深度学习环境搭建第一步----Ubuntu 安装（win7 + win10）
一、Win7 装 Ubuntu
1.
下载，四个版本，区分32和64位，优麒麟 16.04 LTS(长期支持)版本
来自 <http://cn.ubuntu.com/download/>
2.
UltraISO软件
来自 <https://jingyan.baidu.com/album/f71d60379824041ab641d19d.html?picindex=2>
刻录U盘启动
3.
压缩磁盘，2中包含-----压缩镜像的时候包含设置引导用来开机选择进入系统-------没用到easybcd
其中选择zip+，不选HDD
4.
重启，立即按esc,USB启动，进入Ubuntu安装界面（从第二步骤安装开始看），设置分区
http://www.cnblogs.com/Duane/p/5424218.html
结合下文：
win7下安装Ubuntu16.04双系统 -------包含卸载
来自 <http://blog.csdn.net/makenothing/article/details/8099271>
其中摘录：
然后就是分区：35G的空间，\root 1G swap 3G （我的内存3G） \home 15G 和 \ 是15G 左右 （当然，如果空间富裕，可以多分一下，root 1G 就可以， swap跟随系统内存，系统内存多大就多大就好。\home 和 \ 是根据磁盘实际情况来的，空间越大，分的自然越大 ）
来自 <http://www.cnblogs.com/jeakon/archive/2012/05/17/2816833.html>
wap 交换空间（在用于ext432等那一列）
菜鸟方案
“/”与swap两个分区就可以应付绝大多数的应用
常用方案
分为3个区
1. 挂载点/；主分区；安装系统和软件；大小为30G；分区格式为ext4；
2. 挂载点/home；逻辑分区；相当于“我的文档”；大小为硬盘剩下的; 分区格式ext4；
3. swap；逻辑分区；充当虚拟内存；大小等于内存大小（本人2G）；分区格式为swap
4. /boot ；引导分区；逻辑分区； 大小为200M ；分区格式为ext4；
来自 <http://blog.csdn.net/alvern_zhang/article/details/48392895>
二、Win10 装 Ubuntu（win7是一个盘不需要做引导，开机自带引导选择哪个系统，win10 需要设置开机顺序）
在win10笔记本(固态+机械磁盘)装了Ubuntu16.04双系统(装在机械磁盘)，优麒麟版本，显示已安装成功请重启，重启后用EasyBCD做了开机选择系统的引导，win10正常选择进入，Ubuntu选择的时候出现错误，如图，PE修复引导无用。还有进入BIOS里设置启动选项顺序只能看到128G的固态硬盘，没有看到装有Ubuntu的机械硬盘
解决办法：：：在进入BIOS后F2，启动里面有UEFI硬盘设备优先级，有调节Ubuntu和Windows的顺序，调一下就好了！！！
用到的工具：
<<UltraISO.lnk>>
<<EasyBCD 2.2.lnk>>
<<分区助手6.2.lnk>>
总结：压缩，，，往优盘刻录系统映像，，，，F2关闭快速启动和安全启动，调整开机顺序从优盘启动，安装分区（具体设置参考
3、通过U盘启动安装Ubuntu
1）插上U盘，重启计算机，开机时长按F12选择USB启动。
2）进入ubuntu安装菜单，选择 “InstallUbuntu”。
3）选择语言，然后准备安装ubuntu： 不用动，点继续。
4）安装类型： 选择其他选项，这样可以根据自己的需求自己分区。 然后继续。
5）分区界面：
找到我们刚才在win里面分出的30G左右的空闲分区。
选中，点击下面的+号进入分区界面，在这个过程中我们要分4个区（其实只分根目录 和swap也可以）
首先分/boot，大小200MB即可，逻辑分区，空间起始位置，Ext4，/boot
boot分区里放置的是开机会用到的内核文件、配置文件等。
然后分swap，5000MB，逻辑分区，空间起始位置，交换空间
swap是在系统内存不足的时候用来做虚拟内存的，其实内存足够大的话 此分区也不必要了。
再分根目录，大小16000MB，逻辑分区，空间起始位置，Ext4，/
操作系统的一些其他文件，比如设备文件、执行文件等。
最后分/home，30G中剩下的空间全都分到此分区即可，逻辑分区，空间起始位置，/home
home分区是用户主文件夹，存的是一些用户的文件。我们每创建一个用 户都会在这个目录下面新建一个文件夹用来放该用户的文件
来自 <http://blog.csdn.net/strokess/article/details/52443927> ）
，，，，提示安装成功，重启，，，，F2进入BIOS， 设置开机在启动栏即root里更改Ubuntu第一优先权，（（（默认的是grud 引导，可选Ubuntu还是Windows，用不到easyBCD（不过进Windows时可设置和更改没用的开机选择引导））），，，，重启进入选择页面，完美！！！！！！！
注：我的HDD固态硬盘是gpt,SSD机械硬盘是MBR，我装在SSD上属于UEFI+MBR
附录：其他参考过的网址----（没怎么用到！）
今天装了新系统，双硬盘，在bios里面想设置另一个硬盘启动，但在bios里面找不到硬盘
来自 <https://www.itsk.com/thread-355920-1-1.html>
如何在BIOS里设置两块硬盘的启动顺序？
来自 <https://zhidao.baidu.com/question/105909953.html>
如何查看电脑硬盘是gpt分区还是MBR分区
来自 <https://jingyan.baidu.com/article/ad310e80a9298a1849f49e17.html>
win10+ubuntu 14.04双系统安装 （UEFI）
来自 <http://blog.csdn.net/strokess/article/details/52443927>
Ubuntu & windows双系统引导修复(狭义)
来自 <http://blog.csdn.net/s_gy_zetrov/article/details/51958484>
怎么删除CD驱动器
来自 <https://jingyan.baidu.com/article/ff42efa91ba2b6c19e220298.html>
UEFI+GPT双硬盘安装Win10+Ubuntu16.04双系统
来自 <http://www.cnblogs.com/willnote/p/6725594.html>
Ubuntu 16.04与Win10双系统双硬盘安装图解
来自 <http://blog.csdn.net/fesdgasdgasdg/article/details/54183577>
动态磁盘与基本磁盘的相互转换
来自 <https://jingyan.baidu.com/article/2c8c281da8e4a80009252a6e.html>
三、双系统Ubuntu 卸载
Win10，Ubuntu双系统，如何卸载Ubuntu系统？
来自 <https://jingyan.baidu.com/album/642c9d34e371c3644b46f768.html?picindex=5>
动态磁盘与基本磁盘的相互转换
来自 <http://jingyan.baidu.com/article/2c8c281da8e4a80009252a6e.html>
若再装双系统则：
解决后出现问题：原磁盘不连续，不能通过压缩卷直接压缩出足够的空间来分区使用！用分区助手
分区助手使用教程
来自 <http://www.disktool.cn/jiaocheng/index.html?paproinst>
总结：在磁盘管理直接删除安装所在磁盘，可合并然后格式化变为未分配，黑色条框，就可以为装系统做准备了
四、在固态D盘压缩出30G来装Ubuntu17.4，
遇到的小问题：
Ubuntu16.04卡在开机画面问题的解决记录
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27549771
来自 <http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?p=3190116>
UbuntuSkills
来自 <http://wiki.ubuntu.org.cn/index.php?title=UbuntuSkills&variant=zh-cn#.E5.89.8D.E8.A8.80>
五、Ubuntu上用virtualbox安装虚拟机，设置共享文件夹
1-在Ubuntu打开VSbox设置共享文件---进入win7设备安装增强功能（CD驱动器会变图标，变成中转站，其中包含win7用户名-PC。。和ＶＢＯＸＳＶＲ，与网络中的相同，
因为是通过网络共享的）--计算机网络中显示win7用户名和共享文件夹----网路映射重新选择一个随意非z盘，添加到网到ＶＢＯＸＳＶＲ（找不到就去ＣＤ驱动器找）
六、撘环境，见Ubuntu学习笔记。
1、安装cuda ————————cpu GPU 并行架构
Ubuntu安装anaconda,tensorflow,keras,pytorch
来自 <http://blog.csdn.net/lyb3b3b/article/details/78239893>
CUDA Toolkit Download
CUDA安装和测试
来自 <http://blog.csdn.net/u012235003/article/details/54575758>
检查自己的系统中是否装了gcc
在终端中输入：
gcc --version
可以查看自己的gcc版本信息
如果你装的是cuda8.0，而且你的ubuntu是16.04，那么你的GCC版本就会是5.0以上，
cuda8.0是不支持GCC5.0以上的，所以需要降级。而且，ubuntu16.04只能安装cuda8.0
来自 <http://blog.csdn.net/u012235003/article/details/54575758>
ls@ls-HeiMai:~$ gcc --version
gcc (Ubuntu 6.3.0-12ubuntu2) 6.3.0 20170406
Copyright (C) 2016 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions. There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
检查 CUDA Toolkit是否安装成功
终端输入 ：
nvcc -V
会输出CUDA的版本信息（V要大写）
没有显示，按照提示安装了
Ubuntu 16.04安装配置TensorFlow GPU版本
来自 <http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137561.htm>
ls@ls-HeiMai:~$ sudo lshw -numeric -C display
[sudo] ls 的密码：
*-display
description: 3D controller
product: GP107M [GeForce GTX 1050 Mobile] [10DE:1C8D]------
vendor: NVIDIA Corporation [10DE]
physical id: 0
bus info: pci@0000:01:00.0
version: a1
width: 64 bits
clock: 33MHz
capabilities: pm msi pciexpress bus_master cap_list rom
configuration: driver=nvidia latency=0
resources: irq:152 memory:de000000-deffffff memory:c0000000-cfffffff memory:d0000000-d1ffffff ioport:e000(size=128) memory:df000000-df07ffff
*-display
description: VGA compatible controller
product: Intel Corporation [8086:591B]
vendor: Intel Corporation [8086]
physical id: 2
bus info: pci@0000:00:02.0
version: 04
width: 64 bits
clock: 33MHz
capabilities: pciexpress msi pm vga_controller bus_master cap_list rom
configuration: driver=i915 latency=0
resources: irq:136 memory:dd000000-ddffffff memory:b0000000-bfffffff ioport:f000(size=64) memory:c0000-dffff
ls@ls-HeiMai:~$
cuda安装成功
2、CUDNN的安装--------------加速库
cuDNN Download
来自 <https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download>
来自 <http://m.blog.csdn.net/a_a_ron/article/details/78453126>
CUDNN的安装
CUDNN为一加速库，为可选安装项。从官网下载需要注册账号申请，两三天批准。网盘搜索一般也能找到需要的版本。本次安装为6.0版，文件名为cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz。将该压缩包解压后是名为cuda的文件夹，里面有include和lib64两个文件夹，进入cuda目录，输入下面命令进行安装：
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
>>> sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
>>> cd /usr/local/cuda/lib64
>>> sudo ln -sf libcudnn.so.6.1.12 libcudnn.so.6
>>> sudo ln -sf libcudnn.so.6 libcudnn.so
>>> sudo ldconfig -v
注：libcudnn.so.6.1.12中的6.1.12 为版本号，不同的安装包这个对应的版本号不同。安装包解压完毕后可以进入lib64 目录中查看对于的版本。
来自 <http://m.blog.csdn.net/a_a_ron/article/details/78453126>
Ubuntu16.04安装CUDA+cuDNN+GPU版TensorFlow过程记录
来自 <http://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/69429518>
Ubuntu16.04+cuda8.0+caffe安装教程
来自 <http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889>
基本按照这个操作
来自 <https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6908191.html>
下载完cudnn后，命令行输入文件所在的文件夹 (ubuntu为本机用户名)
cd home/ubuntu/Downloads/
tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz #解压文件
cd进入cudnn5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件
再cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：（5.1.5为对应版本具体可修改）
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接
分类: 深度学习
来自 <https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6908191.html>
3、Anaconda -----此环境中安装tensorflow
Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 下载
来自 <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/>
Anaconda 安装
来自 <http://m.blog.csdn.net/a_a_ron/article/details/78453126>
Ubuntu安装anaconda,tensorflow,keras,pytorch
来自 <http://blog.csdn.net/lyb3b3b/article/details/78239893>
Ubuntu 16.04安装配置TensorFlow GPU版本
来自 <http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137561.htm>
我：：：：：：：
终端
bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh
然后不停的enter，。。。。Yes,,,,enter,yes
$bash PATH/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh（自己对应的 .sh文件，直接bash即可，网上有很多教程）
来自 <http://blog.csdn.net/u010899985/article/details/59482825>
ls@ls-HeiMai:~$ python
Python 3.6.2 |Anaconda, Inc.| (default, Sep 30 2017, 18:42:57) ###安装成功,这样，我们在terminal中输入 python 就会默认打开 anaconda3
[GCC 7.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
4、tensorflow
三、安装tensorflow
来自 <http://blog.csdn.net/zwx2445205419/article/details/69429518>
ls@ls-HeiMai:~$ lspci | grep -i nvidia
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP107M [GeForce GTX 1050 Mobile] (rev a1)
ls@ls-HeiMai:~$
有问题
Cudnn安装详细步骤
来自 <http://blog.csdn.net/u010480194/article/details/54287727>
安装 keras 和 tensorflow
有了上述安装过程，我们系统中默认的pip将会是anaconda3中自带的pip，这样我们只需要使用pip即可安装 keras 和 tensorflow 到 anaconda 中。
执行如下命令：
pip install tensorflow-gpu keras # 安装 gpu 版本的 tensorflow 和 keras
安装完成后，我们使用如下命令，即可检验是否成功：
python -c "import keras"
如果看到如下输出，就说明安装成功
来自 <http://blog.csdn.net/lyb3b3b/article/details/78239893>
Ubuntu16.04+Anaconda 安装GPU版本tensorflow
来自 <http://blog.csdn.net/WIinter_FDd/article/details/66523468>
Ubuntu安装anaconda,tensorflow,keras,pytorch
来自 <http://blog.csdn.net/lyb3b3b/article/details/78239893>
ls@ls-HeiMai:~$ python -c "import keras"
Using TensorFlow backend.
/home/ls/anaconda3/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:205: RuntimeWarning: compiletime version 3.5 of module 'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util' does not match runtime version 3.6
return f(*args, **kwds)
Python3.6不可以，要3.5版本
如果现阶段是初学的话建议直接安装py3.6然后直接在cmd 中输出pip3 install --upgrade tensorflow，最新版本的tensorflow是支持py3.6的，而且我觉着这样搭建环境比较快，到时候如果万一用到了再去装anaconda，如果楼主执意要用的话，必须用anaconda创建3.5的环境然后从anaconda中的环境中运行tensorflow才可以
来自 <https://tieba.baidu.com/p/5038342113?red_tag=2586376687&traceid=>
ubuntu安装python3.5并改默认python为3.5--------（既可以改版本，也可以升级tensorflow按照上述方法）
来自 <http://blog.csdn.net/qq_27657429/article/details/53482595>
import tensorflow as tf
Deep Learning 环境配置 2：ubuntu下anaconda安装以及多环境配置
来自 <http://blog.csdn.net/hua_bei/article/details/72683190>
ls@ls-HeiMai:~/anaconda3/bin$ conda create -n python_3 python=3.5.2 Astroid Babel
Fetching package metadata ...........
Solving package specifications: .
Package plan for installation in environment /home/ls/anaconda3/envs/python_3:
The following NEW packages will be INSTALLED:
astroid: 1.5.3-py35h1d0c565_0
babel: 2.5.0-py35ha5fc564_0
ca-certificates: 2017.08.26-h1d4fec5_0
certifi: 2017.11.5-py35h9749603_0
lazy-object-proxy: 1.3.1-py35h4c720c6_0
libgcc-ng: 7.2.0-h7cc24e2_2
openssl: 1.0.2m-h26d622b_1
pip: 9.0.1-py35h7e7da9d_4
python: 3.5.2-0
pytz: 2017.3-py35hb13c558_0
readline: 6.2-2
setuptools: 36.5.0-py35ha8c1747_0
six: 1.11.0-py35h423b573_1
sqlite: 3.13.0-0
tk: 8.5.18-0
wheel: 0.30.0-py35hd3883cf_1
wrapt: 1.10.11-py35hfdafd39_0
xz: 5.2.3-h55aa19d_2
zlib: 1.2.11-ha838bed_2
Proceed ([y]/n)? y
readline-6.2-2 100% |################################| Time: 0:02:02 5.06 kB/s
sqlite-3.13.0- 100% |################################| Time: 0:08:34 8.11 kB/s
sqlite-3.13.0- 100% |################################| Time: 0:00:31 134.32 kB/s
tk-8.5.18-0.ta 100% |################################| Time: 0:00:35 55.39 kB/s
python-3.5.2-0 100% |################################| Time: 0:02:34 116.53 kB/s
lazy-object-pr 100% |################################| Time: 0:00:00 262.28 kB/s
pytz-2017.3-py 100% |################################| Time: 0:00:01 140.90 kB/s
six-1.11.0-py3 100% |################################| Time: 0:00:00 399.97 kB/s
wrapt-1.10.11- 100% |################################| Time: 0:00:00 148.55 kB/s
babel-2.5.0-py 100% |################################| Time: 0:00:24 199.59 kB/s
astroid-1.5.3- 100% |################################| Time: 0:00:01 218.62 kB/s
#
# To activate this environment, use:
# > source activate python_3
#
# To deactivate an active environment, use:
# > source deactivate
#
ls@ls-HeiMai:~/anaconda3/bin$
ls@ls-HeiMai:~/anaconda3/bin$ source activate python_3
(python_3) ls@ls-HeiMai:~/anaconda3/bin$
在Ubuntu下安装matlab-------失败
linux(x64)下安装Matlab 2015b破解版（含安装包）
http://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/50265049
ubuntu14.04下 安装matlabR2015b遇到的一些问题及其解决方法
http://www.mamicode.com/info-detail-1795894.html
Ubuntu 16.04安装Matlab 2016b教程
http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/53956358