Ubuntu18.04环境配置

一、Ubuntu 系统

系统安装参考链接： https://www.cnblogs.com/masbay/p/11627727.html

Dell G3 3590，在自带win10上安装Ubuntu18.04时出现找不到硬盘分区的问题：

解决办法：更改硬盘模式(默认为RAID)

  • 首先进入原有windows10系统
  • WIN键 + R键，输入MSCONFIG
  • 进入“系统配置“界面，选择"引导"并将“安全引导”勾选上，默认为最小
  • 点击确定，然后重新启动
  • 重启时不断按F12进入BIOS，将硬盘模式更改为AHCI（SYSTEM CONFIGURATION -> SATA Operation）
  • 更改BOOT SEQUENCE顺序，将UEFI调整到最前面，然后保存退出
  • 等待系统进入安全模式
  • 再次按下WIN+R -->输入MSCONFIG --> 选择引导，将上面勾选的安全引导取消勾选
  • 重新启动，看更改后SATA为AHCI后，原有win10能否正常启动
  • 正常启动后再选择重新启动，更改BOOT SEQUENCE为USB，安装上面安装教程安装Ubuntu系统。

参考 https://www.jianshu.com/p/0d11b26f071c

二、相关软件

1 . 更新

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
$ sudo apt-get install vim

2. 更换源为阿里源

  • step1 编辑sources.list

    $ sudo vim /etc/apt/sources.list

  • step2 修改， 删除原先所有内容，将以下内容添加至文件

    # 阿里源
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-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
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-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

  • step3 更新

    $ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

3. 安装搜狗输入法

参考：https://shurufa.sogou.com/linux/guide

  • step1 安装fcitx

    $ sudo apt-get install fcitx

  • step2 搜狗官网下载安装包

    $ sudo dpkg -i sogoupinyin_版本号_amd64.deb

    如果出现错误，则先安装依赖

    $ sudo apt-get -f install
$ sudo dpkg -i sogoupinyin_版本号_amd64.deb

  • step3 重启电脑

参考链接： https://www.jianshu.com/p/cafe12618293

4. 安装Typora

  • step1

    $ wget -qO - https://typora.io/linux/public-key.asc | sudo apt-key add -

  • step2

    # add Typora's repository
$ sudo add-apt-repository 'deb https://typora.io/linux ./'
$ sudo apt-get update

  • step3

    # install typora
$ sudo apt-get install typora

5.安装NVIDIA显卡驱动

  • step1 查看电脑显卡信息

    $ lspci | grep -i nvidia

  • step2 查找对应的驱动程序

    $ ubuntu-drivers devices

  • step3 安装推荐的驱动程序

    $ sudo apt-get install nvidia-driver-推荐版本号数字

  • step4 重启电脑后查看

    $ nvidia-smi

6. 安装cuda

  • step1 官网下载相应的cuda版本

    cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

  • step2 安装

    $ sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

    因为已经安装了显卡驱动，安装过程中需要去掉Driver

  • step3 查看安装的cuda版本

    $ cat /usr/local/cuda-10.1/version.txt

  • step4 配置环境变量

    安装完后在/usr/local/cuda目录下会自动将cuda-10.1软连接到cuda。

    # 打开配置文件
$ sudo vim ~/.bashrc

# 文件最后添加如下语句
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

# 退出后source文件使其生效
source ~/.bashrc

  • step5 查看cuda信息

    $ nvcc --version

  • step6 同一电脑多个cuda版本控制

    进入/usr/local目录查看文件，如果安装了cuda10.1和cuda10.2版本，目录下会显示cuda,cuda-10.1,cuda-10.2，利用nvcc --version(需将cuda目录下include和lib64加入环境变量)查看当前cuda版本，如果想切换，则进行如下操作即可

    $ cd /usr/local/ 
$ sudo rm -r cuda
$ sudo ln -s cuda-10.2 cuda  # 将当前cuda版本设为10.2

7.配置cudnn

  • step1 下载和cuda对应的cudnn版本

  • step2 解压后可以看到cuda文件夹，然后分别执行以下命令

    $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda10.1/include/

$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda10.1/lib64/

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda10.1/include/cudnn.h

$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda10.1/lib64/libcudnn*

  • step3 查看版本

    $  cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

8. 安装anconda3

  • step1 下载相应anconda3版本

  • step2 安装

    $ bash ./Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

  • step3 配置环境变量

    $ sudo vim ~/.bashrc

# 最后添加
export PATH="/home/zjh/anaconda3/bin:$PATH"

$ source ~/.bashrc

  • step4 配置源

    查看源

    conda config --show-sources

    添加清华源

    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

  • step5 如果需要更改anaconda中默认python版本， 否则跳过

    $ sudo conda install python=3.6

  • step6 创建虚拟环境并指定python版本

    $ conda create -n env_name python=3.6.9

  • step7 关闭终端默认进入base环境

    $ conda config --set auto_activate_base false
配置jupyter notebook
  • 安装jupyter notebook
$ conda install jupyter
  • jupyter notebook可以选择conda下不同python版本
$ conda install nb_conda_kernels

安装完再新建处可以选择python版本

参考链接： https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091098

9.安装python

也可以通过anaconda3安装

$ sudo apt-get install python3-dev

将python3软连接至python

$ sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python

10.编译openCV源码

  • step1 安装相关依赖

    必要依赖

    $ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

    可选依赖

    $ sudo apt-get install python3-dev python3-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev

  • step2 下载安装包

    从Opencv 官网下载zip文件, 下载地址，然后解压。

  • step3 编译

    # 傻瓜式cmake
$ cmake ../
# 带参数cmake 默认位置安装
$ cmake ../ -DWITH_CUDA=OFF  -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DBUILD_EXAMPLES=ON  -DBUILD_DOCS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_TESTS=OFF
# 带参数cmake 自定义位置安装
$ cmake ../ -DWITH_CUDA=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv/opencv-4.3.0 -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DBUILD_EXAMPLES=ON  -DBUILD_DOCS=OFF -DBUILD_PERF_TESTS=OFF -DBUILD_TESTS=OFF

  • step4 构建

    $ make -j8

  • step5 安装

    $ sudo make install

  • step6 配置环境变量

    • 1、设置搜索路径

    OpenCV install后会在/OPENCV_DIR_PATH/lib/pkgconfig/下产生opencv.pc文件，里面定义了这些路径变量，如果没有则手动添加，然后将其拷贝到/usr/lib/pkgconfig下。

    prefix=/usr/local/opencv/opencv-4.3.0
exec_prefix=${prefix}
includedir=/usr/local/opencv/opencv-4.3.0/include
libdir=/usr/local/opencv/opencv-4.3.0/lib

Name: OpenCV
Description: Open Source Computer Vision Library 
Version: 4.3.0 
Libs: -L${exec_prefix}/lib -lopencv_stitching -lopencv_superres -lopencv_videostab -lopencv_aruco -lopencv_bgsegm -lopencv_bioinspired -lopencv_ccalib -lopencv_dnn_objdetect -lopencv_dpm -lopencv_face -lopencv_photo -lopencv_freetype -lopencv_fuzzy -lopencv_hdf -lopencv_hfs -lopencv_img_hash -lopencv_line_descriptor -lopencv_optflow -lopencv_reg -lopencv_rgbd -lopencv_saliency -lopencv_stereo -lopencv_structured_light -lopencv_phase_unwrapping -lopencv_surface_matching -lopencv_tracking -lopencv_datasets -lopencv_text -lopencv_dnn -lopencv_plot -lopencv_xfeatures2d -lopencv_shape -lopencv_video -lopencv_ml -lopencv_ximgproc -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_flann -lopencv_xobjdetect -lopencv_imgcodecs -lopencv_objdetect -lopencv_xphoto -lopencv_imgproc -lopencv_core 
Libs.private: -ldl -lm -lpthread -lrt
Cflags: -I${includedir}

    输入如下命令查看是否正确：

    # 查看所有系统将会扫描的pkgconfig文件夹路径；
pkg-config --variable pc_path pkg-config
#根据opencv.pc查看其有那些路径变量
pkg-config --print-variables opencv
#查看opencv.pc中prefix变量的值（即其编译安装的位置）
pkg-config --variable prefix opencv

    打开终端，输入以下命令，查看opencv版本

    $ pkg-config opencv --modversion

    • 2、设置Python的cv2包的环境变量（必须）

      自定义位置编译时，可能会出现一种情况，编译成功安装成功，OpenCV的c++ demo也可以正常运行，但是进入python环境import cv2时会发现找不到包。因为自定义编译时，生成的cv2模块路径是： /OPENCV_DIR_PATH/lib/python3.6/dist-packages 需要将此路径设置加入环境变量PYTHONPATH中，以便于python环境中import时可以找到cv2。

    # 新增PYTHONPATH环境变量
$ sudo vim ~/.bashrc

# 在最后添加如下路径
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/OPENCV_DIR_PATH/lib/python3.6/dist-packages
#如：export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/opencv/opencv-3.4.8/lib/python3.6/dist-packages

# 保存更新
$ source ~/.bashrc

    打开终端，输入python，然后引用查看python版本是否正确

    >>> import cv2
>>> cv2.__version__

    • 3、配置lib路径

      主要是将opencv的lib路径添加到配置，能被系统扫描到，有什么用？其他项目，如darknet构建时需要用到opencv的lib,就可以直接引用到。

      sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

      将你opencv安装目录/lib路径写入opencv.conf,并保存。如果你编译时是默认安装，路径是： /usr/local/lib，否则为第三步编译中设置的路径：/usr/local/opencv/opencv-4.3.0/lib

      #刷新lib库目录
$ sudo ldconfig
#刷新目录缓存
$ sudo /sbin/ldconfig

  • step7 运行测试例子

    • c++

      在下载下来的源码中opencv-4.3.0/samples/cpp/example_cmake/目录下更改CMakeLists.txt文件，在find_package(OpenCV REQUIRED)之前添加set(OpenCV_DIR /usr/local/opencv/opencv-4.3.0/lib/cmake/opencv4/)

      然后编译运行：

      $ mkdir build && cd build
$ cmake ..
$ make
$ ./example_cmake

    • python

      编写如下脚本, test.py

      import cv2
img = cv2.imread("test.png")
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)

      然后运行

      $ python test.py

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/93356275

​ https://docs.opencv.org/4.3.0/d7/d9f/tutorial_linux_install.html

11.安装pycharm

  • step1 官网下载安装包

  • step2 解压后进入bin目录

  • step3 安装

    $ sh ./pycharm.sh

  • step4 按照提示进行安装，注册可以参考以下链接

  • step5 创建快捷方式

    $ cd /usr/share/applications
$ sudo vim pycharm.desktop

    添加如下内容，即可在应用中看到pycham，可直接点击打开

    [Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=Pycharm
Icon=/home/zjh/package/pycharm-professional-2020.2.3/pycharm-2020.2.3/bin/pycharm.png
Exec=sh /home/zjh/package/pycharm-professional-2020.2.3/pycharm-2020.2.3/bin/pycharm.sh
MimeType=application/x-py;
Name[en_US]=pycharm

参考链接： https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091278

远程连接

主要分为三步

  • 配置Tools/deployment/configure

    • connection:

    Type-->SFTP
    SSH--> userName@IP passwd
    Root path--> /
    web server URL: http://

    • Mappings

    Local path: 本地目录
    Deployment path: 远程路径

    多个链接可以选择一个作为默认值(如： Mesh, 右击选择 Using as default)

  • 配置Tools/deployment/options

    Upload--> Ctrl + S

  • 配置解释器File/Settings/Project/Python Interpreter

    添加远程SSH解释器
    Add Python InterPreter ==> SSH Interpreter ==> Existing server configuration
    点击右边三点，选择对应链接，去掉勾选Visible only for this project
    选择Interpreter（如：/home/anaconda3/envs/test/bin/python)）
    选择Sync folders: (如: →/home/jinhai_zhou/work/test)

参考链接：https://blog.csdn.net/baidu_39622935/article/details/84299439

12、本地显示远程网页

1. tensorboard

利用Mobaxterm工具，配置MobaSSHTunnel，注意：服务器IP填写127.0.0.1

  • 在左侧栏有Tools，点击后，下拉到最后，在Network中，点击MobaSSHTunnel
  • 点击New SSH tunnel
  • 选择Local port forwarding；填写127.0.1.1和6006端口；填写远程服务器的IP，用户名，端口；最后，定一个本地服务器的端口，可以任意写，如16006

参考连接：https://blog.csdn.net/z13653662052/article/details/98761242

2.jupyter notebook

  • step1： 服务器打开
jupyter notebook --no-browser --port=8888 --ip=0.0.0.0 --allow-root
# 或者挂后台
nohup jupyter notebook --no-browser --port=8888 --ip=0.0.0.0 --allow-root &
  • step2: 本地win+R打开终端
ssh username@server_ip -L127.0.0.1:8000:127.0.0.1:8888
  • step3： 本地打开网页https://127.0.0.1:8000/tree?

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_30011277/article/details/103473934

posted @ 2021-03-16 16:55  半夜打老虎  阅读(471)  评论(0)  编辑  收藏  举报