安装 Win10 & Ubuntu 16.04 双系统以及 Ubuntu 配置深度学习环境记录

0. 前言

坑爹的Ubuntu晚上运行还是好好的，第二天中午的时候打开机器发现屏幕分辨率不正常了：2K屏显示800*600左右的分辨率（无法调节），一个图标一拳头大，窗口和网页显示不全。Google查了一下发现可能是nvidia显卡驱动坏了（真的脆），照着几个博客搞了一下还尼玛进不去系统，一直循环登录了？？？之后又折腾了一整个下午，最后的结果是，重装显卡驱动一直失败：PPA装显示connect不上、run文件装显示build kernel module error。反正我也是不管什么奇怪的配置问题都能遇上，破系统破摔，正好没有Win10，重新装一个双系统。（本文安装配置过程仅作个人参考）

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1. U盘启动盘制作

1.1 系统下载

Win10的系统从MSDN下载，选择 consumer edition version 1803 x64：

Ubuntu从官网下载Desktop 16.04 LTS即可（貌似是比18.04稳定？）

1.2 制作启动盘

下载UltraISO，文件 -> 打开 -> 选中iso文件，启动 -> 写入硬盘镜像 -> 写入方式：USB-HDD+ -> 写入，制作完成。

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2. 安装系统

2.1 安装顺序

这次双系统先安装Win10，之后再安装Ubuntu。主要有两个原因：

(上图来自鸟哥的Linux私房菜，几句话看得不是很懂，本科买的CSAPP还是得看起来了...)

其次，现在唯一的系统坏了，相当于是裸机，安装Win10之后方便后续的磁盘分区。

2.2 安装 Win10

因为主板是华硕的，好像新版的 UEFI 操作确实都比老的 Legacy 方便。先关闭 启动 这一项中的 安全启动（需要删除密码）和 快速启动，不是很清楚原理，但既然很多贴子都这么说，还是照做保险。再按 F8，选择 U盘 前带 EFI 的那一项，就能进入安装引导。接着引导会询问安装在哪一个分区，有的分区不能安装，这时候把所有的分区删了，合成一个大分区，之后可安装成功。之后进行分区，使用DiskGenius，分给C盘128G，D盘2T，剩下的分区用 Win10 自带的磁盘管理删除变为空闲空间，方便安装 Ubuntu 系统时辨别（中间无盘符区域为留给 Ubuntu 的空间）：

2.3 安装 Ubuntu

同 Win10， 选择带 EFI 的 U盘启动项。选择 try Ubuntu without installing，可以先随便用一下系统，连接网络等，之后再在图形界面中选择安装 Ubuntu 16.04 LTS。注意不要勾选安装 Ubuntu 时 下载更新和安装第三方软件这两项，可能会导致安装最后的“执行安装后执行触发器 update-notifier-common”卡住（最后拔了网线才安装成功）。接着引导提示：已经安装了 Windows 10，此时勾选“其他选项”。

再之后是对系统分区，选中空闲区域，点击 + 号，根据我的环境，空间分配如下：

**安装启动引导器的设备：/boot 所在的分区**，点击“现在安装”。最后坐等安装完成，重启，拔 U盘。有的博客还有用 EasyBCD 在 Win10 里面添 Ubuntu 引导，但我重启之后发现已经可以在两个系统之间（Ubuntu、Windows Boot Manager）切换了，华硕主板（UEFI）的特点？反正目的达到了，至此双系统安装完毕。

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3. 安装 Ubuntu NVIDIA 显卡驱动

（司马显卡驱动）

3.1 下载 run 文件

不建议通过 ppa源 安装，因为你无法配置具体选项且成功后需要经常手动更新驱动。

官网选好分类之后下载 run 文件，并将其复制到英文目录下，因为切换到 tty 下之后，中文全都变成实心方块，辨认不出目录。

3.2 卸载旧驱动

没有安装过 NVIDIA 驱动的主机可以省略：

sudo apt-get remove --purge nvidia*
# 卸载对应版本号
# sudo ././NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run --uninstall
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

3.3 安装各种依赖

不是很清楚，反正照着安装就vans了

sudo apt-get update
sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic
sudo apt-get install gcc-multilib xorg-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

3.4 禁用 nouveau

应该是将 ubuntu 自带的显卡驱动加入黑名单？

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
# 添加以下代码：
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
# 保存

# 禁用nouveau 内核模块
echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
sudo update-initramfs -u
reboot # 重启
lsmod |grep nouveau # 无显示则成功，驱动没了桌面分辨率会比较大

3.5 关闭 secure boot、fast boot

安装系统时已经关闭

3.6 在 tty 中安装显卡驱动

按 Ctrl+Alt+F1 进入 tty1，输入用户名、密码（无回显），之后暂停图像输出服务：

sudo service lightdm stop
# 安装驱动
chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.97.run --dkms --no-opengl-files

之后出现的 pre-script failed 是确保用户真的要安装驱动，属实睿智。接着 dkms 选 yes，32 位兼容选 yes，x-org 选 no。最后居然没有出错，我哭了，前面被各种 build error 搞出心里阴影了。

sudo service lightdm start # 重启服务
nvidia-smi # 输出 GPU 信息代表安装成功

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4. 配置 cuda 和 cudnn

4.1 配置 cuda

由于项目需要且目前深度学习框架都支持了 cuda9.0，因此从官网下载 cuda9.0 的 run 文件安装，下载完成后输入：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

输入 accept 之后开始安装，依次选择不装驱动、安装 cuda、建立链接、不装 sample。

添加路径：

sudo gedit ~/.bashrc
# 添加下面三行
# add for cuda9.0
export PATH="/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
source ~/.bashrc
nvcc -V # 查看 cuda 是否安装成功

4.2 配置 cudnn

安装cudnn比较容易，同样从官网下载（需注册账号）。下载 cuDNN v7.1.4 Library for Linux，完成后选择提取到此处，得到一个 cuda 文件夹。执行以下命令：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

之前看到很多博客在这步之后都添加了软链接，不是很理解。后来发现上面命令中第二步就是将 lib64 文件夹中的文件复制到 /usr 目录下，而在 lib64 中的三个 libcudnn.so 文件，其中两个都是软链接，只有 libcudnn.so.7.1.4 是最终的的文件：

而复制到 /usr 下的三个 so 文件已经没有了这种链接关系（可能是cuda文件夹也是软链接的原因？），因此需要 rm 之后重建：
```sh
sudo rm libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.1.4 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
```
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5. 安装 anaconda

官网上只有 Python 3.7 版本的了，但是以前安装的库好像都是说在3.6的环境下测试的。对于怎么下载之前的版本，网站是这么说的：

There are three ways to get Anaconda with Python 3.5 or 3.6:

• We recommend that you download the latest version of Anaconda and then make a Python 3.5 (or 3.6) environment.
• Or download the latest version of Anaconda and run the following command to install Python 3.5 (or 3.6) in the root environment: conda install python=3.5 or conda install python=3.6
• Or download the most recent Anaconda installer that included Python 3.5 (Anaconda 4.2.0) or Python 3.6 (Anaconda 5.2.0).

感觉前两条说的挺有道理，我信了，还是下载新版。不过官网下的速度很慢，可以在 Win10 下用迅雷下载 Linux 版，再拷过来安装。

运行bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh即可。

再之后的 TensorFlow 和 PyTorch，都是一条命令完成。

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6. 其他

有关 Linux 软件安装目录：

Linux 的软件安装目录是也是有讲究的，理解这一点，在对系统管理是有益的

/usr：系统级的目录，可以理解为 C:/Windows/，/usr/lib 理解为 C:/Windows/System32。

/usr/local：用户级的程序目录，可以理解为 C:/Progrem Files/ 。用户自己编译的软件默认会安装到这个目录下。

/opt：用户级的程序目录，可以理解为 D:/Software，opt 有可选的意思，这里可以用于放置第三方大型软件（或游戏），当你不需要时，直接 rm -rf 掉即可。在硬盘容量不够时，也可将 /opt 单独挂载到其他磁盘上使用。

源码放哪里？

/usr/src：系统级的源码目录。

/usr/local/src：用户级的源码目录。

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7. 总结

一趟下来不容易，重装系统和重配环境之后，感觉比以前清白了一点，毕竟第一次装双系统。但也知道了自己有更多不懂的东西，比如装系统时的磁盘管理，uefi、grub、lagacy等各种名词，Linux 系统的整体了解等等，还是计组没学好的锅。不过因为是一步步采坑搭起来的，感觉现在这个系统更亲切了，就算以后再出问题也不会慌了。

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参考资料：

1. https://blog.csdn.net/V_code/article/details/64199525
2. https://blog.csdn.net/fesdgasdgasdg/article/details/54183577
3. https://blog.csdn.net/u014561933/article/details/79958017
4. https://blog.csdn.net/aqxin/article/details/48324377