原来人工智能的开发环境是这样配置的

本文转载于知乎作者：Dennis

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从刚上研一到现在也算研究了快1年计算机视觉了，主要课题是多目标的识别，小白一枚，在配置环境的过程中踩到了很多坑，一路打打杀杀，摸索出来了一些经验，把这些记录下来，为自己以后配置有个参考，也为大家提供多一点的借鉴.

第一大步：安装双系统

https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads

2.空U盘一个，我们使用软碟通软件，打开软件后先选择打开文件，选择你下载好的镜像，然后点菜单栏的启动，选择写入硬盘映像，这时会弹出一个窗口，检查u盘名字，写入方式为usb-hdd+，这里最好在便捷启动里选择写入新的驱动器引导扇区syslinux，虽然有人说不选也行，选上总还是保险的，然后点击写入。

3.接下来的时间你要做的是去删除一块磁盘用于ubuntu，在win10的菜单栏图标处右键，选择磁盘管理，然后找一块没有文件的分区，比如D盘或者E盘等，尽量大一点的，我给ubuntu分了500G，因为后续如果下载数据集还有预训练文件什么的需要的空间可不小，到时候再想扩展可不容易了。然后在你选择的位置右键，删除卷，看到磁盘变成未分配，就ok了。

4.这时启动盘应该也差不多好了。重启电脑，在logo页面时按F2/F10/delete等进入BIOS，然后调到boot或者最后一项菜单那，里面应该就有你的u盘名字了，你可以选择直接启动，也可以调整顺序让他以后优先从u盘启动，这里我就直接选择启动了。然后进入选择install ubuntu，然后跟着提示一步步来，安装时更新选不选都行，选完时间能慢一点，根据自己的网速决定吧，然后选择与win10共存，这时他就自动为你安装到你刚刚删除的那个分区中了，以后在win系统下是看不见的，然后接着一步步往下来，自己设的密码要记住，以后执行命令都会用到，别弄太长的。中途如果卡住，拔掉网线或者断开wifi。安装完成后提示重启电脑，如果不悲催的话，重启后就能正常进入系统了！

第二大步：安装显卡驱动

我使用的方法为系统自己安装的方法，打开系统设置，软件更新，附加驱动，选择NVIDIA驱动，重启后生效，这种方法快捷简单还不容易出现各种bug，如果你需要手动安装的话，参考网址：

http://www.cnblogs.com/wmxfd/p/installation_for_ubuntu16_04_2.html

然后更新语言支持，下载源选择清华源，关闭自动更新，前两步做不做都行，关闭自动更新必须做，因为自己试了几次，更新后很有可能哪天系统就进不去了。

第三大步：安装cuda和cudnn

此处我参考了：cnblogs.com/wmxfd/p/ins的方法，非常棒，在此谢过！

https://www.cnblogs.com/wmxfd/p/installation_of_nvidia_graphics_driver_and_cuda8_and_cudnn6.html

一.安装Cuda8.0

我这里为大家提供了8.0的版本

链接：https://pan.baidu.com/s/1QCk-lMZ43QXIt-1UF1YAgg 密码：5grq

2、下载后在当前目录运行命令安装

sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run.26_linux-run

安装过程中基本上选择默认路径以及选Yes，但是提示是否安装Nvidia驱动时一定选择No，因为此前已经安装了相应的显卡驱动

3、安装成功后，声明一下环境变量，并将其写入到 ~/.bashrc 的尾部:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin$}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$

4、设置环境变量

终端输入：sudo gedit /etc/profile

文件末尾加入：export PATH=“/usr/local/cuda/bin:$PATH”

运行：source /etc/profile，查看是否有误

5、设置动态链接库

终端输入：sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

添加：/usr/local/cuda/lib64

执行生效：sudo ldconfig

6、测试cuda的samples

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

make

sudo ./deviceQuery

7、完毕

二、安装Cudnn5.1

链接：https://pan.baidu.com/s/1v2IGQrSC6r7b_Chy9kYMng 密码：xs5n

2、下载后进行解压

3、进入include文件夹，执行

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件

4、进入lib64文件夹，执行

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库

5、执行

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.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成软链接

sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接

注意！！软链接中的数字5.1.10等参照文件夹lib64中原有的软链接名

6、完毕

到此，深度学习的环境基本就配好了，你可以开始使用各种神经网络畅游在人工智能的世界了。