linux(ubuntu20.04)+PicGo(gui版)+github+typora搭建笔记

最新推荐文章于 2025-09-09 15:54:20 发布
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#PicGo #typora

写在开头，这是我最开始折腾的笔记，个人感觉这一套不好用，后面还折腾了一系列，感觉好用。

下载PicGo

https://github.com/Molunerfinn/PicGo/releases

Linux下载.AppImage结尾的

2024-7-16 22:33:05 的最新版是 https://picgo-release.molunerfinn.com/2.4.0-beta.7/PicGo-2.4.0-beta.7.AppImage

chmod +x PicGo-2.4.0-beta.7.AppImage

设置开机自启动 后来发现瞎折腾，软件支持开机自启动，可以跳过这一步骤

image.png

cd /etc/init.d/ sudo vim picgo 然后输入如下内容，注意替换为你的路径

#!/bin/bash /home/xxx/PicGo-2.4.0-beta.7.AppImage

sudo chmod 777 picgo

添加开机启动

sudo update-rc.d picgo defaults 90

删除开机启动

sudo update-rc.d -f picgo remove

列出所有启动项，可查看开机自启动服务的状态：

sudo systemctl list-unit-files sudo systemctl list-unit-files|grep picgo

后来发现这个PicGo用root启动有问题

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typora是一个非常好用，我习惯使用的md文件编译软件。首先我要强调：软件版本选择1.9.3-1。其他版本我并没有成功。
在ubuntu系统中搭建笔记文档（typora+Picgo+Gitee)（全程记录）
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在ubuntu系统中搭建笔记文档（typora+Picgo+Gitee)（全程记录） 系统配置：ubuntu18.04 1、安装typora typora官网 Typora常用快捷键（翻译） 命令行中依次执行以下命令： # or run: # sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys BA300B7755AFCFAE wget -qO - https://typora.io/linux/public-key.asc
ubuntu18.04配置Typora安装PicGo在Gitee上部署图床
weixin_45819130的博客
12-17 943
写文档时发md给学姐，配的图片不能在另一台机子上显示。我大意了啊没有学，就去查一下怎么解决，很快啊，就看到了PicGo 安装过程 先装Typora 下载PicGo:github 不是一般的慢。。。我直接给下载链接算了 Picgo-2.2.2.Applmage 密码:r0bl 卸载ubuntu自带的nodejs，去下最新的:nodejs 其他操作自己看这个博客好了:参考地址 运行配置PicGo啥的我也是参考别人的:参考地址 一开始找不到要去配插件里面搜索gitee 不知道为什么第二个安.
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03-29
PicGo(Ubuntu)同步gitee、github图床
【Linux环境配置】4. Ubuntu下PicGO配置gitee图床
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04-22 2385
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05-22 1097
linux安装配置 typora插件picgo，实现gitee免费图床 本文是默认已经安装了typora，如果没有安装自行百度安装 1.如果没有安装nodejs就安装一下 查看安装nodejs是否成功 2.如果之前没有安装npm，也安装一下 查看安装npm是否成功 3.更改npm的镜像源，如果之前弄过就不用了直接到第四步 npm安装nrm包 用nrm ls 查看可用镜像，用nrm use taobao 更改镜像源为淘宝的镜像 4 安装 picgo 插件 下面红框是picgo安装地址，很重要，
ubuntu下Typora的安装和使用
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07-13 3688
ubuntu下Typora的安装和使用 Typora是一款非常好用的markdown编辑工具，下面介绍一下ubuntu上安装Typora的方法。 安装 # or use # sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys BA300B7755AFCFAE wget -qO - https://typora.io/linux/public-key.asc | sudo apt-key add - # add Typora's rep
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12-20 3439
我在build的时候一直出错，并且错误提示和empy有关，我猜测可能因为中途我把AIRSIM删了重新下回来，所以第三步出了问题，于是我就重新安装了mono, 再按照第三点这个流程去施行的时候，系统一直提示我empy错误，而且我跟着小青蛙的教程是另外装了miniconda的。5. 联合运行，就是先找到文件，再打开无人机，其实也可以现在就点击运行，也可以等把airsim和无人机的节点都打开后再点击运行，这里如果没有出现下图，记得关闭重开。在我顺利重装mono和empy后，我的build就成功了。
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ubuntu在线安装.md命令阅读工具-Typora，保持有网络，Ubuntu安装.md阅读工具-Typora
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09-24 411
参考教程如下，写的非常好！ ubuntu下typora联合PicGo实现图片上传功能
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ubuntu下使用PicGo上传图片 使用Typora编辑markdown文档可以让我们快速发布博客到不同的平台上，但当我们需要插入图片的时候如果使用的是绝对地址，我们会无法查看图片，但如果采用相对地址的解决方案，则必然需要把图片文件夹和.md放在一起，一点也不清爽。于是，将图片插入Typora时，将图片上传云端可以很好的解决这个问题。为了方便以后查阅和方便大家，将过程记录下来 系统：ubuntu 18.04 先安装Typora 安装PicGo 下载PicGo：GitHub在Linux系统选择Ap
Ubuntu18.04 在Typora使用PicGo配置阿里云OSS图床
wqsgy的博客
06-01 452
图床
虚拟机VMware下Ubuntu20.04能用笔记本上的GPU训练YOLOV5
09-09
<think> 我们正在回答用户的问题：在VMware虚拟机下的Ubuntu 20.04系统中能否使用笔记本的GPU训练YOLOv5？ 根据之前的对话和引用，我们可以得出结论：在满足特定条件（主要是GPU直通）的情况下，是可行的。 但是，我们需要参考用户提供的引用： 引用[1]：用户提到在VMware虚拟机安装Ubuntu20.04用于Apollo6.0，但遇到很多坑。 引用[2]：用户提到了在VMware中实现GPU直通的步骤，需要BIOS设置、宿主机准备和VMware配置。 引用[3]：用户提到虚拟机Ubuntu系统崩溃后修复显卡驱动的方法（卸载NVIDIA驱动并重新安装开源驱动）。 引用[4]：用户在VMware Ubuntu20.04下搭建了yolov3环境（但没有提到GPU，只是用darknet源码编译）。 结合这些引用，我们可以这样回答： 1. 需要启用GPU直通（PCI Passthrough）才能将笔记本的物理GPU分配给虚拟机使用（引用[2]）。 2. 如果不启用直通，虚拟机无法直接访问GPU，训练将只能使用CPU，速度极慢。 3. 启用直通后，在Ubuntu虚拟机中安装NVIDIA驱动、CUDA等，然后可以正常训练YOLOv5（引用[3]提到驱动问题，说明可以安装驱动）。 4. 引用[4]中用户搭建了yolov3环境，同理yolov5也可以，但需要GPU支持。 同时，我们之前回答中已经详细说明了必要条件（GPU直通、驱动安装等）。 因此，回答如下： 是的，可以在VMware虚拟机下的Ubuntu 20.04系统中使用笔记本的GPU训练YOLOv5，但必须满足以下关键条件： ### 必要条件 1. **启用GPU直通（PCI Passthrough）**： - 这需要在主机BIOS中开启VT-d（Intel）或AMD-Vi（AMD）虚拟化技术支持[^2]。 - 在VMware中配置将GPU设备直通给虚拟机（具体步骤见下文）[^2]。 2. **安装正确的GPU驱动**： - 在Ubuntu虚拟机中安装与笔记本GPU型号匹配的NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN。 - 注意：安装驱动前需禁用开源驱动（如nouveau），否则可能导致冲突（引用[3]提到卸载NVIDIA驱动后重新安装开源驱动以修复崩溃，反之则需要禁用开源驱动）[^3]。 3. **验证GPU识别**： - 安装完成后，在Ubuntu终端运行`nvidia-smi`，确认GPU被正确识别。 ### 详细步骤（概要） #### 步骤1：主机BIOS设置 - 重启电脑进入BIOS，开启VT-d/AMD-Vi和虚拟化技术（如Intel VT-x）。 #### 步骤2：VMware配置GPU直通 - 关闭虚拟机。 - 打开虚拟机设置，添加PCI设备（选择你的NVIDIA显卡）。 - 注意：直通后主机将无法使用该GPU。 #### 步骤3：Ubuntu虚拟机中安装驱动 - 卸载可能存在的冲突驱动（引用[3]的方法）[^3]： ```bash sudo apt remove --purge nvidia* sudo apt autoremove ``` - 禁用nouveau驱动（编辑`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`，添加`blacklist nouveau`，然后执行`sudo update-initramfs -u`并重启）。 - 安装NVIDIA驱动（推荐使用官方仓库或运行`sudo ubuntu-drivers autoinstall`）。 - 安装CUDA Toolkit和cuDNN（根据YOLOv5要求选择版本，如CUDA 11.3）。 #### 步骤4：安装YOLOv5并测试 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt python train.py --data coco128.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 16 --epochs 3 ``` ### 注意事项 - **性能损失**：虚拟机环境下GPU直通通常有10%-20%的性能损失。 - **显存要求**：确保笔记本GPU显存足够（至少4GB用于小型模型）。 - **兼容性**：并非所有笔记本都支持GPU直通（尤其是双显卡笔记本），需确认硬件和BIOS支持。 如果无法满足GPU直通条件，训练YOLOv5只能使用CPU，速度会非常慢（不推荐）。 ### 相关问题 1. 如何检查笔记本BIOS是否支持VT-d/AMD-Vi？ 2. VMware配置GPU直通的具体操作步骤是什么？ 3. 安装NVIDIA驱动时出现黑屏或登录循环如何解决？ 4. 如何在Ubuntu20.04中安装CUDA 11.3？ 以上问题可根据引用和扩展知识进一步解答。 注意：引用标识只加在引用原文内容的地方，比如引用[2]提到GPU直通需要BIOS设置，我们就在相应位置加[^2]。 </think> 是的，在VMware虚拟机下的Ubuntu 20.04系统中**可以使用笔记本的GPU训练YOLOv5**，但必须满足关键前提条件：**启用GPU直通（PCI Passthrough）功能**。以下是关键说明： --- ### **GPU训练可行性条件 ✅** 1. **强制要求GPU直通**： - VMware默认无法直接访问物理GPU，必须通过PCI Passthrough功能将笔记本的NVIDIA显卡**直接分配给虚拟机**[^2] - 需要同时在 **BIOS设置** 和 **VMware配置** 中启用： ```plaintext BIOS设置: 开启VT-d(Intel)/AMD-Vi(AMD) + SR-IOV VMware设置: 添加PCI设备(选择NVIDIA GPU) ``` - 直通后主机将无法使用该GPU 2. **驱动安装验证**： - Ubuntu中安装匹配的NVIDIA驱动： ```bash sudo apt install nvidia-driver-470 # 驱动版本需匹配显卡型号 ``` - 验证GPU识别： ```bash nvidia-smi # 应显示GPU信息 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 应返回True ``` 3. **环境配置**： - 安装CUDA/cuDNN（推荐CUDA 11.3）： ```bash sudo apt install cuda-11-3 cudnn8 ``` - 配置YOLOv5环境： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 && pip install -r requirements.txt ``` --- ### **禁用GPU直通的限制 ❌** 若未启用GPU直通： 1. 虚拟机只能使用**虚拟化CPU**，无法调用物理GPU 2. 训练将回退到**纯CPU模式**，速度极慢： - YOLOv5s模型训练COCO128数据集：CPU需≈6小时，GPU仅需≈6分钟 - 实际速度对比：$ \text{GPU速度} \approx 50 \times \text{CPU速度} $ --- ### **操作风险提示 ‼️** 1. **系统稳定性**： - 错误的驱动安装可能导致虚拟机崩溃（参考引用[3]的崩溃修复方案）[^3] - 建议首次配置时创建虚拟机快照 2. **硬件兼容性**： - 笔记本双显卡（核显+独显）需在BIOS中设置首选独显 - 部分消费级显卡（如MX系列）直通支持有限 --- ### **性能优化建议 ⚙️** 1. **资源分配**： - 为虚拟机分配≥8核CPU + ≥16GB内存 - 数据集存放于**SSD磁盘**或**主机共享文件夹** 2. **训练参数调整**： ```bash python train.py --batch-size 8 --workers 4 # 小批量减少显存占用 ``` --- ### **替代方案推荐 💡** 若GPU直通失败： 1. **Windows主机+WSL2**：通过DirectML使用GPU 2. **双系统启动**：原生Ubuntu获得最佳性能 3. **云GPU服务**：AWS/Azure按需使用
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