ubuntu 环境配置？ubuntu调节亮度

各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享ubuntu 环境配置，以及ubuntu调节亮度的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

Ubuntu 深度学习环境配置

配置Ubuntu深度学习环境主要包括以下步骤：安装操作系统、配置SSH与FTP、更新系统源、安装NVIDIA显卡驱动、安装CUDA与cuDNN、以及安装Anaconda。操作步骤清晰，适合初学者遵循。

首先，安装Ubuntu系统。这包含下载Ubuntu镜像、制作启动盘，利用ultraISO工具进行镜像烧录，具体步骤包括选择大于8G的U盘、运行ultraISO、打开镜像文件、写入硬盘映像并格式化。

接着，配置SSH与FTP服务，确保远程访问与文件传输的顺利进行。

系统换源方面，备份初始源后，修改/etc/apt/sources.list文件，将国内源替换原有内容，以提升软件安装速度。更新软件信息，确保系统状态最新。

安装NVIDIA显卡驱动时，更新软件列表与依赖，下载并安装显卡驱动。查看显卡信息，下载适合型号的驱动。卸载原有驱动，禁用nouveau驱动以避免冲突。安装lightdm显示管理器，提供更灵活的登录界面。若选择不安装lightdm，可使用自带的gdm3显示管理器。

为了安装新的Nvidia驱动程序，需要停止当前的显示服务器。通过telinit命令更改为运行级别3，或使用Ctrl+ Alt+ F1~F6进入文本界面tty。禁用X-window服务后，在文本界面中安装Nvidia驱动，使用特定参数确保安装过程顺利进行。

安装完成后，检查驱动是否正确安装。在文本界面中，输入nvidia-smi验证驱动状态。

下载CUDA Toolkit，根据官方指引进行安装，并添加环境变量。测试安装是否成功，确保CUDA版本对应。

下载cuDNN，并完成安装。为确保深度学习环境的兼容性与性能，需要确保cuDNN版本与CUDA匹配。

安装Anaconda，选择下载安装程序，遵循指引完成安装过程，添加环境变量。若不再使用Anaconda，可以选择完全卸载或标准删除。

Ubuntu16.04快速配置环境(二)

在Ubuntu 16.04上，本文将简要指导如何快速配置Chrome、FQ代理和CUDA环境，以支持深度学习的运行。以下是步骤概述：

1. Chrome安装

请注意，由于很多人可能难以找到官方下载链接，这里提供了一个链接以方便查找。

2. FQ代理设置

设置代理梯子的步骤略过，因为这需要单独详细讲解，这里不再赘述。

3. CUDA环境配置

本文以同时安装CUDA 9.0和CUDA 10.1为例，介绍如何快速切换使用。

(1)确认可安装的CUDA版本：根据你的驱动版本（如430.64），通过官网查找兼容的CUDA版本，如最高支持CUDA 10.1。

(2) CUDA 9.0和cudnn安装步骤：

-从官网下载run格式安装文件，以及补丁包。

-使用sudo sh命令执行安装，选择cuDNN Library for Linux。

-安装完成后，设置环境变量并验证安装。

-重复上述步骤安装cudnn，解压、复制文件并验证版本。

(3) CUDA 10.1安装：

-使用deb安装包，通过sudo dpkg命令安装，可能需要解决遇到的问题。

-安装cudnn后，继续按先前的教程进行。

(4)切换CUDA版本：检查usr/local目录下已安装的CUDA版本，通过删除旧链接并创建新链接快速切换，cudnn会自动跟随切换。

以上是Ubuntu 16.04快速配置环境的主要内容，希望对您的深度学习工作有所帮助。

Ubuntu系统下的python环境配置完整流程

Ubuntu系统下Python环境配置的详细步骤如下：

1.理解Python环境配置：Python环境配置主要包括安装集成开发环境(IDE)、处理Python版本差异和管理库依赖。对于初学者，这有助于熟悉语言特性，降低学习恐惧。

2.安装IDE：以PyCharm为例，作为首选IDE。首先，从官网下载社区版，通过命令行安装。PyCharm启动后，注意选择Python Interpreter，可以选择虚拟环境或系统环境。

3.选择虚拟环境：为避免系统污染，推荐使用虚拟环境，如Conda。通过Anaconda官网下载Linux版本，安装并配置环境变量。

4. PyCharm中使用anaconda：在PyCharm中设置Conda环境，创建项目时选择对应的Python版本，同时anaconda会创建对应项目名的虚拟环境。

5.虚拟环境中安装库：可通过终端或PyCharm终端窗口，使用conda install命令安装所需库。

6.安装Jupyter：为学习Python创建conda环境并激活，然后安装Jupyter Notebook。

7.解决问题：配置过程中遇到的坑包括conda路径冲突和自动激活base环境。通过编辑.bashrc文件解决这些问题。

8.结语：虽然配置过程有挑战，但成功配置Python环境后，为学习Python打下了坚实基础。