1. NVIDIA GeForce GTX 1080 グラフィックス カード ドライバーをインストールします。
1. 公式 Web サイトからお使いのシステムに対応するドライバーをダウンロードし、対応するシステムを選択して、.run ファイルとしてダウンロードします。
2. ターミナルを開き、最初に以前にインストールしたものをアンインストールします (インストールされていない場合は、次のステップから直接開始します)
$ sudo apt-get --purge delete nvidia-*
3. nouveau を無効にします:
$ sudo gedit /etc/modprobe .d/blacklist .conf
の最後に数行を追加します:
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
保存して閉じます
$ sudo update-initramfs -u $ lsmod | grep
nouveau
は出力がありません。OK なので出力はまだあります。一度再起動します。
4. ドライバーのインストールを開始し、ドライバーの .run ファイルのダウンロード パスと完全なファイル名を覚えておき (バージョン番号が私のものと異なる場合は、自分で変更してください)、Ctrl+Alt+F1 を押してコマンド インターフェイスに入り、アカウントとパスワードを入力してログインします。
$ sudo service lightdm stop
で .run ファイルのダウンロード パスを入力します。ダウンロード後にファイルに実行権限がないため、まず chmod
$ sudo chmod a+x ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78 で手動で設定します。走る
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files ##インストールは、X サーバー、nouveau を閉じ、opengl ファイルをダウンロードしない後に開始されます。 .プログラムが完了したら
$nvidia-smiを確認する
と以下の内容が出ていればOKです。
$ sudo service lightdm start
とドライバーがインストールされます。
2.CUDA9.0をインストールする
1. 公式サイトからシステムに対応したCUDA9.0バージョンをダウンロードします。
2. ダウンロードフォルダーのターミナルに (ダウンロードしたファイル名に従って)
$ chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run
$ sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run と入力する
と、インストールが開始されます。説明ファイルを開き、指示に従って入力します (通常は「はい」ですが、Linux-x86_64: XXXX バージョンのグラフィックス ドライバーをインストールするかどうかを選択できる重要なポイントがあるため、ここでは「いいえ」を選択する必要があります)。そうしないと、以前のドライバーが上書きされます。
3. インストールが完了したら、環境変数を宣言し、ターミナルで
$ sudo gedit ~/.bashrcと入力し、
最後に
Save と Exitを追加して有効にします:
$ source ~/.bashrc
4. ドライバーのバージョンを確認します。
$ cat /proc/driver/nvidia /version
CUDA バージョンを確認します:
$ nvcc -V
5. gcc がインストールされていない、または gcc のバージョンが高すぎるため手動でダウングレードする必要があるという問題が発生することもありますが、その場合は解決が容易です。
3.cuDNNをインストールする
1. 公式 Web サイトからダウンロードします。アカウントを登録する必要があります。現在提供されているさまざまなバージョンは次のとおりです: (CUDA9.0 の場合は 7.0.5 をダウンロードしてください) ダウンロードされたパッケージは圧縮パッケージです: cudnn-9.0-
linux-x64- v7.tgz
2. cuDNN をインストールした後、最初にアンインストールします。
$ sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
$ sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
3.ダウンロード パスにあるファイルを解凍し、ローカル パスにコピーします。ここでの解凍されたファイル名の方が重要です。後で確認する必要があります。 $ tar -zxvf cudnn-9.0-linux-
x64-v7.tgz
$ sudo cp cuda /include/cudnn.h /usr/local/cuda/ include/
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
4. ローカル CUDA パスに移動し、ソフト接続を作成します。
$ cd / usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
$ sudo ldconfig
5. ローカル CUDA パスを確認すると、 cuDNN に対応する
$ ll
が表示されます。バージョン番号は、インストールが成功したことを証明します。
4. Tensorflow-GPU と Keras をインストールする
pip インストールを直接使用することも、最も簡単で直接的なインストール方法です。
$ sudo pip uninstall tensorflow ## 最初にアンインストールする必要がある場合は
$ sudo pip install tensorflow-gpu==1.12.0
$ sudo pip install keras ==2.2.4
してからターミナルでテストします:
$ python
import tensorflow as tf
5. Sogou 入力メソッドをインストールする
ステップ 1: Sogou インストール パッケージをダウンロードする
ステップ 2: fcitx キーボード入力方式システムを追加する
a. ターミナルを開き、ソースを追加します。次のコマンドを入力します:
$ sudo add-apt-repository ppa:fcitx-team/nightly
b. ソースを追加した後、システムを更新します。次のコマンドを入力します:
$ sudo apt-get update
c. fcitx のインストールを開始します。次のコマンドを入力します。
$ sudo apt-get install fcitx
d: fcitx 構成ツールをインストールします。
$ sudo apt-get install fcitx-config-gtk d.次に
、fcitx の table-all パッケージをインストールし、次のコマンドの入力を続けます:
$ sudo apt-get install fcitx-table-all
f. 次のステップは、fcitx が完了したかどうかを確認することです。左上隅の一番上のアイコンをクリックして fictx を検索し、
上の図が表示されれば、インプットメソッドツールは正常にインストールされています。fcitx は単なるインプットメソッドツールであり、リソースパッケージは付属していないため、Ubuntu に総合インプットメソッドをインストールする場合は、自分で総合インプットメソッドのリソースパッケージをダウンロードする必要があります。
ステップ 3: 総合入力メソッドをインストールします。
ステップ 1 でダウンロードしたリソース パッケージが配置されているフォルダーを開き、ターミナルを開き、次のように入力します: $ sudo dpkg -i インストール パッケージ名.deb ステップ 4: デフォルトの入力メソッドを設定します
。
[システム設定] > [サポートされる言語] で、デフォルトのキーボード入力方法を fcitx
b に設定し、一度ログアウトします。そうしないと、効果が表示されません。それでも効果が見られない場合は、再起動してください。
c. 検索で、fcitx 設定を検索し、Sogou 入力方法を追加して、デフォルトの入力方法として設定します。