Deepin Linux15 华为荣耀笔记本MagicBook2019使用-安装深度应用商店和应用软件

现在的操作系统没有软件仓库和软件商店的支持是很难使用的,现在windows用的越来越少,就是windows软件应用慢慢开始缺少了,微软的霸道和美国的霸道让自己不断走上下坡路。Linux的应用软件却在进一步加强。

现在我们就来体验一下Deepin Linux的深度应用商店:

1、下载安装包

http://packages.deepin.com/deepin/pool/main/d/deepin-appstore/deepin-appstore_5.3.0.1-1+stable_amd64.deb

参考

https://blog.youkuaiyun.com/HouLangQianXing/article/details/102462422

2、安装“应用商店”,在深度操作系统中通过双击deb安装包的方式进行安装

安装后,就可以从启动器(开始菜单)进入深度应用商店。

3、再安装自己喜爱的应用

WPS2019、微信、QQ、深度截图、vmware、360浏览器 等常用办公软件,都不用再去看windows操作系统了。

deepin系统的软件安装商店,有一站式应用管理,使用更方便 深度商店集中了我们为您精心筛选收录的不同类型的应用,每款应用都经过人工安装并验证。在使用时,您可以进入商店搜索热门应用,一键下载并自动安装。 下载应用的过程可进行轻松管理,可以暂停,重试或取消下载任务;如果安装失败,可以查看应用安装失败的原因,能够更快的帮助我们定位问题从而解决问题。 0 另外,下载的应用还可在深度商店中进行更新卸载,一站式应用管理,更加贴心。 1 多样化应用推荐,收录更广泛 以“精品应用商店”作为全新定位,深度商店中每一款应用都由专人负责检查评估,坚持只上架精品应用,杜绝滥竽充数现象。呈现给大家最火/最新/最棒的应用。 但是由于大家来自各行各业,使用应用的需求便千差万别,有时候您会发现深度商店正好缺少自己想要的应用, 可以在全局菜单里面点击“推荐应用”,向我们推荐优质的应用。 2 可把控应用更新,频率更客观 由于深度商店的应用来源于deepin的仓库源,由我们自己打包,所以很多时候无法帮助用户获得每个应用最新的版本。所以我们增加了应用催促更新功能,如果您发现某个应用有了更新的版本,可以通过这个功能告知我们,我们会按照催更的频率优先级尽快安排版本更新。 3 开源化应用打赏,生态更完善 一直以来,开源社区的软件任何人都可以无偿的获取源码、复制、分发等,我们秉承尊重开源社区开发者的劳动成果,将优秀的开源应用收录并上架到深度商店。 为了感谢开源社区的开发者积极的贡献开源精神,深度商店运营者收集投递推荐的应用上架深度商店,官方默认开通其打赏功能,提供上架后打赏分成、提现申请、使用等条款。 4 精细化应用描述,预览更直观 除了延续上个版本深度商店清晰的分类,应用封面、应用图标、应用描述等应用信息,我们仍坚持设计师与文档工程师独特制作,搭配丰富、精美的应用截图,让您更快“淘”到心仪的应用。 需要重点提到是,在应用详情页面,应用截图可点击全屏查看,并且可以直接进行翻页查看。 详情页面截图放大功能帮助您在未安装应用的时候,能够更全面地了解更多的应用细节。
<think>好的,用户想在荣耀MagicBook 15上配置深度学习环境,包括CUDA、cuDNN、TensorFlow或PyTorch。我需要一步步指导他们,同时结合他们提供的引用信息。 首先,确认笔记本的硬件系统。根据引用23,MagicBook 15可能有不同的型号,比如酷睿i5或锐龙版,需要先确定用户的具体型号。不过用户提到的是安装CUDA,所以可能是指带有NVIDIA显卡的版本。但荣耀MagicBook 15有些型号可能只有集显,比如引用4提到的是MagicBook 2018款,有MX150显卡。用户需要先检查自己的笔记本是否有独立GPU,比如NVIDIA的型号,否则可能无法安装CUDA。这一步很关键,如果只有集显,可能无法进行GPU加速的深度学习。 然后,安装驱动。引用1提到安装NVIDIA Studio驱动,但用户可能使用的是普通驱动。需要指导他们更新到最新驱动,或者Studio驱动。需要访问NVIDIA官网或者使用GeForce Experience来安装。引用4中的MX150可能支持CUDA,但需要查看计算能力是否足够,比如MX150的计算能力可能较低,影响性能。 接下来是安装CUDAcuDNN。根据引用4,用户之前创建了conda环境,可能需要使用conda来安装CUDA工具包,避免与系统环境冲突。需要建议用户创建虚拟环境,如conda create -n pytorch python=3.x。然后安装对应版本的CUDAcuDNN,可能通过conda直接安装,这样会自动处理依赖。例如,conda install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2,然后安装PyTorch或TensorFlow的GPU版本。 安装框架时,要确保版本匹配。比如PyTorch的官方命令可能指定cudatoolkit版本,用户需要根据CUDA版本选择。引用4中使用的是conda安装,可能更便捷。同时,用户可能需要设置环境变量,如CUDA_HOME,但conda安装可能自动处理这些。 验证安装部分,需要指导用户运行简单的Python代码检查CUDA是否可用,比如torch.cuda.is_available()。如果遇到问题,可能需要检查驱动版本与CUDA的兼容性,或者重新安装对应版本。 注意事项方面,MX150这样的显卡计算能力可能有限,可能影响训练速度,需要提醒用户可能仅适合学习或小型项目。另外,系统备份很重要,引用23提到原厂系统备份,建议用户安装前备份系统,避免出现问题。 最后生成相关问题,可能涉及驱动安装问题、虚拟环境管理、框架版本选择等。</think>### 逐步配置指南 以下是在荣耀MagicBook 15上搭建深度学习环境的步骤(以NVIDIA显卡为例): #### 1. **确认硬件与系统兼容性** - 检查显卡型号:需为NVIDIA显卡(如MX150/MX250等),支持CUDA加速。 - 操作系统:建议使用Windows 10/11(原厂系统已预装驱动,见引用[2][^2][3][^3])。 #### 2. **安装NVIDIA显卡驱动** - 更新至最新驱动程序: - 访问[NVIDIA官网](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx)或使用GeForce Experience更新驱动[^1]。 - 验证驱动安装: ```bash nvidia-smi # 查看显卡信息与CUDA版本 ``` #### 3. **安装CUDA与cuDNN** - **CUDA Toolkit**: - 根据PyTorch/TensorFlow官方要求选择版本(如CUDA 11.3)。 - 通过conda安装(推荐): ```bash conda create -n dl_env python=3.9 conda activate dl_env conda install cudatoolkit=11.3 cudnn=8.2 # 自动匹配依赖[^4] ``` - **手动安装(可选)**: - 从[NVIDIA CUDA Archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)下载对应版本,按提示安装。 #### 4. **安装深度学习框架** - **PyTorch GPU版**: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.3 -c pytorch -c nvidia ``` - **TensorFlow GPU版**: ```bash pip install tensorflow-gpu==2.6.0 # 需与CUDA版本匹配 ``` #### 5. **验证环境** - **PyTorch验证**: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True ``` - **TensorFlow验证**: ```python import tensorflow as tf print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) # 应显示GPU信息 ``` #### 6. **注意事项** -使用MX系列显卡(如MX150),需确认其计算能力(如Compute Capability 6.1)是否满足框架最低要求。 - 建议通过conda管理环境,避免依赖冲突。 - 安装前备份系统(参考引用[2][^2]的方法)。 --- ###
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