安装Ubuntu20.04与安装NVIDIA驱动的教程

安装ubuntu 20.04 安装nvidia 驱动配置pytouch 和tensorflow环境

本机环境：戴尔g3 3579
win10 ，系统在128固态硬盘

安装ubuntu20.04

1开机按f2进入bios
2 security boot 设置disable

安装nvidia驱动

最开始安装驱动，首先禁止nouveau
然后卸载原先的nvidia驱动(如果有）

但是装完出现这种情况
nvidia-smi有输出，nvidia-settings有反映，而且还生成了快捷图标
但是重启生效后，在设置->关于：显卡由原来的集成显卡630变成了lvib什么的
虽然不影响审定学习环境搭建但是总感觉以后会挂的
还有一种情况是，装完成驱动后，在设置->关于：显卡显示gtx1060。但是每次开机或者关机显示：dev/sda5 clean …dev/sda6 clean.等2s后关机，开机也是这样。
还有一种情况是，环境搭建好了，驱动什么的都好了，但是一个命令，当时在安装网易云音月，要弄什么依赖，然后一行命令过去，开机无限闪现dev/sda6 clean 。ctro-alt-f1能打开tty,但是用户名和密码来不及输入，tty闪退，1s不到。然后进不了系统。最后重装系统
现在：
装完ubuntu系统后，什么更新都不要，也不要禁止nouveau。第一件事情直接装驱动，

安装Ubuntu20.04与安装NVIDIA驱动的教程

重启后，麻事情没有。

搭建pytouch

安装miniconda3，
换中科大，清华源
conda create -n pytouch python=3.7
conda activate pytouch
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda install pytorch=0.4.1 torchvision cuda90

安装pycharm

安装Ubuntu20.04与安装NVIDIA驱动的教程

点击tools->create desktop entry 直接生成快捷键
设置编译器为pytouch
填写代码测试使用了gpu：

				?

									import torch

									flag = torch.cuda.is_available()

									print(flag)

									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)

									print(torch.cuda.get_device_name(0))

									print(torch.rand(3,3).cuda()) 

									# true

									# cuda:0

									# geforce gtx 1060

									# tensor([[0.5772, 0.5287, 0.0946],

									#  [0.9525, 0.7855, 0.1391],

									#  [0.6858, 0.5143, 0.8188]], device='cuda:0')

安装tensorflow14

				?

									import tensorflow as tf

									from tensorflow.python.client import device_lib

									print(device_lib.list_local_devices())

									import warnings

									warnings.filterwarnings("ignore")

									hello=tf.constant("hello,tensorflow")

									print(hello)

									a=tf.constant([1.0,2.0]) #定义常数

									b=tf.constant([3.4,4.0])

									result1=a+b

									print("a+b=",result1)

									c=tf.constant([[3.0],[1.4]])

									result2=a+c

									sess=tf.session()

									print("result1:",result1)#显示结果是“add:0"的张量，shape只有一个元素，即维度是1

									# 2表示第一个维度有两个元素，且是浮点型

									try:

									 print(sess.run(result1))

									 print("result2:",result2)

									 print(sess.run(result2))

									 print(sess.run(hello))

									except:

									 #异常处理

									 print("exception")

									finally:

									 #关闭会话，释放资源

									 sess.close()