删除ubuntu系统：
1 先把window系统设置为第一启动项
2 通过win系统的磁盘管理器删除划分给ubuntu系统的分区
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安装ubuntu系统
下载镜像 Download Ubuntu Desktop | Download | Ubuntu
工具：一个空U盘（15G+）+UltralSO
打开，找到镜像，启动写入硬盘映像；选择你的U盘，写入；返回。 完成
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由于本人电脑是联想拯救者Y7000P，需要将电脑的显卡模式从独显模式调为均衡模式，否则安装的过程中会出现花屏。
关闭电脑插入U盘，F2进入bios，选择Boot Menu ，选择EFIUSB，选择install Ubuntu，选择中文简体，汉语，WiFi暂时先不选择，最小安装，安装类型选择其他选项手动分区，
1.挂载点"/" 主分区 空间起始位置 文件系统类型 ext4日志文件系统 容量102400M (100G)
2.挂载点-无 逻辑分区 空间起始位置 文件系统类型 交换文件系统(swap) 容量16384M(16G)（取决自己电脑的内存）
3.挂载点"/boot" 逻辑分区 空间起始位置 文件系统类型 ext4日志文件系统 容量16384 (16G)
4.挂载点-无 逻辑分区 空间起始位置 文件系统类型 efi 系统分区 容量16384M(16G)
5.挂载点"/home" 逻辑分区 空间起始位置 文件系统类型 ext4日志文件系统 容量 剩余全部
（分区完成后最下面一栏安装启动引导器的设备安装到/boot 分区下，最好）
计算机名称可以取消，尽量简单些
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------安装好之后添加源
先复制
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bcakup
打开sources文件
sudo gedit /etc/apt/sources.list
添加阿里和清华源
# 阿里云源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse ##測試版源 deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse # 源碼 deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse ##測試版源 deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse # 清华大学源 deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse ##測試版源 deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse # 源碼 deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse ##測試版源 deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------安装anaconda
清华镜像站：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
下载六十四位的Linux版本
安装
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
遇到问题输入回车或者yes，完成安装
环境配置
sudo gedit ~/.bashrc export PATH=$PATH:/home/xx/anaconda3/bin source ~/.bashrc
检验 conda -V,显示版本就是变量配置成功，或者终端输入python，出来3以上版本就是对的
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安装pycharm
官网下载pycharm edu版本
tar -xzf pycharm-edu-xxxx.tar.gz
bin文件找到pycharm.sh,./pycharm.sh完成安装
针对edu版本无法添加到收藏夹的问题
file->setting->Appearance&Behavior->Menus and Toolbars->Main menu->File,点击File然后‘+’，Add Action 搜索Tools，OK，还可以添加RUN Window VCS ，最后apply。建立一个文件，然后点击菜单栏Tools，Create Desktop Entry,弹框勾选，然后OK，重启即刻添加到收藏夹。
记得将环境配置为anaconda3的环境
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安装copytranslator(翻译软件)
sudo dpkg -i copytranslator.deb
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------安装Clion
安装编译工具包 sudo apt install gcc sudo apt install g++ sudo apt install make
解压后，./clion.sh即可
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VNC
解压server和viewer后终端输入
sudo vnclicense -add WHJRK-UXY7V-Q34M9-CZU8L-8KGFA
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安装qt 需要登陆账号密码
chmod a+x qt.......................
./xxxx.run
添加环境变量（根据自己情况）
sudo gedit /etc/profile export PATH="/home/brainiac/Qt/Tools/QtCreator/bin:$PATH" export PATH="/home/brainiac/Qt/5.15.0/gcc_64/bin:$PATH" source /etc/profile 依赖 sudo apt install libgl1-mesa-dev sudo apt install libxcb-xinerama0 sudo apt install build-essential
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------安装GPU（驱动通过软件更新器来自动打）
卸载现有驱动
sudo apt-get remove nvidia-*
sudo apt autoremove
禁用nouveau
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
添加blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u
禁用nouveau sudo gedit /boot/grub/grub.cfg 找到quiet slash，在后面添加 空格 acpi_osi=linux nomodeset
reboot
查询是否已经禁用 lsmod grep nouveau
bios中关闭安全boot
部分电脑（联想Y7000P）需要设置discreted graphics,部分是另一个，需要重复试错。联想电脑进入系统选择界面的时候，ubuntu摁e，删除nomodeset,换成acpi_osi-linux,F10进入系统
sudo gedit /etc/default/grub 将nomodest删除替换为 acpi_osi=linux
sudo update-grub
终端输入 ubuntu-drivers devices查看推荐的版本
使用软件更新器里面的其他附件，来自动打驱动
sudo apt-get update
sudo apt upgrade
重启reboot
输入nvidia-smi来查看是否成功
ps:如果重启黑屏，alt+ctrl+F2进入命令行模式，输入用户名密码
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo apt autoremove来卸载驱动,重启进入界面，解决问题
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Cuda
查看驱动 nvidia-smi（驱动通过软件更新器来自动打）
查看cuda版本nvcc -V
查看驱动对应的cuda版本
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versions
下载地址
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.2/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local_11.4.2-470.57.02-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local_11.4.2-470.57.02-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu1804-11-4-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
添加环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc
-----------------
测试是否安装成功
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------cudnn
下载地址https://developer.nvidia.com/
下载解压
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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pytorch
way1:在线安装
https://pytorch.org/
选择适合cuda的版本，一般cuda高于pytorch，输入命令在终端即可
way2离线安装
https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117993519#CPUGPU_33
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验证是否可用
import torch
a = torch.cuda.is_available()
print(a)
ngpu= 1 # Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
