RTX 3060
windows10安装ubuntu18.04双系统的教程，看这一篇就好啦！
https://www.cnblogs.com/masbay/p/11627727.html
我遇到的问题
1.磁盘分区出现问题：
明明有200G的空余，分区的时候分不了了
解决办法
发现之前设置了虚拟内存，可能会占掉一大部分的内存
找到高级系统设置→高级→性能→设置
性能选项中的高级页面里，找到虚拟内存→更改
选择要分区的磁盘，可以自定义大小，值稍微改小一点，空出一点余量可以用来分区。
2.ubuntu进入时出现问题：
由于我是ADM的处理器，可能会出现这样的问题。按下面这篇博文解决即可
https://zhuanlan.zhihu.com/p/360125515?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&s_r=0
二、安装anaconda输入
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
长按enter阅读完条款，然后输入yes，再按enter 就OK啦
修改自己的bin路径！一定要改成自己的路径哦！
export PATH=$PATH:/home/xxx/anaconda3/bin # 修改为自己的bin路径
保存更改
source set_env.sh三、安装python
添加清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes
创建python环境
conda create -n py38 python=3.8 #可以是python=3.6
激活新的环境（以后pip也要先激活这个环境）
source activate py38 #或者py36，看自己的环境名字
查看环境列表
conda env list conda info -e
查看环境包含的包
conda list
然后就可以安装各种包啦！直接pip/conda install就可以
四、安装opencv激活环境
source activate py38 #或者py36，看自己的环境名字
安装opencv
conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv五、安装pycharm
直接看这一篇就可以啦！
http://t.csdn.cn/MiwKV
创建快捷方式部分补充：
可以直接在pycharm启动时，进行设置 creat desktop entry就OK啦
六、安装nvidia看这一篇就够啦
https://www.cnblogs.com/litifeng/p/10817562.html
七、配置pytorch环境激活环境，已经在环境中的可以不运行该语句
conda activate py36
要先添加清华源，添加后会快很多
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 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
安装pytorch前要先安装numpy
conda install numpy
然后进入pytorch官网，链接在下方
PyTorch
最好不要直接选，每次直接选择都配置失败了！！点下面那个previous version of PyTorch
最好先用 nvcc -V 看一下cuda是什么版本的
然后在这里面找相应的版本
我是9.1版本的 但是好像找不到9.1，只能装了9.2
输入下面命令就好啦
# CUDA 9.2 conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
装好以后使用一下命令测试一下
import torch torch.cuda.is_available()
若输出为true则成功啦！
