14被浏览6,518分享邀请回答107 条评论分享收藏感谢收起Ubuntu及一些软件的安装对我来说，只关注CPU和GPU信息就足够我判断是不是适合深度学习了，所以只列举了以上三条。接下来是重装机器。实验室电脑本身是ubuntu16.04LTS和win7双系统。因为想逼自己熟悉Linux，所以决定只装ubuntu单系统。需要用到winPE（分区用）、ubuntu镜像和ultraiso（刻录用），网上都有，比较简单，这里不记录了。当然这里要记得进BIOS修改下启动优先项。我安装的是ubuntu17.04，选择“其他选项”进行安装，这里有个好处是可以自行决定分区及目录挂载。安装过程参考了，另外还百度了一下各种目录的作用。一般来说，只需要：一个根目录用于放系统（10-15G即可，我自己选择了50G）一个交换分区用于虚拟内存（一般为物理内存的两倍，我选择了16G）一个/home目录分区用于存储自己的资料（剩下的空间）。（可选）如果要安装双系统的话则还需要额外划分一个/boot分区用于系统启动，一般100M即可。安装完后就可以愉快地进入ubuntu系统啦~接下来是安装teamviewer（远程）、pycharm（ubuntu16.04以后自带python3.5，所以不用重复下啦）、tensorflow、tensorlayer、scikit-learn、gensim、nltk、jupyter、keras等一系列的东西。安装时遇到.deb、.tar.gz、.whl（最近安装VMware时遇到了.bundle文件，也加在这里一起吧）等各种各样的文件安装包，对新手来说有点头疼，所幸有搜索引擎。那么稍微总结下自己找到的方法吧：.deb软件包安装方法：
$ sudo dpkg -i filename.deb
.tar.gz软件包安装方法：
$ sudo tar -zxvf filename.tar.gz (目录名，不提供默认解压到当前文件夹）
$ cd 解压后路径
$ ./pycharm.sh（以pycharm为例，这里需要看安装的说明文件）
.whl软件包安装方法：
// $ sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential（若安装了pip则无需此步）
// 这里网上还要对pip进行更新什么的，可能因为是17.04版作了优化，我是执行完上一行代码后就是最新的了
$ pip3 install filename.whl
这里安装完后，import tensorlayer时出现了错误：ImportError: No module named '_tkinter', please install the python3-tk package
复制到google上一搜，发现好像大家都有这个问题，原因好像是因为python3将Tkinter重命名为了tkinter（嗯，我也不知道该说什么。。。），这时候只需要$ sudo apt-get install python3-tk
就解决啦！.bundle安装
$ sudo chmod +x *.bundle（赋予执行权限）
$ sudo ./*.bundle
另外，安装teamviewer时，因为从官网上下的是64位的，安装时会出现缺少依赖库的错误。通过以下方法解决：$ sudo dpkg --add-architecture i386
//添加32位架构支持
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get -f install
$ sudo dpkg -i teamviewerXXXXX.deb
最后，ubuntu17.04安装nltk_data时有了不同：&&& import nltk
&&& nltk.download()
执行后会出现选项让你选。这时候只需选择d（download），然后按几个enter键之后，又会出现选项：l（list）或者是x（cancel）。这时候不用管给的选项，直接键入all就好了，它就会自动下载全部的corpus和models啦~最后再选择l（list）看一下是不是全部安装完即可。软硬件的支持到这里就差不多啦，接下来还是得看论文想idea发文章。。。1收藏分享举报{&debug&:false,&apiRoot&:&&,&paySDK&:&https:\u002F\u002Fpay.zhihu.com\u002Fapi\u002Fjs&,&wechatConfigAPI&:&\u002Fapi\u002Fwechat\u002Fjssdkconfig&,&name&:&production&,&instance&:&column&,&tokens&:{&X-XSRF-TOKEN&:null,&X-UDID&:null,&Authorization&:&oauth c3cef7c66aa9e6a1e3160e20&}}{&database&:{&Post&:{&&:{&isPending&:false,&contributes&:[],&title&:&Ubuntu及一些软件的安装&,&author&:&mai-zhen-sheng&,&content&:&\u003Cp\u003E今天捣鼓了一天，将实验室电脑重装了，并将研究自然语言处理所需要用到的库都配置好了。其中坑倒是没遇到多少，只是因为本人是Linux新手，还是记录一下作个备忘吧。（应该不会有人看到的，如果有大神路过求轻喷~）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E实验室电脑为i7 4790 八核CPU，Intel集显。显卡对于深度学习来说明显不足，因此只安装tensorflow CPU版的了，至于要用GPU的时候再远程到其他好的电脑吧~\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E首先来最基本的\u003Cb\u003E查看硬件信息\u003C\u002Fb\u003E命令~\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003E$ lscpu
\u002F\u002F查看CPU信息\n$ cat \u002Fproc\u002Fcpuinfo
\u002F\u002F查看CPU每个核的具体信息\n$ lspci |grep -i ‘VGA’
\u002F\u002F查看显卡信息\n\u003C\u002Fcode\u003E\u003C\u002Fpre\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E对我来说，只关注CPU和GPU信息就足够我判断是不是适合深度学习了，所以只列举了以上三条。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E接下来是重装机器。实验室电脑本身是ubuntu16.04LTS和win7双系统。因为想逼自己熟悉Linux，所以决定只装ubuntu单系统。需要用到winPE（分区用）、ubuntu镜像和ultraiso（刻录用），网上都有，比较简单，这里不记录了。当然这里要记得进BIOS修改下启动优先项。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我安装的是ubuntu17.04，选择“其他选项”进行安装，这里有个好处是可以自行决定分区及目录挂载。安装过程参考了\u003Ca href=\&http:\u002F\u002Flink.zhihu.com\u002F?target=http%3A\u002F\u002Fm.blog.csdn.net\u002Fgent__chen\u002Farticle\u002Fdetails\u002F\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003E自定义安装linux\u002FUbuntu版本操作系统\u002F自定义磁盘分区 - gent__chen的博客 - CSDN博客\u003C\u002Fa\u003E，另外还百度了一下各种目录的作用。一般来说，只需要：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E一个根目录用于放系统（10-15G即可，我自己选择了50G）\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E一个交换分区用于虚拟内存（一般为物理内存的两倍，我选择了16G）\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E一个\u002Fhome目录分区用于存储自己的资料（剩下的空间）。\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E（可选）如果要安装双系统的话则还需要额外划分一个\u002Fboot分区用于系统启动，一般100M即可。\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cp\u003E安装完后就可以愉快地进入ubuntu系统啦~\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E接下来是安装teamviewer（远程）、pycharm（ubuntu16.04以后自带python3.5，所以不用重复下啦）、tensorflow、tensorlayer、scikit-learn、gensim、nltk、jupyter、keras等一系列的东西。安装时遇到.deb、.tar.gz、.whl（最近安装VMware时遇到了.bundle文件，也加在这里一起吧）等各种各样的文件安装包，对新手来说有点头疼，所幸有搜索引擎。那么稍微总结下自己找到的方法吧：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003E.deb软件包安装方法：\n$ sudo dpkg -i filename.deb\n\n.tar.gz软件包安装方法：\n$ sudo tar -zxvf filename.tar.gz (目录名，不提供默认解压到当前文件夹）\n$ cd 解压后路径\n$ .\u002Fpycharm.sh（以pycharm为例，这里需要看安装的说明文件）\n\n.whl软件包安装方法：\n\u002F\u002F $ sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential（若安装了pip则无需此步）\n\u002F\u002F 这里网上还要对pip进行更新什么的，可能因为是17.04版作了优化，我是执行完上一行代码后就是最新的了\n$ pip3 install filename.whl\n\u003C\u002Fcode\u003E\u003C\u002Fpre\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E这里安装完后，import tensorlayer时出现了错误：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003EImportError: No module named '_tkinter', please install the python3-tk package\n\u003C\u002Fcode\u003E\u003C\u002Fpre\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E复制到google上一搜，发现好像大家都有这个问题，原因好像是因为python3将Tkinter重命名为了tkinter（嗯，我也不知道该说什么。。。），这时候只需要\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003E$ sudo apt-get install python3-tk\n\u003C\u002Fcode\u003E\u003C\u002Fpre\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E就解决啦！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003E.bundle安装\n$ sudo chmod +x *.bundle（赋予执行权限）\n$ sudo .\u002F*.bundle\n\u003C\u002Fcode\u003E\u003C\u002Fpre\u003E\u003C\u002Fdiv\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E另外，安装teamviewer时，因为从官网上下的是64位的，安装时会出现缺少依赖库的错误。通过以下方法解决：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cdiv class=\&highlight\&\u003E\u003Cpre\u003E\u003Ccode class=\&language-text\&\u003E\u003Cspan\u003E\u003C\u002Fspan\u003E$ sudo dpkg --add-architecture i386
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LTS)\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E所以……还是老老实实用开源驱动吧……\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T12:56:57.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:2,&collapsedCount&:0,&likeCount&:2,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&titleImage&:&&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&reviewers&:[],&topics&:[{&url&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&Linux 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