给游戏本装Ubuntu

预备U盘,软碟通,写启动盘;

第一行是Try Ubuntu… 第二行是Install Ubuntu的界面,先用方向键选到第二行Install,但不要立即按回车,而是按E,就进入参数配置编辑界面;
找到开头是linux的那行,一般来说是倒数第二行,在末尾quiet splash的后面先空一格再加上

    acpi_osi=linux nomodeset

如果quiet splash后面发现有- - -这串符号,直接删了就是,只要保证上述添加的参数在splash后面即可;
然后按F10即可进入正常的安装流程;

分区swap、\、\home、boot

引导装在boot;

最后,装上英伟达的官方驱动,不然重启有惊奇,咕咕咕

enjoy-----------------------------------------------------------------------------------------

Biter Oliver

<think>嗯,用户想用游戏本来配置深度学习环境,支持GPU和安框架。首先,我需要理清步骤。游戏本通常有NVIDIA显卡,所以得CUDA和cuDNN。但用户可能对这方面不太熟悉,得详细说明。 然后,系统环境方面,用户可能用的是Windows,但深度学习框架在Linux下更方便。可能需要推荐WSL2,这样用户不用换系统。但安WSL2和Ubuntu可能会遇到问题,比如驱动和版本兼容性,得提醒用户注意步骤。 接下来是安CUDA和cuDNN。用户可能不知道在哪里下载,或者版本对应关系容易搞错。需要强调版本匹配的重要性,比如TensorFlow或PyTorch支持的CUDA版本。可能需要给出具体的下载链接或指令,比如使用conda安。 然后是框架安,比如TensorFlow、PyTorch或者用户提到的MindSpore。用户提到的引用中有MindSpore的例子,可能需要重点说明。但用户也可能对其他框架感兴趣,所以两者都要涵盖。 还有Docker的使用,引用中提到用Docker镜像可以避免环境冲突,这点很重要。需要指导用户安Docker并拉取合适的镜像,比如NVIDIA的运行时环境。 可能遇到的问题包括驱动安失败、WSL2启用问题、CUDA版本不兼容、环境变量配置错误等。需要给出常见问题的解决办法,比如检查NVIDIA驱动版本,确保WSL2内核更新,以及如何验证安是否成功。 用户可能对性能有疑问,比如游戏本的GPU是否足够,或者散热问题。虽然问题主要是配置环境,但可以简要提到硬件要求,或者建议外接散热措施。 最后,要确保步骤清晰,避免使用过于专业的术语,用用户能理解的语言。可能需要分步骤,每个步骤给出命令示例,并附上验证方法,比如运行python脚本测试GPU是否可用。 另外,用户提供的引用中有提到MindSpore-GPU的安,可能需要引用相关步骤,比如安MindSpore Docker镜像,这样可以简化过程。但也要注意是否需要安特定版本的CUDA和依赖库。 总结步骤大概是:系统准备(WSL2、Ubuntu)、驱动安、CUDA/cuDNN安、框架安(通过pip或Docker)、验证环境。需要检查每个步骤的潜在问题,并给出解决方案。同时,生成相关问题时要围绕环境配置的扩展问题,比如性能优化、多框架管理、云训练对比等。</think>### 游戏本配置深度学习环境指南 #### 一、系统环境准备 1. **启用WSL2** - 在Windows功能中开启“虚拟机平台”和“适用于Linux的Windows子系统”[^1] - 执行命令:`wsl --set-default-version 2` - 安Ubuntu 20.04/22.04子系统(微软商店下载) 2. **显卡驱动配置** - 安最新NVIDIA Game Ready驱动(需支持WSL2)[^2] - 验证驱动:`nvidia-smi`(在Ubuntu终端执行) #### 二、GPU环境搭建 1. **CUDA Toolkit安** ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` 2. **cuDNN安** - 从NVIDIA开发者网站下载对应CUDA版本的cuDNN - 将文件复制到CUDA目录: ```bash sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 ``` #### 三、框架安(以PyTorch/MindSpore为例) 1. **PyTorch安** ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` 2. **MindSpore-GPU安** ```bash docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:{版本号} docker run -it --runtime=nvidia swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:{版本号} /bin/bash ``` #### 四、环境验证 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应返回True ``` ```python import mindspore as ms print(ms.context.get_context("device_target")) # 应显示"GPU" ``` #### 注意事项 - 建议使用Docker容器避免环境冲突[^4] - 游戏本需保证供电和散热(建议使用散热底座) - WSL2内存限制可调整:`.wslconfig`中设置`memory=8GB`
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