安裝Ubuntu 20.04 安裝NVIDIA 驅動配置Pytouch 和tensorflow環(huán)境

本機環(huán)境：戴爾G3 3579
win10 ，系統(tǒng)在128固態(tài)硬盤

安裝Ubuntu20.04

1開機按F2進入BIOS
2 security boot 設置disable
3 參考
https://www.jb51.net/article/173277.htm

安裝NVIDIA驅動

最開始安裝驅動，首先禁止nouveau
然后卸載原先的nvidia驅動(如果有）
參考：
https://www.jb51.net/article/171959.htm
但是裝完出現(xiàn)這種情況
nvidia-smi有輸出，nvidia-settings有反映，而且還生成了快捷圖標
但是重啟生效后，在設置->關于：顯卡由原來的集成顯卡630變成了lvib什么的
雖然不影響審定學習環(huán)境搭建但是總感覺以后會掛的
還有一種情況是，裝完成驅動后，在設置->關于：顯卡顯示GTX1060。但是每次開機或者關機顯示：dev/sda5 clean …dev/sda6 clean.等2s后關機，開機也是這樣。
還有一種情況是，環(huán)境搭建好了，驅動什么的都好了，但是一個命令，當時在安裝網易云音月，要弄什么依賴，然后一行命令過去，開機無限閃現(xiàn)dev/sda6 clean 。ctro-alt-f1能打開tty,但是用戶名和密碼來不及輸入，tty閃退，1s不到。然后進不了系統(tǒng)。最后重裝系統(tǒng)
現(xiàn)在：
裝完ubuntu系統(tǒng)后，什么更新都不要，也不要禁止nouveau。第一件事情直接裝驅動，

重啟后，麻事情沒有。

搭建pytouch

安裝miniconda3，
換中科大，清華源
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

安裝pycharm

點擊tools->create desktop entry 直接生成快捷鍵
設置編譯器為pytouch
填寫代碼測試使用了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')

安裝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]) #定義常數(shù)
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)#顯示結果是“add:0"的張量，shape只有一個元素，即維度是1
# 2表示第一個維度有兩個元素，且是浮點型
try:
 print(sess.run(result1))
 print("result2:",result2)
 print(sess.run(result2))
 print(sess.run(hello))
except:
 #異常處理
 print("Exception")
finally:
 #關閉會話，釋放資源
 sess.close()