記事ディレクトリ

序文
1. Ubuntu インストールチュートリアル
2. ソフトウェアソースを置き換える
3.NVIDIA ドライバーのインストール
4. cuda+cudnn をインストール
5.ディープラーニング環境のインストール
6. エディターのインストールと構成
- 6.1 パイチャーム
- 6.2 クライオン
セブン、DockerとNvidia-Dockerのインストール
8、一般的なソフトウェアのインストールチュートリアル

序文

このブログは、主に Ubuntu 深層学習サーバーのベアメタルから構成完了までの全プロセスを記録しています。

1. Ubuntu インストールチュートリアル

1.1 Ubuntu イメージのダウンロード

まず、Ubuntu システムイメージをダウンロードする必要があります.ここでは、Ubuntu 18.04 システムイメージを例として取り上げます。Ubuntu の公式 Web サイトのアドレスは次のとおりです。Ubuntu の公式 Web サイト
ここに画像の説明を挿入
下の図に示すように、Ubuntu の公式 Web サイトのダウンロードは 22.04 に更新されているため、履歴バージョンの URL を見つける必要があります。必要に応じて、ここで Ubuntu18.04 を選択します。選択には Ubuntu18.04 と Ubuntu16.04 を使用することをお勧めします。
ここに画像の説明を挿入
ネットワーク速度が遅い場合は、Alibaba Cloud ミラーを使用してダウンロードできます。URL は次のとおりです。Alibaba Cloud Ubuntu Mirror

1.2 U ディスクを書き込むフロッピーディスク

次に、UEFI をサポートする U ディスクを見つけ、フロッピーディスク通信ソフトウェアをダウンロードします。Baidu を使用するだけです。ダウンロードしてインストールすると、登録を促すメッセージが表示されますが、無視してそのまま使用できます。フロッピーディスクソフトウェアを開き、U ディスクを挿入したら、[ファイル] -> [開く] をクリックし、コンピューターで Ubuntu18.https://main.ns189.com/link/T4vw3LyH9kVVXE6e?sub=104 イメージを開き、「スタート」→「ハードディスクイメージの書き込み」をクリックします。
ここに画像の説明を挿入
その後、次のインターフェイスが表示されます。[書き込み] をクリックして、イメージファイルの書き込みが完了するまで待ちます。

1.3 Bios に入り、関連するオプションを変更する

Baidu 独自のモデルは、BIOS のショートカットキーに入り、マシンの起動時にショートカットキーを長押しして Bios に入り、セーフモードを閉じて、UEFI を優先起動、つまり 1 番目に変更します。これらはホストの構成時にオフになっているため、スクリーンショットを撮ることはできません。

1.4 Ubuntu18.04 のインストール手順

次に、コンピューターを再起動し、UEFI を入力して Ubuntu 16.04 インストーラーに入ります。次に、一連の愚かな次のステップに入ります。次のブログの写真はブログからお借りしています: [Hands-on AI Project] 1.写真を win10+linux-Ubuntu16.04 のデュアルシステム (超詳細) にインストールします。また、私の質問に答えてくれたこの友人に感謝します。システムをインストールするとき。ここではデフォルトで英語を使用しており、中国語には多くの問題があります。
ここに画像の説明を挿入

次に行うことは、パーティションです。要約では、最初にすべてのディスクを初期化すると述べましたが、現在のマップステーションサーバーは 512G ソリッドステートプラス 1T メカニカル、実行メモリ 32G、グラフィックカードは RTX3090 です。パーティションは主に次のように分類されます。

swap: 仮想メモリとして使用されます。これは通常、自分の物理メモリと同じ大きさです /: 主に Linux システムファイルの格納に使用されます。
/boot: Linux カーネルを保存し、システムの起動に使用されます.レガシー起動の場合は、起動するように設定する必要があり、UEFI はこれを設定する必要はありません (UEFI は EFI ファイルを設定する必要があります);
/usr: ユーザープログラムを格納します。通常、ディストリビューションによって提供されるプログラムは /usr/bin に格納されます。ユーザー自身がインストールしたプログラムは、デフォルトで /usr/local/bin にインストールされます。
/home: ユーザーファイルを保存します。

指定した空きディスクを選択し、+ 記号をクリックして割り当てを開始します特に、システムディスクとデータディスクを分けることをお勧めしますので、メカニカルディスクに /home を配置し、残りをソリッドステートに配置します。パーティションを選択するときは、これに特に注意する必要があります。

スワップを割り当て、プライマリパーティションを選択し、スペースの開始位置を選択します。スワップスペースのサイズは、できれば自分の物理メモリ 32G と同じにする必要があります。
EFI を使用する場合は、EFI ブートを設定し、論理パーティションを選択し、EFI システムパーティション用にスペースの開始位置を設定し、サイズを 300M に設定します。レガシーブートを使用する場合は、ブートブートを設定し、Ext4 ログファイル用に論理パーティションを選択し、スペースの開始位置を設定します。、マウントポイント: /boot、サイズ設定 8G;
/ を設定し、論理パーティション、スペースの開始位置、Ext4 ログファイルのマウントポイントを選択します: /、推奨サイズは 256G です。
usr を設定し、論理パーティション、領域の開始位置、Ext4 ログファイル、マウントポイント: /usr を選択し、サイズを 256G に設定します。
ホームを設定し、論理パーティションを選択し、スペースの開始位置を選択し、Ext4 ログファイルに使用します。マウントポイント: /home、サイズは 1T です; UEFI を使用して Ubuntu をインストールするため、最終的に

ブートデバイスデバイスを efi として対応するディスクに選択します。その後、場合によっては次の一連の手順、 **キーボードスタイルを選択するときに中国語を選択し、最後にインストールが完了するのを待ちます。

ここに画像の説明を挿入
次に再起動し、起動する前に USB ドライブを取り外します。

2. ソフトウェアソースを置き換える

ダウンロードをより便利に、より速くするために、Linux系のシステムを利用する場合、aptソースを国産ソースに変更することが多く、一般的にはAlibaba CloudやDoubanなどが選ばれます.Aliyunへの変更方法を簡単に説明します.ソース。

1 つ目は、念のため、ソースファイルのバックアップを作成することです。変更したいファイルは、ディレクトリ /etc/apt/ の下にある sources.list です。sources.list は、ソフトウェアパッケージウェアハウスの場所を記録するためにパッケージ管理ツール apt によって使用される構成ファイルです。同じタイプはまた、sources と同じディレクトリにあります. list.d ファイルの下にさまざまな .list サフィックスが付いた各ファイル。コマンドは次のとおりです。

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

Ali ソースミラー URL を追加した後/etc/apt/sources.list、コマンドは次のようになります。

sudo vim /etc/apt/sources.list

ミラーソースアドレスはシステムのバージョンによって異なるため、一般的な Ubuntu バージョンのミラーソース URL をここに示します。自分でインストールした ubuntu バージョンに従ってコピーします。

# ubuntu16.04 阿里源
deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main restricted
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted multiverse universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted multiverse universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
deb-src http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted multiverse universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security multiverse

# ubuntu18.04 阿里源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse

# ubuntu22.04 清华源
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse

# ubuntu22.04 阿里源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

# ubuntu22.04 中科大源
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb-src https://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse

# ubuntu22.04 网易163源
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

次に、次のコマンドを順番に実行して、ソフトウェアリストとソフトウェアパッケージを更新します。

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

ネットワーク速度が十分でない場合、これら 2 つのコマンドは長時間実行されます。しばらくお待ちください。更新後、コマンドラインでのソフトウェアのインストール速度が大幅に向上します。

3.NVIDIA ドライバーのインストール

次のステップは、NVIDIA ドライバーをインストールすることです。これは、CUDA10.0 とそれに対応するバージョンの CuDNN および tensorflow や keras などの深層学習フレームワークをインストールする前の最も重要なステップでもあります。まず、Nvidia China Drivers の公式 Web サイトにアクセスし、グラフィックカードのモデルを入力して、グラフィックカードドライバをサポートするバージョンを確認します.このプロセスには一定の遅延が生じる場合があります.しばらくお待ちください.
ここに画像の説明を挿入

次に、[ダウンロード] をクリックして、Nvidia 駆動の実行ファイルをダウンロードフォルダーに配置します。ドライバーをインストールする前に、関連する準備を行う必要があります。デフォルトでは、ubuntu はサードパーティのオープンソースドライバー nouveau をインストールします.nvidia グラフィックスカードドライバーをインストールするには、最初に nouveau を無効にする必要があります。最初に構成ファイルを開き、nouveau を無効にします。コマンドは次のとおりです。

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

構成ファイルの最後に次のコードを追加します。

blacklist nouveau
options nouveau modeset
blacklist rivafb
blacklist vga16fb
blacklist nvidiafb
blacklist rivatv

次に、[保存] をクリックします。下の図に示すように、属性の設定がサポートされていないという警告が表示される場合がありますが、問題ではありません。無視してください。後で同様の状況が発生しますが、無視してください。次に、構成ファイルが有効になります。コードは次のとおりです。

sudo update-initramfs -u

その後、システムを再起動する必要があります。これにより、画面の解像度が低くなる可能性があります。驚かないでください。通常どおりコマンドラインを開き、nouveau が無効になっていることを確認してください。コードは次のとおりです。

lsmod | grep nouveau

コマンドラインに下図のようなステータスが表示されれば、nouveau が正常に無効化されたことを意味します。
ここに画像の説明を挿入

グラフィカルインターフェイスに Nvidia ドライバーをインストールすると、無限ループが発生する可能性があるため、コマンドラインモードに入る必要があります。次に、ubuntu の下で ctrl+alt+f1 を押して、ユーザー名とパスワードを入力し、コマンドラインモードに入ります。次に、コマンドラインインターフェイスに次のコードを入力して、グラフィカルインターフェイスを閉じます。

  sudo service lightdm stop      //这个是关闭图形界面，不执行会出错。

次に、元のドライバーをアンインストールします。コードは次のとおりです。

sudo apt-get remove nvidia-*  //（若安装过其他版本或其他方式安装过驱动执行此项）

ubuntu バージョンのカーネルを更新し、必要な依存関係をインストールすることをお勧めします

sudo apt update
sudo apt install dkms build-essential linux-headers-generic

Downloads フォルダーに入り、最初にドライバー実行ファイルに実行権限を付与してから、実行ファイルを実行します。コードは次のとおりです。

cd Downloads
ls			//显示Downloads文件夹中所有文件名称，方便下面输入执行驱动安装程序的文件
sudo chmod  777 NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run			//将最后的英伟达驱动run文件名换成自己下载的驱动名称
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run

インストールプロセス中のオプション: (これは他の人のコピーです。私は自分のコピーを覚えていませんでした。インストールする前に何度も選択しようとしました)

ディストリビューションが提供するプレインストールスクリプトが失敗しました! 本当に続行しますか? 続行するには、[はい] を選択してください。
カーネルモジュールソースを DKMS に登録しますか? これにより、後で別のカーネルをインストールする場合に、DKMS が新しいモジュールを自動的に構築できるようになりますか? [いいえ] を選択して続行します。
質問は記憶されていません、オプションは: 署名なしでインストールする
質問はおそらく: Nvidia の 32 ビット互換ライブラリ? 続行するには [いいえ] を選択します。
x の再起動時に NVIDIA x ドライバが使用されるように、nvidia-xconfig ユーティリティを実行して x 構成を自動的に更新しますか? 既存の x 構成ファイルはすべてバックアップされます。続行するには [はい] を選択します

これらのオプションの選択を誤ると、インストールに失敗することがありますが、過去に間違いがなければ、あと数回試してみてください。次に、Nvidia ドライバーをマウントします。コードは次のとおりです。

modprobe nvidia

再起動後、コマンドラインを開いて、ドライバーが正常にインストールされたかどうかを確認することをお勧めします。コードは次のとおりです。

nvidia-smi

次のプロンプトが表示されれば、インストールは成功です。
ここに画像の説明を挿入

4. cuda+cudnn をインストール

4.1 cuda のインストール

Cuda をインストールする前に、まず関連する準備を行います。まず、お使いのパソコンの GPU が CUDA に対応していることを確認してください.パソコンが N カードであればサポートされているはずであり、A カードはサポートされていません. ターミナルで次のコマンドを入力して、グラフィックカードに互換性があるかどうかを確認します。

lspci | grep -i nvidia

マップステーションサーバーが互換性を示し
ここに画像の説明を挿入た後に行うことは、Ubuntu 18.04 が CUDA をサポートしているかどうかを判断することです。次のようにコマンドを入力します。

uname -m && cat /etc/*release

ここに画像の説明を挿入
次に、Ubuntu システムに gcc がインストールされていることを確認します. 基本的に、Ubuntu の正常なインストールには基本的に gcc が付属していますが、gcc がインストールされているかどうかを確認するために、次のコマンドを使用して確認します。

gcc --version

ここに画像の説明を挿入
次に、システムに正しいカーネルヘッダーと開発パッケージがインストールされているかどうかを確認します。最初に、システムが実行しているカーネルのバージョンを確認します。

uname -r

ここに画像の説明を挿入
最新バージョンでない場合は、まず対応するカーネルヘッダーと開発パッケージを更新します。

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

次に、cuda history の公式 Web サイトにアクセスして、cuda11.1 インストールパッケージをダウンロードします。下図の赤枠の順にクリックしてください。
ここに画像の説明を挿入
次のインターフェイスに入った後、赤いボックスに従って順番にクリックします.必要に応じて異なるシステムとインストール方法を選択できます.ここでは、runfileファイルを使用してインストールします.
ここに画像の説明を挿入
公式 Web サイトで提供されているインストールコマンドに従って、順番にインストールします。

cd Downloads/
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
sudo chmod 777 cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run --override

上記のコマンドを実行すると、次のインターフェイスが表示されるので、入力しacceptて [Enter] をクリックします。
ここに画像の説明を挿入
次に、次のインターフェイスが表示されます,Driverすべてのオプションとその下位のチェックを外し、クリックしてInstallインストールします. インストールプロセスは少し時間がかかります, 辛抱強く待ってください. 次のインターフェイスでは、X選択されていることを意味し、角括弧内の何も選択されていないことを意味することに注意してください。
ここに画像の説明を挿入

次のステップは、関連する環境変数を構成することです。最初に ~/.bashrc ファイルを開きます。コードは次のとおりです。

sudo vim ~/.bashrc

~/.bashrc の末尾に以下の内容を書き込み、無事保存。

export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

次に ~/.bashrc を有効にします。コードは次のようになります。

source ~/.bashrc

次に、gedit コマンドを使用して /etc/profile ファイルを開き、CUDA 環境変数を追加します。コードは次のとおりです。

sudo vim /etc/profile

ドキュメントを開き、ドキュメントの最後に次の 2 つの文を追加します。

PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
export PATH

保存後、次のコマンドを実行して環境変数をすぐに有効にします。コードは次のとおりです。

source /etc/profile

同時に、lib ライブラリパスを追加し、新しいファイル cuda.conf を /etc/ld.so.conf.d/ に作成します。コマンドは次のとおりです。

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

以下をテキストに追加します。

/usr/local/cuda/lib64

次のコマンドを実行して、すぐに有効にします。コードは次のとおりです。

sudo ldconfig

最後に、CUDA サンプルを使用して、cuda のインストールが成功したかどうかをテストします。コードは次のとおりです。

cd /usr/local/cuda-11.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

GPU に関する以下の情報が表示されればPASS、インストールは成功です。
ここに画像の説明を挿入
最後に、次のコマンドを実行してドライバーのバージョンを表示します。コードは次のとおりです。

nvcc -V

ここに画像の説明を挿入

4.2 cudnn のインストール

次に、下の図に示すように、cudnn の公式 Web サイトに入り、cudnn をダウンロードします。
ここに画像の説明を挿入
赤枠内のボタンをクリックすると、ダウンロードページに入りますアカウントにログインしていない場合、ジャンプページは以下のとおりです。

Nvidia アカウントを持っている場合は、登录上の図の赤いボックス内のボタンをクリックしてログインページに入り、プロンプトに従ってログインを完了します。NVIDIA アカウントをお持ちでない場合は、バスケットをクリックして立即加入アカウント登録ページに入り、プロンプトに従ってアカウント登録を完了してからログインしてください。qq を使用して自分でログインします。
ここに画像の説明を挿入
次に、ダウンロードする cuda11.1 バージョンに対応する cudnn バージョンを選択します。ここでは、バージョン 8.1.1 を選択します。

インストールパッケージがダウンロードされると、デフォルトでダウンロードファイルに配置されます。cd コマンドを使用して、インストールパッケージが配置されているフォルダーに入り、インストールパッケージを解凍します。コマンドは次のとおりです。

cd Downloads/
sudo chmod 777 cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz
sudo tar -zxvf  cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz

ここに画像の説明を挿入

その後、画像内のファイルを /usr/local/cuda 内の対応するフォルダーに順番にコピーします。

sudo chmod 777 -R ./cuda  
sudo mv cuda/include/* /usr/local/cuda/include
sudo mv cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.3 cuda のアンインストール

開発に必要な一部のプログラムには、cuda バージョンに特別な要件がある場合があるため、cuda バージョンの変更は避けられない選択になります。したがって、すでにインストールされている cuda バージョンをアンインストールしてから、新しいバージョンの cuda をインストールする必要があります。最初に cuda フォルダーに入り、アンインストーラーを見つけます。

# 下面需要根据自己情况更换cuda版本号
cd /usr/local/cuda-11.0/bin
ls

ここに画像の説明を挿入
次に、このプログラムを実行して cuda のアンインストールを完了します。

sudo ./cuda-uninstaller

上記のコマンドを実行すると、次のインターフェイスが表示されます. 削除するすべてのファイルを1つずつ確認してください. このインターフェイスでは、選択されていないことを意味するのではなく、チェックされていることを意味します. 最後に, クリックして正式にXアンDoneインストールに入ります.このプロセスにはしばらく時間がかかります。
ここに画像の説明を挿入
プロセスが終了したら、cuda フォルダーが配置されている親ディレクトリを再度入力し、「cuda」という名前のすべてのフォルダーが削除されているかどうかを確認する必要があります。コマンドは次のとおりです。

cd /usr/local
ls

ここに画像の説明を挿入
そうでない場合は、フォルダーを手動で削除します。

# 根据自身情况跟换cuda版本号
sudo rm -rf cuda-11.0/

5.ディープラーニング環境のインストール

5.1 アナコンダのインストール

下の図に示すように、まずAnaconda の公式 Web サイトにアクセスして、Anaconda インストールパッケージをダウンロードします。ネットワーク速度が遅すぎる場合は、清華大学のミラーソース
ここに画像の説明を挿入
などの国内のミラーソースからダウンロードすることを検討し、時間に応じて Linux インストールパッケージの最新バージョンを見つけることができます。ダウンロードが完了したら、インストールパッケージをルートディレクトリに配置し、コマンドラインで対応する実行権限を付与してから、インストール sh ファイルを実行することをお勧めします。コードは次のとおりです。
ここに画像の説明を挿入

cd Downloads/
sudo chmod 777 Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

インストール中に見る

Welcome to Anaconda3 5.2.0
インストールプロセスを続行するには、ライセンス
契約を確認してください (インストールプロセスを続行するには、ライセンス契約を確認してください。)
ENTER を押して
続行し、[同意しますか?] を参照してください。 the license terms? [yes|no] (ライセンス条項に同意しますか?)
yes と直接入力して Enter キーを押し、次のステップに進むと、
インストール先のアドレスが表示されます: Anaconda3 will now installed into this location :
/home/ anaconda3
ENTER を押して場所を確認してください
CTRL-C を押してインストールを中止する
か、下に別の場所を指定してください
デフォルトにすることを強くお勧めします。次のステップに進むには Enter キーを押してください。ここで Ctrl + C を押すと、インストールが直接終了することに注意してください。次に、インストールを待ちます。Thank you for installation
Anaconda3! と表示されれば、インストールが成功したことを示します。

次に、環境変数を構成し、最初に構成ファイルを開きます。コードは次のとおりです。

 sudo vim ~/.bashrc

その後、次のコードがファイルの最後にテープに入ります。

export PATH=/home/dpw/anaconda3/bin:$PATH

次に、構成ファイルを更新します。コードは次のとおりです。

source ~/.bashrc

pip のダウンロード速度を高速化するには、pip のデフォルトソースを Ali ソースに置き換えます。コマンドは次のとおりです。

mkdir ~/.pip
sudo vim ~/.pip/pip.conf

# 将以下内容添加到~/.pip/pip.conf
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

5.2 Pytorch フレームワークのインストール

Pytorch の履歴バージョンの公式 Web サイトに入り、インストールするサーバーに適した pytorch のバージョンを選択します。
ここに画像の説明を挿入
ここで cuda のバージョンが 11.1 であるとすると、pytorch1.8 をインストールし、最初に pytorch1.8 の仮想環境を作成し、環境をアクティブ化できます。コマンドは次のとおりです。

conda create -n pytorch1.8 python=3.8
conda activate pytorch1.8

ここに画像の説明を挿入
次に、次のように pytorch1.8 インストールコマンドをインストールします。

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

ネットワーク速度が十分でない場合、インストールは失敗します.したがって、 Pytorch オフラインインストールパッケージの公式Web サイトから対応するオフラインインストールパッケージをダウンロードし、ローカルにインストールすることをお勧めします
ここに画像の説明を挿入
.インストールコマンドは次のとおりです。

pip install torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

次に、一般的なサードパーティツールライブラリをインストールします。

# 常见第三方工具库
pip install ipython scipy numpy pandas matplotlib yacs pyyaml opencv-python opencv-contrib-python scikit-learn Pillow onnx onnx-simplifier onnxruntime-gpu onnxoptimizer tqdm tensorboardX  pascal-voc-writer cython visdom

# COCO-API
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git  $COCOAPI
cd $COCOAPI/PythonAPI
sudo make install
(or)
python3 setup.py install --user

5.3 PaddlePaddle フレームワークのインストール

以下の図に示すように、 PaddlePaddleの公式Webサイトに入り、サーバーのcudaバージョンに適したパッケージを見つけます。
ここに画像の説明を挿入
インストールコマンドは次のとおりです。

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

ネットワーク速度が十分でない場合、インストールは失敗します.したがって、対応するオフラインインストールパッケージをPaddlePaddle オフラインインストールパッケージの公式Web サイトからダウンロードして、ローカルにインストールすることをお勧めします
ここに画像の説明を挿入
.インストールコマンドは次のとおりです:

pip install paddlepaddle_gpu-2.2.2.post111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

次に、一般的なサードパーティツールライブラリをインストールします。

# 常见第三方工具库
pip install ipython scipy numpy pandas matplotlib yacs pyyaml opencv-python opencv-contrib-python scikit-learn Pillow onnx onnx-simplifier onnxruntime-gpu onnxoptimizer tqdm tensorboardX  pascal-voc-writer cython visdom paddle2onnx

# COCO-API
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git  $COCOAPI
cd $COCOAPI/PythonAPI
sudo make install
(or)
python3 setup.py install --user

5.4 TensorRT のインストール

TensorRT 公式 Web サイトにアクセスして、対応するインストールパッケージをダウンロードしてインストールします. TensorRT インストールパッケージには、Linux のバージョンと cuda のバージョンに応じて、異なるインストールパッケージがあります。ここでは、Linux システムが Ubuntu18.04、Cuda のバージョンが 11.1 であると仮定し、下図に示すように TensorRT7.2.2.3 を例に取ります。
ここに画像の説明を挿入

インストールパッケージがダウンロードされるのを待ってから、解凍し、現在のユーザーディレクトリに移動します。コマンドは次のとおりです。

cd Downloads/
sudo chmod 777 
sudo tar -zxvf TensorRT-7.2.2.3.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.0.tar.gz
sudo chmod 777 -R TensorRT-7.2.2.3/
sudo mv   TensorRT-7.2.2.3/ /home/dpw

次に、指定された仮想環境に入り、関連する python ツールキットをインストールします. pytorch1.8 仮想環境を例にとると、コマンドは次のようになります:

conda activate pytorch1.8
pip install cython pycuda==2019.1
cd /home/dpw/TensorRT-7.2.2.3/
cd python 
pip install tensorrt-7.2.2.3-cp38-none-linux_x86_64.whl
cd ..
cd graphsurgeon
pip install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl
cd ..
cd onnx_graphsurgeon
pip install onnx_graphsurgeon-0.2.6-py2.py3-none-any.whl
cd ..
cd uff
pip install uff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl

次に、構成ファイルに TensorRT 環境変数があるとします。コマンドは次のようになります。

sudo vim  ~/.bashrc
# 下面命令假假如~/.bashrc文件文件中，需要根据自身需要调整TensorRT文件夹的绝对路径
export TENSORRT_ROOT=/home/dpw/TensorRT-7.2.2.3/
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/dpw/TensorRT-7.2.2.3/lib

# 然后使配置文件生效
source ~/.bashrc

5.5 OpenCV のコンパイルとインストール

ここでは OpenCV の C++ 版のインストールプロセスを紹介します。OpenCV の Python 版のインストールプロセスはここでは紹介しません。まず、OpenCV ライブラリに関連する必要な CMake をインストールします。コマンドは次のとおりです。

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential cmake

次に、OpenCV 関連の依存ライブラリをインストールします。コマンドは次のとおりです。

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libatlas-base-dev gfortran libgtk2.0-dev libjpeg-dev libpng-dev

次に、 OpenCV の公式 Web サイトでソースコード圧縮パッケージをダウンロードします。ここではバージョン 4.5.5 を選択し、ソースコードの解凍を完了します。コマンドは次のとおりです。

sudo chmod 777 opencv-4.5.5.zip
unzip opencv-4.5.5.zip

次に、CMake を使用して OpenCV をコンパイルします。コマンドは次のとおりです。

cd opencv4.5.5
sudo mkdir build
cd build
sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
sudo sudo make -j12				# 根据服务器硬件自行选择几个线程同时编译
sudo make install

コンパイルが成功したら、環境変数の構成を開始します。最初に/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf関連するパスをファイルに追加し、ファイルを有効にします。コマンドは次のとおりです。

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
# 添加内容
/usr/local/lib
# 文件生效
sudo ldconfig

次に、環境変数を構成します。コマンドは次のとおりです。

sudo vim /etc/bash.bashrc
# 添加内容
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
# 文件生效
source /etc/bash.bashrc
sudo updatedb

6. エディターのインストールと構成

6.1 パイチャーム

ここではデフォルトで Pycharm Professional Edition がインストールされているので、まず下図のようにPycharm 公式サイトから対応するインストールパッケージをダウンロードします。
ここに画像の説明を挿入

インストールパッケージがダウンロードされたら、圧縮されたパッケージを解凍し、フォルダーにアクセス許可を付与して、現在のユーザーフォルダーに配置します。コマンドは次のとおりです。

cd Downloads/
sudo chmod 777 pycharm-professional-2021.2.tar.gz
sudo tar -zxvf pycharm-professional-2021.2.tar.gz
sudo chmod 777 -R pycharm-2021.2/
sudo mv pycharm-2021.2/ /home/dpw

次に、後でプログラムをすばやく実行するために、デスクトップショートカットを作成する必要があります。ショートカットファイルを作成するコードは次のとおりです。

cd /usr/share/applications/
sudo gedit pycharm.desktop

次の内容をファイルに貼り付けます。貼り付け後にコメントアウトしてから保存することをお勧めします。次に、ショートカットを上記のショートカットでデスクトップにドラッグします

[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Pycharm	
GenericName=Pycharm3													
Comment=Pycharm3:The Python IDE										
Exec=/home/dpw/pycharm-2021.2/bin/pycharm.sh
Icon=/home/dpw/pycharm-2021.2/bin/pycharm.png
Terminal=pycharm
Categories=Pycharm;

次に、ショートカットをデスクトップにドラッグします。File次に、pycharm の設定操作を行います. 新しい py スクリプトを作成する場合は、作成者などの情報を自動的に追加し、Pycharm を起動し、開く-> Settings-> - Editor> -> File and Code Templates->の順に、Python Script次の内容をウィンドウにコピーしてをクリックしますApply。

##!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : ${DATE} ${TIME}
# @Author  : DaiPuWei
# @Email   : [email protected]
# @File    : ${NAME}.py
# @Software: ${PRODUCT_NAME}

def run_main():
    """
    这是主函数
    """


if __name__ == '__main__':
    run_main()

次に、よく使用するプラグインを追加し、開くFile-> Settings->Pluginsを開き、右側のテキストボックスに表示するプラグインの名前を入力すると、インストールされている関連するプラグインが下に一覧表示されます。
ここに画像の説明を挿入
インストールが必要なプラグインは次のとおりです。

レインボーCSV
レインボーブラケット
インデントレインボー
タブナイン
コードグランス
統計
grep コンソール
aiXコード
マテリアルテーマ

6.2 クライオン

下の図に示すように、最初にClionから対応するインストールパッケージをダウンロードします。
ここに画像の説明を挿入

cd Downloads/
sudo chmod 777 CLion-2022.2.4.tar.gz
sudo tar -zxvf CLion-2022.2.4.tar.gz
sudo chmod 777 -R clion-2022.2.4/
sudo mv clion-2022.2.4/ /home/dpw

cd /usr/share/applications/
sudo gedit clion.desktop

[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Clion
GenericName=Clion3													
Comment=Clion3:The C/C++ IDE										
Exec=/home/dpw/clion-2022.2.4/bin/clion.sh
Icon=/home/dpw/clion-2022.2.4/bin/clion.png
Terminal=clion
Categories=Clion;

次に、ショートカットをデスクトップにドラッグします。File次に、Clion の設定操作を行います. 新しいファイルを作成する場合は、作成者などの情報を自動的に追加し、Clion を起動し、 -> Settings-> - Editor> -> File and Code Templates->の順に開き、以下の内容をウィンドウにコピーしてをクリックしinlcudeますApply。

/*
 **************************************************************************************************************
 * @Time    : ${DATE} ${TIME}
 * @Author  : DaiPuWei
 * @Email   : [email protected]
 * Copyright (c) $YEAR ThunderSoft All rights reserved.
 **************************************************************************************************************
 */

次に、よく使用するプラグインを追加し、開くFile-> Settings->Pluginsを開き、右側のテキストボックスに表示するプラグインの名前を入力すると、インストールされている関連するプラグインが下に一覧表示されます。
ここに画像の説明を挿入

インストールが必要なプラグインは次のとおりです。

レインボーCSV
レインボーブラケット
インデントレインボー
タブナイン
コードグランス
マテリアルテーマ

セブン、DockerとNvidia-Dockerのインストール

7.1 Docker のインストールと構成

国内のイメージソースを使用して、ワンクリックで docker をインストールします。コマンドは次のとおりです。

# 阿里源
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

# daocloud 
curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh

次に、現在のユーザーをグループに追加し、現在のユーザーに root 権限を付与します。コマンドは次のとおりです。

sudo groupadd docker
sudo gpasswd -a ${
    
    USER} docker

次に docker を再起動し、成功するかどうかをテストします。コマンドは次のとおりです。

# 重启docker
sudo service docker restart
newgrp - docker
# 设置成开机自启
sudo systemctl enable docker
# 测试赋予权限是否成功
docker ps
docker --version

ここに画像の説明を挿入
Docker イメージのプル速度を高速化するには、Docker イメージソースを置き換えると同時に、プルされたイメージのストレージアドレスをデータディスクに変更する必要があります。コマンドは次のとおりです。

sudo vim /etc/docker/daemon.json

# 将如下内容复制到/etc/docker/daemon.json
{
    
    
    "registry-mirrors": [
        "https://hub-mirror.c.163.com",
        "https://mirror.baidubce.com",
        "https://xxx.mirror.aliyuncs.com"		# 阿里云
    ],
    "data-root": "/data/docker",	# docker镜像存储地址
	"runtimes": {
    
    
        "nvidia": {
    
    
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
         }	
    }
}

次に docker を再起動します。コマンドは次のとおりです。

sudo chmod 777 /etc/docker/daemon.json
sudo service docker restart
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

7.2 Nvidia-Docker のインストール

Docker コンテナーで Nvidia グラフィックスカードを正常に使用するには、Nvidia-Docker をインストールする必要があります。最初にnvidia-docker.shファイルを作成し、次に次の内容を記述します。コマンドは次のとおりです。

sudo vim nvidia-docker.sh

# 写入内容
#!/bin/bash
sudo cat >> /etc/hosts <<EOF
# NVIDIA DOCKER Domain IP
185.199.108.153		nvidia.github.io
185.199.109.153		nvidia.github.io
185.199.110.153		nvidia.github.io
185.199.111.153		nvidia.github.io
EOF

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update
#sudo apt-get install nvidia-container-toolkit --fix-missing
sudo apt-get install nvidia-docker2 --fix-missing

# 重启docker
sudo systemctl restart docker

ファイルを保存した後、実行中のスクリプトを使用して nvidia-docker をインストールします。コマンドは次のとおりです。

sudo chmod 777 nvidia-docker.sh
bash nvidia-docker.sh

次にイメージをプルして、nvidia-docker が正常にインストールされているかどうかをテストします。コマンドは次のとおりです。

docker run --gpus all -it --rm nvidia/cuda:11.0.3-base nvidia-smi

下図のような結果が表示されれば、nvidia-docer のインストールは成功です。
ここに画像の説明を挿入

7.3 Docker-Compose のインストール

Github から docker-compose をインストールします。コマンドは次のとおりです。

sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.16.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose

ネットワーク速度に問題がある場合は、ダウンロード用の daocloud に置き換えます。コマンドは次のとおりです。

sudo curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.25.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` -o /usr/local/bin/docker-compose

ダウンロードは、実行権限を追加するのに十分なほど完了しています。コマンドは次のとおりです。

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

次のコマンドを使用して、インストールの結果が成功したかどうかをテストします。

docker-compose --version

8、一般的なソフトウェアのインストールチュートリアル

次に、関連する一般的に使用されるソフトウェアのインストール手順を示します。現在、一般的な Linux コマンド、git、Sogou インプットメソッド、Google Chrome、sunflower、filezilla、openssh-server などが含まれています。

8.1 総合入力方法

まず、Fcitx 入力フレームワークをインストールします。コードは次のとおりです。

sudo apt install fcitx
# 可能会遇到安装环境依赖问题，使用下面命令解决环境依赖,环境依赖安装可能很费时间，耐心等待。之后重新运行上述命令。
sudo apt-get install -f
sudo apt install fcitx

次に、fcitx 構成ツールをインストールします。

sudo apt-get install fcitx-config-gtk

次に、fcitx の table-all パッケージをインストールします。

sudo apt-get install fcitx-table-all   #遇到”希望继续执行吗“选择Y

最後に im-switch スイッチングツールをインストールします。

sudo apt-get install im-switch    #遇到”希望继续执行吗“选择Y

次に、Sogou に移動し、下の図に示すように、Judge.com からダウンロードした 64 ビットインストールパッケージを入力します。
ここに画像の説明を挿入
デフォルトのインストールパッケージはダウンロードファイルに配置されます, 次に、対応するダウンロードディレクトリを入力してインストールします. コマンドは次のとおりです: (インストールプロセス中にエラーが発生した場合は、sudo apt --fix-broken install を実行します)

cd Downloads
sudo dpkg -i sogoupinyin_2.2.0.0108_amd64.deb
# 若提示缺少环境依赖。执行下面命令，然后执行上面命令
sudo apt-get install -f 
sudo dpkg -i sogoupinyin_2.2.0.0108_amd64.deb

次に、システムインターフェイスの右上隅にある設定ボタンをクリックし、システム設定を入力し、地域と言語のオプションを入力し、下部にある [インストールされた言語の管理]ボタンをクリックする
ここに画像の説明を挿入
と、言語の依存関係をインストールするように求められます。時間がかかるので、気長に待ちます。

次に、キーボード入力方式のシステムを fcitx に設定し、下図に示すようにシステム全体に適用します。
ここに画像の説明を挿入
システムを再起動すると、システムインターフェイスの右上に小さなキーボードボタンが表示されます。このボタンをクリックし、現在の入力方法を構成します --> 入力方法を追加します --> Sogou Pinyin 入力方法を追加し、上。終了。インターネットから画像を借りて表示します。
ここに画像の説明を挿入

ただし、インストール時にubuntu18.04を中国語ではなく英語で直接インストールした場合、上記手順で総合入力方式をインストールした後、総合入力方式を追加できない場合があります。Sogou 入力メソッドを正常に追加するには、まず ubuntu の言語パックを中国語に置き換えて再起動し、次に上記のプロセスに従って検索入力メソッドを追加し、最後に言語パックを英語に置き換えて再起動することが実現可能な方法です。
Sogou Pinyin 入力方式をインストールした後、候補列が文字化けすることがよくあります. 解決策は次のとおりです:
次のコマンドを入力します。

# cd ~/.config
# sudo rm -rf SogouPY* sogou*
sudo apt install libqt5qml5 libqt5quick5 libqt5quickwidgets5 qml-module-qtquick2
sudo apt install libgsettings-qt1

8.2 グーグルクローム

最初に Firefox ブラウザーで Google Chrome を開き、公式 Web サイトのダウンロードアドレスからインストールパッケージをダウンロードします。デフォルトのインストールパッケージは、ダウンロードファイルにあります。
ここに画像の説明を挿入
その後、を使用して、インストールパッケージが置かれているフォルダーに入り、インストールします。コマンドは次のとおりです。

sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb
# 若提示缺少环境依赖。执行下面命令，然后执行上面命令
sudo apt-get install -f 
sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb

その後、検索バーでGoogle Chromeのショートカットを見つけてクリックして実行し、便宜上、システムの左側のタスクバーで修正できます。
ここに画像の説明を挿入

8.3 ひまわり

Sunflower の公式 Web サイトに入り、対応するインストールパッケージをダウンロードします。デフォルトのインストールパッケージは、ダウンロードファイルにあります。
ここに画像の説明を挿入
その後、を使用して、インストールパッケージが置かれているフォルダーに入り、インストールします。コマンドは次のとおりです。

cd Downloads
sudo dpkg -i  SunloginClient-10.1.1.38139_amd64.deb
# 若提示缺少环境依赖。执行下面命令，然后执行上面命令
sudo apt-get install -f 
sudo dpkg -i  SunloginClient-10.1.1.38139_amd64.deb

次に、システムショートカットフォルダー (/usr/share/applications) に入り、ひまわりのショートカットをデスクトップに移動します。

8.4 openssh サーバー

次のコマンドでインストールします。

sudo apt-get install openssh-server

次に、sshserver が起動しているかどうかを確認します (または「netstat -tlp」コマンドを使用します)。

ps -e|grep ssh

ここに画像の説明を挿入
ssh-agent しかない場合、ssh-server はまだ起動していません。/etc/init.d/ssh start が必要です。sshd が表示されている場合は、ssh-server が起動していることを意味します。そうでない場合は、次のように開始できます。

sudo /etc/init.d/ssh start

次に、ubuntu のデフォルトポートを変更する必要があります。ubuntu のデフォルトのポートは 22 ですが、ポート 3726 に変更します。修正方法は以下の通りです。/etc/ssh/sshd_config ファイルを開きます。コマンドは次のとおりです。

sudo gedit /etc/ssh/sshd_config

ファイル内のポート 22 に関連するコンテンツを見つけます。デフォルトでは、この行はコメントアウトされています。下の図に示すように、先頭の「#」を削除して、次の行にポート 3726 を追加する必要があります。
ここに画像の説明を挿入
次に、ssh を再起動します。コマンドは次のとおりです。

service ssh restart

その後、win10上のxshellで接続の可否を検証したところ、以下のような結果となりました。
ここに画像の説明を挿入

8.5 FTP ツール Filezilla

FileZilla は、クライアントバージョンとサーバーバージョンの 2 つのバージョンがある無料のオープンソース FTP クライアントソフトウェアです。FileZilla の整理されたインターフェイスと複数のサイトを管理するための簡素化された方法により、FileZilla Client は便利で効率的な FTP クライアントツールになります。この記事では、Ubuntu での FileZilla のインストールについて説明します。インストールコマンドは次のとおりです。

sudo apt-get install filezilla

その後、検索バーでfilezillaのショートカットを見つけてクリックして実行し、便宜上、システムの左側のタスクバーで修正できます。
ここに画像の説明を挿入

8.6 SSH ツールのエコーターム

Aechoterm (中国語名: Flash Ling) は、SSH および SFTP プロトコルを介してリモートサーバーにアクセスするための無料のクロスプラットフォームターミナルおよびファイル管理ツールです。ローカルホストとリモートホストの間でファイルを転送し、同時に複数のリモートサーバーでコマンドを実行できます。公式 Web サイトのアドレスは次のとおりです: Aechoterm , 下図のマークされたボックス内の指示をクリックして、Linux システムのインストールパッケージをダウンロードします.クリックしてアーキテクチャを自動的に識別します.実際の状況に応じてダウンロードしてください。
ここに画像の説明を挿入
インストールパッケージをダウンロードしたら、次のコマンドをインストールしてインストールします。

sudo dpkg -i Aechoterm_3.0.3_amd64.deb

このソフトウェアは頻繁に使用する必要があるため、お気に入りに保存することができます. ソフトウェアによって開かれたインターフェイスは下の図に示されています.
ここに画像の説明を挿入

8.7 スクリーンショットソフトウェア Flameshot

次のようにシャッターインストールコマンドをインストールします。

sudo apt-get install flameshot

次に、Flame のショートカットキーを設定します。下の図に示すように、最初にシステム設定インターフェイスでキーボードを入力し、下の図に示すように赤いボックスの追加ボタンをクリックします。
ここに画像の説明を挿入
以下のようにショートカットキーを設定します。

8.8 ビデオプレーヤー VLC および SMPlayer

コーデックをインストールします。

sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras

VLCビデオプレーヤーをインストールする

sudo apt-get install vlc #browser-plugin-vlc

別の優れたプレーヤー SMPlayer も優れています

sudo apt-add-repository ppa:rvm/smplayer
sudo apt-get update
sudo apt-get install smplayer smplayer-skins smplayer-themes

8.9WPS

WPS 公式 Web サイトにアクセスし、WPS の Linux バージョンをダウンロードします。インストールコマンドは次のとおりです。

sudo chmod 777 wps-office_11.1.0.10161_amd64.deb 
sudo dpkg -i wps-office_11.1.0.10161_amd64.deb

クリックして実行すると、フォントがないためにプロンプトが表示される場合があるため、フォント圧縮パッケージ、フォントパッケージのダウンロードリンクもダウンロードする必要があります。リンク: https://pan.baidu.com/s/1fmk70MoPuC6FSi9e1eqRlQ mpwm。

フォントパッケージが保存されているパスを入力し、ターミナルを開きます

sudo mkdir /usr/share/fonts/wps-office  #创建目录
sudo cp -r wps_symbol_fonts.zip /usr/share/fonts/wps-office #将当前位置的字体包复制到创建的目录
sudo unzip /usr/share/fonts/wps-office/wps_symbol_fonts.zip #解压字体包

8.10 ギンプ

GIMP は Linux 上の PS の代替製品と見なすことができ、インストールコマンドは次のとおりです。

sudo apt-get install gimp

8.11 フェイシュ

まず、Feishu をインストールします. Feishu は正式に Linux システムをサポートしているため、Feishu の公式 Web サイトに直接アクセスして、インストールパッケージをダウンロードできます. インストールパッケージのダウンロードボタンは、Web サイトの下部に直接表示されます。下の図に示すように、Web ページ。
ここに画像の説明を挿入インストールパッケージをダウンロードしたら、次のコマンドを実行してインストールを完了します。

sudo dpkg -i Feishu-linux_x64-5.22.14.deb

8.12 微信

WeChat の公式 Web サイトは Linux システムをサポートしていないため、WeChat をインストールする前に deepin-wine をインストールする必要があります。最初に次のコマンドを実行して、移行リポジトリをシステムに追加します。

wget -O- https://deepin-wine.i-m.dev/setup.sh | sh

次に、WeChat の deepin-wine バージョンをインストールします。コマンドは次のとおりです。

sudo apt-get install com.qq.weixin.deepin

コンピューターを再起動すると、WeChat アプリケーションのアイコンが表示されますが、起動に失敗する場合があります。最初に 2 つの依存パッケージをダウンロードして、libsasl2-modules-db_2.1.28+dfsg-6ubuntu2_amd64.deb をダウンロードします。次に、依存パッケージをインストールします。コマンドは次のとおりです。

sudo dpkg -i libsasl2-modules-db_2.1.28+dfsg-6ubuntu2_amd64.deb
sudo dpkg -i libsasl2-2_2.1.28+dfsg-6ubuntu2_amd64.deb

次に、/opt/apps/com.qq.weixin.deepin/files/run.shファイルを変更し、次のコードをコメントアウトして、コンピューターを再起動して WeChat を実行します。

export WINEPREDLL="$ARCHIVE_FILE_DIR/dlls"

qq、tim、およびその他のソフトウェアをインストールする場合は、GitHub プロジェクト: deep-wineを確認できます。

8.13 百度ネットディスク

Baidu Netdisk の公式Web サイトに直接アクセスして、関連する Linux インストールパッケージをダウンロードします。
ここに画像の説明を挿入次に、次のコマンドを実行してインストールを完了します。

sudo dpkg -i baidunetdisk_4.15.6_amd64.deb

8.14 テンセント会議

Tencent Conference の公式 Web サイトに直接アクセスして、関連する Linux インストールパッケージをダウンロードし、コンピュータの CPU アーキテクチャに応じて、対応するインストールパッケージを選択するように注意してください。
ここに画像の説明を挿入次に、次のコマンドを実行してインストールを完了します。

sudo dpkg -i TencentMeeting_0300000000_3.12.0.400_x86_64_default.publish.deb

8.15 VPN ツール EasyConnect

仕事から家に帰るには、会社のリソースとマシンにアクセスする必要があり、VPN をインストールする必要があります. より優れた VPN ツールはEasyConnectです. 関連するインストールパッケージを公式 Web サイトからダウンロードした後、次のコマンドを実行してインストールを完了します。

sudo dpkg -i EasyConnect_x64_7_6_7_3.deb

次にアイコンをクリックします。プログラムが実行できない場合は、pango のバージョンが高すぎるため、バージョンを下げる必要があります。最初に EasyConnect フォルダディレクトリを入力します。コマンドは次のとおりです。

cd /usr/share/sangfor/EasyConnect

ダウングレードに関連するファイルを表示するには、EasyConnect が配置されているディレクトリを入力し、関連するファイルを表示します。コマンドは次のとおりです。

ldd EasyConnect | grep pango

結果は下図のようになるので、libpango、、libpangoft2をlibpangocairoダウングレードする必要があります。
ここに画像の説明を挿入
上記の 3 つのライブラリファイルは、http://kr.archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/p/pango1.0 の URL からダウンロードされます。バージョンを低く設定することをお勧めしますここでダウンロードしたのはlibpangocairo-1.0-0_1.40.14-1_amd64.deb、libpango-1.0-0_1.40.14-1_amd64.deb、ですlibpangoft2-1.0-0_1.40.14-1_amd64.deb。なお、下図の各ライブラリファイルのサフィックスの amd64 は 64bit マシン、i386 は 32bit マシンを表しているので、自機のビット数に合わせてダウンロードしてください。
ここに画像の説明を挿入
次に、上記の 3 つのインストールパッケージを解凍します。解凍コマンドは次のとおりです。

sudo mkdir easyconnect
sudo dpkg -X libpangocairo-1.0-0_1.40.14-1_amd64.deb ./easyconnect
sudo dpkg -X libpango-1.0-0_1.40.14-1_amd64.deb ./easyconnect
sudo dpkg -X libpangoft2-1.0-0_1.40.14-1_amd64.deb ./easyconnect

解凍後、easyconnect/usr/lib/x86_64-linux-gnu/フォルダ配下に以下のファイルが生成されます。

ここに画像の説明を挿入
上記のすべてのファイルをEasyConnectディレクトリに移動します。コマンドは次のとおりです。

cd easyconnect/usr/lib/x86_64-linux-gnu/
sudo mv ./* /usr/share/sangfor/EasyConnect

次に、下の図に示すように、開始アイコンをクリックして正常に再起動します。

ここに画像の説明を挿入

8.16 メールソフト Thunderbird

インストールコマンドは次のとおりです。

sudo apt-get install thunderbird

8.17 一般的に使用される Linux コマンド

tmux をインストールするコマンドは次のとおりです。

sudo apt-get install tmux
# 若安装失败，则运行如下命令进行更新源然后进行安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install tmux

7z をインストールするためのコマンドは次のとおりです。

sudo apt-get install p7zip-full

# 若安装失败，则运行如下命令进行更新源然后进行安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install p7zip-full

vim をインストールするには、次のコマンドを実行します。

sudo apt-get install vim

# 若安装失败，则运行如下命令进行更新源然后进行安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install vim

8.18 使用していないソフトウェアを削除する

liboffice をアンインストールします。

sudo apt-get remove libreoffice*

アマゾンをアンインストールします。

sudo apt-get remove unity-webapps-common

0 から 1 までの乳母レベルの Ubuntu 深層学習サーバー環境構成チュートリアル

記事ディレクトリ

序文

1. Ubuntu インストール チュートリアル

1.1 Ubuntu イメージのダウンロード

1.2 U ディスクを書き込むフロッピー ディスク

1.3 Bios に入り、関連するオプションを変更する

1.4 Ubuntu18.04 のインストール手順

2. ソフトウェア ソースを置き換える

3.NVIDIA ドライバーのインストール

4. cuda+cudnn をインストール

4.1 cuda のインストール

4.2 cudnn のインストール

4.3 cuda のアンインストール

5.ディープラーニング環境のインストール

5.1 アナコンダのインストール

5.2 Pytorch フレームワークのインストール

5.3 PaddlePaddle フレームワークのインストール

5.4 TensorRT のインストール

5.5 OpenCV のコンパイルとインストール

6. エディターのインストールと構成

6.1 パイチャーム

6.2 クライオン

セブン、DockerとNvidia-Dockerのインストール

7.1 Docker のインストールと構成

7.2 Nvidia-Docker のインストール

7.3 Docker-Compose のインストール

8、一般的なソフトウェアのインストール チュートリアル

8.1 総合入力方法

8.2 グーグルクローム

8.3 ひまわり

8.4 openssh サーバー

8.5 FTP ツール Filezilla

8.6 SSH ツールのエコーターム

8.7 スクリーンショットソフトウェア Flameshot

8.8 ビデオ プレーヤー VLC および SMPlayer

8.9WPS

8.10 ギンプ

8.11 フェイシュ

8.12 微信

8.13 百度ネットディスク

8.14 テンセント会議

8.15 VPN ツール EasyConnect

8.16 メールソフト Thunderbird

8.17 一般的に使用される Linux コマンド

8.18 使用していないソフトウェアを削除する

おすすめ

1. Ubuntu インストールチュートリアル

1.2 U ディスクを書き込むフロッピーディスク

2. ソフトウェアソースを置き換える

8、一般的なソフトウェアのインストールチュートリアル

8.8 ビデオプレーヤー VLC および SMPlayer