Loading... ## 0x00 配置 ### 硬件 OS： Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G ### 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 python: 3.6 opencv: 3.4.1 tensorflow: 1.13.1 CUDA: 10.0 cuDNN: 7.5.0 ## 0x01 安装显卡驱动 由于 X299 主板不提供集显输出，Ubuntu 18.10 官方软件源也不包含 RTX 2080 的驱动，导致了装完 Ubuntu 之后无法初始化图形界面，屏幕上只有一个闪烁的光标位于左上角 待闪烁的光标出现后按下 `Ctrl + Alt + F2` 进入 tty2，输入用户名和密码后使用命令行进行操作 **注意：在 Linux 中输入密码是没有回显的** 接下来使用 ROOT 用户进行操作 ```bash sudo -s ``` 将清华 TUNA 的软件源添加至 apt 源列表（`/etc/apt/source.list`）中 > apt (Advanced Packaging Tool) 是 Debian 系 Linux 的包管理工具，其中包括 apt-get、apt-cache 和 apt-cdrom > cat 命令用于将文件中的内容输出到终端，>> 用于将 cat 输出的文本追加到文件末尾 **注意：>> 符号用于追加到文件末尾，> 符号用于替换文件内容，不要写错导致文件内容被替换** [mirror source for Ubuntu - TUNA](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/) 检查软件包更新 ```bash apt update apt upgrade -y ``` 安装常用工具 ```bash apt install -y gcc make vim net-tools htop openssh-server gnome-tweak-tool fcitx-googlepinyin ``` 由于某些原因，该驱动需要先用 runfile 安装，再用 apt 安装才能保证驱动完整 **补充：经测试发现 2019 年 5 月最新版的 410.104 runfile 驱动安装后仍然存在问题，所以这里使用 410.93 runfile + 410.104 apt 的搭配** **补充：出现该问题的原因可能并不是 runfile 驱动不完整，而是 runfile 安装后无法注册驱动，有待测试** ### runfile 安装 下载 NVIDIA 适用于 Linux x64 的 410.93 驱动 [NVIDIA Driver 410.93 for Linux](http://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/410.93/NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run) ```bash wget http://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/410.93/NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run ``` 为驱动安装文件添加执行权限并执行 ```bash chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run --silent --no-cc-version-check --run-nvidia-xconfig ``` | 参数 | 功能 | | :-----------------: | :-----------------: | | no-cc-version-check | 不检查 gcc 版本 | | run-nvidia-xconfig | 运行 nvidia-xconfig | ### apt 安装 添加 NVIDIA Graphics 驱动软件源，并安装 nvidia-driver-410 ```bash add-apt-repository -y ppa:graphics-drivers/ppa apt install -y nvidia-driver-410 ``` 此时由于刚刚安装完驱动，需要重新启动系统以使系统认出设备，同时使刚刚安装的 fcitx-googlepinyin 生效 ```bash reboot ``` 重启后图形界面应正常启动 ## 0x02 配置安装常用软件 ### 更改用户目录语言 从应用程序列表中打开语言支持，此时提示系统安装的语言包不完整，选择安装，待安装完成后将键盘输入法系统切换为 fcitx 按下 `Ctrl + Space` 即可切换为 Google 拼音输入法 如果在安装系统的时候选择的语言是中文，用户目录下的文件夹都是以中文命名的，这样在命令行界面下操作非常不方便 **以命令需要以普通用户的身份执行** 首先将控制系统语言的环境变量 LANG 切换为英文，并更新 gtk 控制的用户目录 ```bash export LANG=en_US xdg-user-dirs-gtk-update ``` 在弹出的对话框中选择 **Update Names** 此时已经将文件夹名称更改为英文，但系统语言变成了英文 再将 LANG 改回中文 ```bash export LANG=zh_CN ``` 重启生效 ```bash reboot ``` 重启后弹出对话框询问是否更改用户文件夹名，勾选 **不要再次询问我** 并选择 **保留旧的名称** ### 安装 Google Chrome 和 VSCode 以下命令需要以 root 身份执行 ```bash sudo -s ``` 下载安装包 [Google Chrome for Ubuntu](https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb) [Visual Studio Code for Ubuntu](https://code.visualstudio.com/sha/download?build=stable&os=linux-deb-x64) ```bash apt install ./google-chrome-stable_current_amd64.deb apt install ./code_xxxxxx_amd64.deb ``` ## 0x03 安装 Anaconda3 下载 Anaconda3 安装脚本并赋予执行权限 [Anaconda3 for Linux](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D) ```bash chmod +x ./Anaconda3-xxxx.xx-Linux-x86_64.sh ``` 执行安装脚本，其中 -b 选项用于无人值守安装，-p 用于指定安装目录 ```bash ./Anaconda3-xxxx.xx-Linux-x86_64.sh -b -p /usr/local/anaconda3 ``` 无人值守安装不会添加 conda 的随终端启动脚本，这里手动写入 `~/.bashrc` ```bash # >>> conda initialize >>> __conda_setup="$('/usr/local/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)" if [ $? -eq 0 ]; then eval "$__conda_setup" else if [ -f "/usr/local/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then . "/usr/local/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" else export PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH" fi fi unset __conda_setup # <<< conda initialize <<< ``` 应用更改 ```bash source ~/.bashrc ``` 使用 conda 安装环境 ```bash conda install -y python=3.6 conda install -y opencv=3.4.1 conda install -y tensorflow=1.13.1 ``` ## 0x04 安装 CUDA 和 cuDNN ### 下载 CUDA 10.0 [CUDA 10.0](https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive) 在 CUDA 10.0 下载选择页面中选择 `Linux - x86_64 - Ubuntu - 18.04 - runfile (local)` 并在下方弹出的列表中下载安装包 ### 下载 cuDNN [cuDNN 7.5.0 for CUDA 10.0](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) 下载 cuDNN 需要注册 NVIDIA 帐号 在 cuDNN 下载列表页面中选择 `Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 10.0` 在弹出的列表中选择 `cuDNN Library for Linux` ### 安装 赋予执行权限并执行 runfile，其中 `--override` 选项用于忽略 apt 安装的 gcc-8.3 与用于 cuda 编译的 gcc-8.2 不匹配的问题 ```bash chmod +x ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run --silent --toolkit --samples --samplespath=/usr/local/cuda-10.0 --override --verbose ``` | 参数 | 功能 | | :---------: | :----------------------: | | silent | 无人值守安装（静默安装） | | toolkit | 安装 cuda-toolkit | | samples | 安装示例 | | samplespath | 示例安装位置 | | override | 覆盖安装 | | verbose | 输出安装日志 | ```bash echo 'export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"' >> ~/.bashrc echo 'export CUDA_HOME="/usr/local/cuda:$CUDA_HOME"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc cd /usr/local/cuda/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery && make && ./deviceQuery && cd ~ tar zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz cp -rf cuda/ /usr/local/cuda/ rm -rf cuda/ ``` 最后修改：2022 年 01 月 03 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用，请随意赞赏