【1】安装ubuntu20.04.03系统

下载Ubuntu20.04.03系统

【下载地址】https://mirrors.aliyun.com/oldubuntu-releases/releases/20.04.3/?spm=a2c6h.25603864.0.0.36217ff3gWdrml
【安装教程参考】https://blog.csdn.net/Eyesleft_being/article/details/126020113

【注意】安装时把安装图形、第三方软件的也√上

更换系统apt的源

安装完成后的第一件事，先把apt的源给换了，具体操作如下：

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak  #备份默认源
cd /etc/apt/
sudo rm -f /etc/apt/sources.list	#删除原有的源
sudo vi sources.list	#然后将复制的内容粘贴进去保存退出
sudo apt-get update	#检查更新

在sources.list文件的前面添加下面内容（在原来的基础上增加清华源）

# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

保存退出，更新一下源

sudo apt update
sudo apt upgrade

【2】CUDA和cudnn安装

下载CUDA安装包并安装

【CUDA下载地址】https://developer.nvidia.com/cuda-11-4-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local

到cuda包存放的目录下打开终端，进行安装

sudo sh cuda_11.4.2_470.57.02_linux.run

【只选择cuda，其他的nvidia、后面三个都不选】

修改配置

sudo gedit ~/.bashrc# CUDA Soft Link
export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}source ~/.bashrc
nvcc -V

根据CUDA和Ubuntu的版本，选择对应的cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

安装cudnn,讲cudnn的include和lib64中的所有文件，复制到cuda安装位置中include和lib64的文件夹中

tar -zxvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

【3】pycharm的安装

参考：https://www.quanxiaoha.com/idea-pojie/idea-reset-30-day.html
【3】下载pycharm2021.2.2版本，地址：
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html

解压,并转移

tar zxvf pycharm-professional-2021.2.2.tar.gz
sudo mv pycharm-professional-2021.2.2 /opt/

重置的破解包，点这下载
链接: https://pan.baidu.com/s/1xoM59N_wj2Ju1cKFo2EaNg 提取码: wuye

【4】conda的安装

去到下载的文件夹内，执行命令：

bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

添加/更换 conda 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

配置conda环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加

#选择自己的anaconda安装路径
export PATH=”/home/wuye/anaconda3/bin:$PATH”
#更新一下：
source ~/.bashrc

最后输入conda -V检验一下，出现conda的版本信息即安装成功。

创建个人环境，我搭建tensorFlow1专用环境

conda create -n tf1 python=3.8

【5】兼容Tf1和30显卡

在创建的tf1环境中安装包

conda activate tf1

30系列显卡不支持TensorFlow1，可使用nvidia-tensorflow替代，按照官网走即可
nvidai-tensorflow官网： https://developer.nvidia.com/blog/accelerating-tensorflow-on-a100-gpus/

安装nvidia-tensorflow

apt update
pip install --upgrade pip setuptools requests
pip install nvidia-pyindex
pip install nvidia-tensorflow[horovod]#查看是否安装成功
pip list | grep nvidia
# 查看tensorflow版本
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
# 验证GPU调用tensorflow
python -c "import tensorflow as tf; print('Num GPUs Available: ', len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))"