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  • 说明:本文记录的是自己踩过...一、conda环境切换 首先检查现有的环境类别(安装的是当前最新的,默认python版本3.7.3): conda info --envs #在Anaconda Prompt中操作,下同 创建新环境的两种方法: 1、Anaco...

    说明:本文记录的是自己踩过的坑,基于window平台,其他平台绕路

    我用的Anaconda 版本为4.6.11(其他版本可能指令上有些许差别,但思路一样):

    一、conda环境切换

    首先检查现有的环境类别(安装的是当前最新的,默认python版本3.7.3):

    conda info --envs  #在Anaconda Prompt中操作,下同

    创建新环境的两种方法:

    1、Anaconda Navigator 里在 Environments 直接创建对应版本即可

    2、conda创建如下:

    conda create --name python3.6 python=3.6  #若要创建3.6环境,其他环境也可,按自己需要

    创建完成以后,检查当前环境:

    python -V

      

    激活新安装的3.6环境:

    activate python3.6

      

    检查现在的环境:

      

    环境已经切换到3.6版本了(也可用该命令在各环境下切换),现在退出环境:

    deactivate

      

    对于python3.6下包的安装,只需要切换到python3.6环境,在用conda install命令安装即可。

     

    二、pytorch安装

    如要在3.6环境下安装pythorch(因为最新的3.7版本无法使用有些未做兼容性修改的包),则先按上一部分切换到python3.6环境,后添加清华源(加快速度,默认国外的源太慢):

    #在3.6环境下安装
    activate python3.6
    #添加免费的清华源
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  
    #检查源添加是否成功,也可在Anaconda Navigator中查看channels
    conda config --set show_channel_urls yes

    安装pytorch:

    #安装pytorch,torchvision(pytorch很重要的一个库,独立于pytorch,用于图像操作)
    conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

     [注]:输入上述命令以后,会有下面这个提示,记得回复 'y'

      

     

    三、解析器更换

    1.jupyter notebook

    打开Anaconda Navigator,点击左侧Home中的Applications on列表,选取刚才新配置的python3.6环境,后点击jupyter notebook的install按钮,如图:(注:显示的是已经安装好的,没安装的应用按钮显示状态如右下角的install

                                     

    安装好以后,点击菜单栏中新出现的jupyter notebook(python3.6)即可启动(也可以在Anaconda Prompt 中输入jupyter notebook 启动,两种启动方法以下的操作相同):

    注:点击以后,一般需要在浏览器打开新出现窗口的最下面一行那个网址

                                                                

    启动juputer notebook后,里面的文件可能打不开,若报错如:'500 : Internal Server Error'。这时候需要打开Anaconda Prompt 输入:

    activate python3.6  #切换到jupyter notebook在的环境(已经在的忽略)
    pip install --upgrade --user nbconvert  #更新用户信息

    再重新启动即可正常使用。

    !!!发现文件无法连接上服务器,已经解决这个问题的麻烦在评论区帮帮忙,谢谢啦!!!

    2.Pycharm

    经过以上操作,我们基于Anaconda配置了python3.6环境,并在该环境里安装了pytorch,那么如何在Pycharm中使用pytorch框架呢?下面开始:

    打开Pycharm->文件->设置->项目,后设置解析路径(project interpreter)如图:

    设置好以后,重新启动即可。

     

     

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  • nvm安装及使用 node.js安装版本切换

    千次阅读 2019-05-12 01:15:48
    nvm是node.js的版本管理,可以安装切换不同版本node.js 第一步:下载 下载地址:https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases nvm-noinstall.zip: 这个是绿色免安装版本,但是使用之前需要配置 ...

    nvm是node.js的版本管理器,可以安装和切换不同版本node.js

    第一步:下载

    下载地址:https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases

    nvm-noinstall.zip: 这个是绿色免安装版本,但是使用之前需要配置
    nvm-setup.zip:这是一个安装包,下载之后点击安装,无需配置就可以使用,方便。
    Source code(zip):zip压缩的源码
    Sourc code(tar.gz):tar.gz的源码,一般用于*nix系统
     

    第二步:安装

    按照提示完成安装即可,安装完成后可以检测一下是否安装成功

    在cmd命令行输入nvm,如果出现nvm版本号和一系列帮助指令,则说明nvm安装成功。

     

    第三步:修改settings.txt

    在你安装的目录下找到settings.txt文件,打开后加上 
    node_mirror: https://npm.taobao.org/mirrors/node/ 
    npm_mirror: https://npm.taobao.org/mirrors/npm/

    这一步主要是将npm镜像改为淘宝的镜像,可以提高下载速度。

     

    第四步:node.js 安装

    可以先使用 num list 查看本地已安装的版本

    然后使用 nvm list available 查看所有版本

    使用 nvm insttall 版本号 安装制定的版本,如nvm install 12.2.0

     

    NVM常用命令

    • nvm list 查看已经安装的版本
    • nvm list installed 查看已经安装的版本
    • nvm list available 查看网络可以安装的版本
    • nvm version 查看当前的版本
    • nvm install 安装最新版本nvm
    • nvm use <version> ## 切换使用指定的版本node
    • nvm ls 列出所有版本
    • nvm current显示当前版本
    • nvm alias <name> <version> ## 给不同的版本号添加别名
    • nvm unalias <name> ## 删除已定义的别名
    • nvm reinstall-packages <version> ## 在当前版本node环境下,重新全局安装指定版本号的npm包
    • nvm on 打开nodejs控制
    • nvm off 关闭nodejs控制
    • nvm proxy 查看设置与代理
    • nvm node_mirror [url] 设置或者查看setting.txt中的node_mirror,如果不设置的默认是 https://nodejs.org/dist/
    • nvm npm_mirror [url] 设置或者查看setting.txt中的npm_mirror,如果不设置的话默认的是: https://github.com/npm/npm/archive/.
    • nvm uninstall <version> 卸载制定的版本
    • nvm use [version] [arch] 切换制定的node版本和位数
    • nvm root [path] 设置和查看root路径
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  • Python的数值科学计算基本上离不开scipy、numpy、matplotlib三者的,但是在安装scipy的时候尝试了很多种方法最终都是徒劳无功,安装失败,实在是没有好的办法了,中间尝试过卸载已经安装好的numpy模块,因为安装...

        Python的数值科学计算基本上离不开scipy、numpy、matplotlib三者的,但是在安装scipy的时候尝试了很多种方法最终都是徒劳无功,安装失败,实在是没有好的办法了,中间尝试过卸载已经安装好的numpy模块,因为安装scipy报错的一直都是说numpy出错,但是依旧是不行,在这里有一个非官方的python第三方插件的资源库,如果需要的或者想要尝试的可以试试:

    地址为:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

    参考文章:

    Sublime修改成为Python编辑器,设置系统环境变量

    sublime修改python解释器


    【Python】Windows下安装scipy库步骤

        这些文章对于一些同学的问题来说的确是可以解决问题,但是很遗憾我这里失败了,最后我选择了最直白的方法就是:

        直接手动指定python.exe的位置

        方法如下:

        进入sublime------>点击preference---------->Browse packages--------->进入python文件夹------------>打开Python.sublime-build

        将里面内容修改如下:

        

    {
    	"cmd": ["python", "-u", "$file"],
            "path":"D:/Anaconda2",
    	"file_regex": "^[ ]*File \"(...*?)\", line ([0-9]*)",
    	"selector": "source.python"
    }
    
        这样执行如下代码:

    import scipy
    print '1111'
       输出结果如下:

        

    1111
    [Finished in 0.4s]
        因为Anaconda自带了scipy模块,而原生态的python中没有这个模块,但是pip安装失败,直接将python解释器修改为Anaconda目录下的python.exe即可,输出结果表明,scipy模块已经成功导入,证明python.exe切换成功

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  • Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势

    万次阅读 多人点赞 2018-08-20 21:05:58
    集显与独显的切换 使用标准仓库进行自动化安装 使用PPA仓库进行自动化安装 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装 Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势 可能想玩Linux系统的童鞋,往往死在安装NVIDIA显卡驱动上...

    Linux安装NVIDIA显卡驱动的正确姿势

    可能想玩Linux系统的童鞋,往往死在安装NVIDIA显卡驱动上,所以这篇文章帮助大家以正常的方式安装NVIDIA驱动。

    本文将介绍四种NVIDIA驱动安装方式。具体选择需要根据你的情况而定。

    • 使用标准Ubuntu仓库进行自动化安装
    • 使用PPA仓库进行自动化安装
    • 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装

    什么是nouveau驱动?

    nouveau,是一个自由及开放源代码显卡驱动程序,是为Nvidia的显示卡所编写,也可用于属于系统芯片的NVIDIA Tegra系列,此驱动程序是由一群独立的软件工程师所编写,Nvidia的员工也提供了少许帮助。

    该项目的目标为利用逆向工程Nvidia的专有Linux驱动程序来创造一个开放源代码的驱动程序。

    所以nouveau开源驱动基本上是不能正常使用的,性能极低,所以网上有很多人都在骂:干死黄仁勋!!

    这里写图片描述

    想了解历史的可以去看看这篇知乎,腾讯和AMD是linux的罪人吗?

    好了不扯了,正式开始讲安装把!

    检测NVIDIA驱动是否成功安装

    1. 使用nvidia-settings命令
    nvidia-settings
    

    终端执行这个命令会调出NVIDIA的驱动管理程序,如下:

    这里写图片描述

    如果出现这个界面可以看到 NVIDIA Driver Version:390.48,这就代表nvidia-setting安装正常。

    1. 使用nvidia-smi命令测试

    英伟达系统管理接口(NVIDIA System Management Interface, 简称 nvidia-smi)是基于NVIDIA Management Library (NVML) 的命令行管理组件,旨在(intened to )帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。

    nvidia-smi
    

    执行这条命令将会打印出当前系统安装的NVIDIA驱动信息,如下:

    这里写图片描述

    我们可以看到我们显卡的型号,我的是GTX 960M,包括显存大小都可以看见。

    1. 系统信息查看

    这一步不重要,因为有时候系统信息里面显示的可能会有误,只显示集显不显示独显的情况。

    比如我的就没有显示出独显,如下:

    这里写图片描述

    这里面不显示没有关系,可以略过。

    1. 命令行搜索集显和独显

    打开终端执行以下命令:

    lspci | grep VGA     # 查看集成显卡
    lspci | grep NVIDIA  # 查看NVIDIA显卡
    

    这里写图片描述

    如果都能搜索到说明正常。

    查看nouveau是否启动运行可以执行下面命令:

    lsmod | grep nouveau
    

    没有返回代表没有运行。

    集显与独显的切换

    当我们需要切换独显与集显的时候,一般就是外出的时候,想节省电量,增长待机时间。下面讲解两种切换方式。

    1. 使用nvidia-setting切换

    终端执行nvidia-setting,在弹的界面中选择独显与集显:

    这里写图片描述

    1. 命令行切换

    NVIDIA提供了一个切换显卡的命令:

    sudo prime-select nvidia # 切换nvidia显卡
    sudo prime-select intel  # 切换intel显卡
    sudo prime-select query  # 查看当前使用的显卡
    

    这里写图片描述

    注意: 每一次切换显卡都需要重新启动电脑才能生效

    使用标准仓库进行自动化安装

    在安装的发行版中,如 ubuntu, Linux Mint等,找到附加驱动管理软件,下面是Linux Mint界面:

    这里写图片描述

    选择推荐的驱动安装,点击应用更改,等待下载然后重启即可。

    这种安装方式有如下缺点

    1. 如果你的显卡比较新可能会出现安装低版本的NVIDIA驱动而造成即可安装完成,但是并没有真正安装成功,可能会出现循环登录,关机死机等等原因。

    2. 当你更换驱动的时候可能原有的NVIDIA驱动删除不干净。

    当然这种方式也是有优点的:

    1. 不需要手动禁止nouveau
    2. 操作方便

    可能有的童鞋还使用过命令行的方式安装:

    sudo apt-get install nvidia*
    

    如图:

    这里写图片描述

    这种方式安装同样也是使用ubuntu官方源的形式安装的,你可以选择不同的驱动版本来安装,但是本质上和标准仓库进行自动化安装是一样的。

    其实ubuntu自带命令行版本安装工具ubuntu-drivers,终端输入:

    ubuntu-drivers devices   # 查询所有ubuntu推荐的驱动
    

    这里写图片描述

    这路我是有一个推荐安装的驱动,那就是nvidia-driver-390,明显我已经安装完成了。

    然后就可以使用下面一条命令安装所有推荐的驱动程序:

    sudo ubuntu-drivers autoinstall
    

    安装完成后重启就可以了,这里要注意,这种安装方式和驱动管理器软件安装的效果是一样的,就是一个是UI版本,一个是命令行版本。

    使用PPA仓库进行自动化安装

    使用图形驱动程序PPA存储库允许我们安装NVIDIA beta驱动程序,这有可能会出现兼容性的问题,但是有些时候必须使用这种方式,比如显卡比较新,使用上面所讲的方式检测驱动的安装情况,如果不正常那么只能使用这种方式安装最新的NVIDIA驱动。

    1. 添加PPA到我们的系统:
    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
    

    更新系统源:

    sudo apt update
    

    此时我们就可以下载最新的NVIDIA驱动了:

    安装的方式有以下三种,其实前面已经讲过,这里总结一下:

    • 附加驱动管理软件
    • sudo apt-get install nvidia-xxx
    • ubuntu-drivers方式

    这三种都可以,选择一个版本安装,然后重启即可。

    使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装

    这种安装方式我认为是比较野蛮的,也是最正规,最原始的的方式,当然难度最高的。你可以来挑战一下!!!!

    1. 查看当前电脑的显卡型号

    lshw -numeric -C display
    

    执行完毕后我的显卡型号为 GTX 960M,如下图:

    这里写图片描述

    2. 下载NVIDIA官方驱动

    到NVIDIA的官方驱动网站下载对应显卡的驱动程序,下载后的文件格式为run

    下载好之后放到用户目录下,等下后面会用到。

    3. 删除原有的NVIDIA驱动程序

    如果你没有安装过,或者已经卸载,可以忽略:

    sudo apt-get remove –purge nvidia*
    

    4. bios禁用禁用secure boot,也就是设置为disable

    如果没有禁用secure boot,会导致NVIDIA驱动安装失败,或者不正常。

    5. 禁用nouveau

    打开编辑配置文件:

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

    在最后一行添加:

    blacklist nouveau
    

    这一条的含义是禁用nouveau第三方驱动,之后也不需要改回来。

    由于nouveau是构建在内核中的,所以要执行下面命令生效:

    sudo update-initramfs -u
    

    6. 重启

    reboot
    

    重启之后,可以查看nouveau有没有运行:

    lsmod | grep nouveau  # 没输出代表禁用生效
    

    7. 停止可视化桌面:

    为了安装新的Nvidia驱动程序,我们需要停止当前的显示服务器。最简单的方法是使用telinit命令更改为运行级别3。执行以下linux命令后,显示服务器将停止,因此请确保在继续之前保存所有当前工作(如果有):

    sudo telinit 3
    

    之后会进入一个新的命令行会话,使用当前的用户名密码登录

    8. 安装驱动

    给驱动文件增加可执行权限:

    sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run
    

    然后执行安装:

    sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run --no-opengl-files
    

    安装完成后重启即可,记得验证是否安装成功,参考前面所讲。

    –no-opengl-files 参数必须加否则会循环登录,也就是loop login

    参数介绍:

    • –no-opengl-files 只安装驱动文件,不安装OpenGL文件。这个参数最重要
    • –no-x-check 安装驱动时不检查X服务
    • –no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau
      后面两个参数可不加。

    关于使用此方式可以参照Ubuntu 18.04安装NVIDIA(英伟达) RTX2080Ti显卡 这篇文章。

    注意:

    • 安装CUDA时一定使用runfile文件,这样可以进行选择。不再选择安装驱动,以及在弹出xorg.conf时选择NO

    常见问题解决

    1. 安装完驱动后,HDMI扩展屏幕不能使用,现象表现为能识别扩展屏幕但是黑屏。
      这种情况需要确定以下内容是否已经设置:

      • bios内是否已经禁止安全启动、快速启动。
      • linux系统是否设置了禁止nouveau

      如果上面的都已经做了,但还是有问题,可以尝试下面的配置:

      sudo nano /usr/share/X11/xorg.conf.d/10-amdgpu.conf
      

      有可能不是这个文件,但是类似。

      修改为下面这样

      Section "OutputClass"
         Identifier "AMDgpu"
         MatchDriver "amdgpu"
         Driver "amdgpu"
         Option "PrimaryGPU" "no"
      EndSection
      

      下面修改nvidia的配置

      sudo nano /usr/share/X11/xorg.conf.d/10-nvidia.conf
      

      修改为下面这样:

      Section "OutputClass"
         Identifier "nvidia"
         MatchDriver "nvidia-drm"
         Driver "nvidia"
         Option "AllowEmptyInitialConfiguration"
         Option "PrimaryGPU" "yes"
         ModulePath "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/nvidia/xorg"
      EndSection
      

      然后重新启动。

    到此NVIDIA的安装方式讲解完了。。。。

    END

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