将磁盘分区标为活动或取消活动的方法

本文详细介绍了在Windows系统下如何将磁盘分区标记为活动或取消活动的方法,包括使用Windows界面和命令行两种方式。同时解释了活动分区的概念及其重要性。

活动分区是计算机启动分区,操作系统的启动文件都装在这个分区,windows系统下一般被默认为C盘,而Linux则根据具体设置而定。启动系统时,活动分区上的操作系统将执行一个称为驱动器映像的过程,它给主分区和逻辑驱动器分配驱动器名。所有的主分区首先被映像,而逻辑驱动器用后续的字母指定。在一个硬盘中,活动分区一般只能有一个。

将磁盘分区标为活动或取消活动的方法

系统分区必须是已为启动而标记为活动的主分区,并且必须位于启动系统时计算机访问的磁盘。同一磁盘同时只能有一个活动的系统分区。可以具有多个基本磁盘,每个磁盘各有一个活动分区。但是,只能通过某个指定的磁盘启动计算机。如果需要使用其他操作系统,则必须在重新启动计算机之前,先将其系统分区标记为活动。

  不能将现有的动态卷标记为活动。不过,可以将包含活动分区的基本磁盘转化为动态磁盘。磁盘转化后,该分区将成为活动的简单卷。如果活动分区不是当前的系统分区或引导分区,则它将成为简单卷并丢失其在分区表中的记录,这样,它也就不再是活动的。

  活动分区其实说白了就是写有引导数据的主分区,它可以完成与BIOS交接启动任务等一系列动作,以用来引导系统。

  主分区最好只有一个,不然管理起来会比较麻烦,目前来说,小点的硬盘分10G就可以,大的可以考虑15--20G左右,太大了就没有意义了

  将分区标记为活动分区(仅限于 32 位)

  方法1:使用windows界面:

  1. 在“运行”里输入"compmgmt.msc"(打开计算机管理);

  2. 在控制台树中,单击"计算机管理"-"存储"-"磁盘管理";

  3. 在需要标为活动的分区上,点击"右键",点击"将磁盘分区标为活动的"。

  方法2:使用命令行:

  1. 在"运行"里,输入"cmd";

  2. 接着输入"diskpart";

  3. 接着输入"list disk";

  4. 接着输入"select disk 0"比如我们现在要将第1硬盘的第1分区做为活动的;

  5. 接着输入"list partition";

  6. 接着输入"select partition 1";

  7. 最后输入"active"。

  取消将磁盘分区标为活动的

  取消的时候只能有命令行,因为windows界面的那个选项卡已经变为浅色的不可以勾选了。

  1.命令行提示符,运行DISKPART,运行入提示符变成"DISKPART>";

  2.使用"LIST DISK"命令确定你的移动硬盘的##号;

  3.使用"Select DISK 0"将你的移动磁盘设置成当前操作磁盘;

  4.使用"Select PARTITION 1"将第一个分区设置成当前的操作分区;

  5.使用"INACTIVE"命令解除当前分区的活动状态。

<think>嗯,用户的问题是关于深度学习环境搭建时的电脑磁盘分区方案。从引用内容来看,用户似乎在Windows+Ubuntu双系统环境下配置深度学习工作站,特别是涉及NVIDIA显卡(3070Ti笔记本版)和Ubuntu22.04的安装。 用户可能遇到了磁盘分区规划的实际困难——引用[2]提到用户曾因分区错误导致Windows数据丢失,引用[3][4]也显示分区步骤是安装难点。这暗示用户真正需要的不仅是分区比例,而是包含安全避坑指南的完整方案。 考虑到深度学习场景的特殊性,分区方案需要兼顾:系统稳定性(Ubuntu单独分区)、数据安全(WindowsLinux隔离)、大容量存储需求(数据集和模型)。用户引用中多次出现UEFI、AHCI等术语,说明用户有一定基础但可能缺乏实践经验。 在专业层面,需要重点提醒几个关键风险点:1)UEFI模式必须预留ESP分区(引用[2][4]强调过);2)BitLocker关闭必要性(引用[1]开头提到);3)避免在Windows动态磁盘上操作(引用[2]的惨痛教训)。这些在常规分区教程里容易被忽略,但对深度学习工作站却是致命隐患。 用户没有说明具体硬盘配置,所以方案需覆盖SSD+HDD混合场景。典型深度学习场景中,用户需要预留至少200GB给Ubuntu系统分区(因为CUDA/toolkit就占40GB+),而数据集分区最好用NTFS实现双系统共享——这点在引用[3]的"空白磁盘分区"部分有印证但未明说。 最后补充的验证步骤其实来自引用[1]的隐含逻辑:环境搭建成功需要确认分区可写(避免权限问题)、挂载点有效(防安装失败)。至于备份提醒,则是针对引用[2]用户数据丢失的针对性建议。</think>针对深度学习环境搭建的磁盘分区方案,需兼顾系统性能、数据安全和开发效率。以下是经过优化的推荐方案(以1TB SSD + 2TB HDD为例): ### 分区方案(UEFI模式) | **挂载点** | **大小** | **文件系统** | **位置** | **用途说明** | |------------|----------|--------------|----------|--------------| | /boot/efi | 512MB | FAT32 | SSD | **系统引导分区**(必须优先创建)[^4] | | /boot | 1GB | EXT4 | SSD | 内核与引导文件(避免与Windows引导冲突)[^2] | | / | 150GB | EXT4 | SSD | Ubuntu系统核心(含CUDA/docker等)[^1] | | /home | 300GB | EXT4 | SSD | 用户配置文件、conda虚拟环境、常用代码库 | | /data | 1.8TB | NTFS | HDD | **数据集存储**(NTFS实现双系统共享)[^3] | | swap | 32GB | swap | SSD | 休眠支持(≥内存1.5倍) | ### 关键注意事项 1. **安全准备** - ✅ 关闭BitLocker加密(否则安装时可能报错)[^1] - ✅ 禁用Windows快速启动:`电源选项 > 选择电源按钮功能 > 更改当前不可用设置 > 取消快速启动`[^4] - ✅ 备份所有数据(分区操作有风险)[^2] 2. **避坑指南** - ⚠️ **ESP分区**:若已有Windows,切勿格式化原EFI分区(只需挂载到`/boot/efi`)[^4] - ⚠️ **磁盘模式**:Dell设备需在BIOS中将SATA模式改为 **AHCI**(默认RAID会导致安装失败)[^2] - ⚠️ **启动顺序**:安装时选择 **"与Windows共存"** 选项,避免覆盖原系统 3. **深度学习优化** - 📁 **数据集分区**:建议单独挂载到HDD(如`/data`),避免占用SSD寿命 - 🐍 **Conda环境**:在`/home`下创建环境,避免系统更新导致依赖冲突 - 💾 **Swap设置**:大内存训练时可减少swap大小(如32GB),但不可删除 ### 分区操作步骤 ```bash # 安装时在分区界面手动配置: 1. 选择空闲磁盘空间 -> 新建EFI系统分区(512MB, FAT32, 挂载点:/boot/efi) 2. 新建准分区(1GB, EXT4, 挂载点:/boot) 3. 新建主分区(150GB, EXT4, 挂载点:/) 4. 新建逻辑分区(300GB, EXT4, 挂载点:/home) 5. 新建交换空间(32GB, swap) 6. 选择机械硬盘 -> 新建NTFS分区(挂载点:/data) ``` ### 验证安装成功 ```bash # 终端输入确认 lsblk -f # 查看分区挂载情况 nvidia-smi # 验证GPU驱动 conda list pytorch # 检查深度学习环境 ``` > **重要提醒**:双系统时间同步问题可通过以下命令修复: > `sudo timedatectl set-local-rtc 1 --adjust-system-clock`
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