Ubuntu深度学习环境配置安装组合：Anaconda+PyTorch(CPU版)或PyTorch(GPU版)开源贡献：陈信达，华北电力大学3.1 Anacond安装Anaconda和Python版本是对应的，所以需要选择安装对应Python2.7版本的还是Python3.7版本或其他版本的，根据自己的需要下载合适的安装包。下载链接：https://www.anaconda.com/download/#linux点击下面的64-Bit (x86) Installer (522 MB)，下载64位的版本。下载完后的文件名是：Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh。cd到Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh所在的目录：执行bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh开始安装：一直按回车直到如下界面，然后输入yes：这里直接回车安装到默认路径，或者在>>>后输入自定义路径等待安装进度条走完，然后出现下面的提示，yes是加入环境变量，no是不加入环境变量，这里我们以输入no为例接下来手动加入环境变量，先cd到~，然后编辑.bashrc文件：sudo vim .bashrc在最下面添加如下几行(注意.后有空格)：# 区分anaconda python与系统内置python alias python3="/usr/bin/python3.5" alias python2="/usr/bin/python2.7" . /home/cxd/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh然后按esc + : + wq!保存输入source .bashrc来执行刚修改的初始化文档下面输入conda env list来试试环境变量是否设置成功：试试刚刚设置的使用内置python的命令：python2、python3如果到这就结束的话，大家安装包的时候肯定会无比煎熬～这里需要将anaconda换一下源（加入清华源）：然后我们创建一个名为pytorch的虚拟环境，发现报了下面的错误：原因是我们没有清除上次安装留下来的源，输入sudo vim .condarc，修改该文件的内容（记得删除default那行）：然后输入source .condarc，再次创建虚拟环境：3.2 pytorch cpu版本安装打开pytorch官网：https://pytorch.org/激活刚刚创建的虚拟环境：conda activate pytorch在安装之前先添加下面这个源：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch然后输入下面代码：conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch等到安装好后测试一下是否安装完成：import torch print(torch.__version__)输出如下则安装成功：3.3 pytorch-gpu安装3.3.1 GPU驱动安装• 检测显卡类型执行命令：' ubuntu-drivers devices'•== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001C8Dsv00001028sd0000086Fbc03sc02i00 vendor : NVIDIA Corporation model : GP107M [GeForce GTX 1050 Mobile] driver : nvidia-driver-390 - distro non-free driver : nvidia-driver-435 - distro non-free driver : nvidia-driver-440 - distro non-free recommended driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:14.3 == modalias : pci:v00008086d0000A370sv00008086sd000042A4bc02sc80i00 vendor : Intel Corporation model : Wireless-AC 9560 [Jefferson Peak] manual_install: True driver : backport-iwlwifi-dkms - distro free大家可以看到，这里有个设备是GTX1050。推荐安装驱动是440。• 安装驱动安装所有推荐驱动sudo ubuntu-drivers autoinstall安装一个驱动sudo apt install nvidia-4403.3.2 安装cudacuda安装需要对应合适的显卡驱动。下面是驱动和cuda的版本对应关系•Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver VersionsCUDA Toolkit Linux x86_64 Driver Version Windows x86_64 Driver VersionCUDA 10.2.89 >= 440.33 >= 441.22CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates) >= 418.39 >= 418.96CUDA 10.0.130 >= 410.48 >= 411.31CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) >= 396.37 >= 398.26CUDA 9.2 (9.2.88) >= 396.26 >= 397.44CUDA 9.1 (9.1.85) >= 390.46 >= 391.29CUDA 9.0 (9.0.76) >= 384.81 >= 385.54CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) >= 375.26 >= 376.51CUDA 8.0 (8.0.44) >= 367.48 >= 369.30CUDA 7.5 (7.5.16) >= 352.31 >= 353.66CUDA 7.0 (7.0.28) >= 346.46 >= 347.62cuda下载链接：http://suo.im/6dY8rLInstaller Type选择第一第二个都可。但是要在获得cuda文件后先检测gcc版本。下面以第一个runfile(local)安装方式为例。• 安装gcclinux一般会自带了gcc，我们先检测一下自己系统的gcc版本gcc --version而cuda的gcc依赖版本在官方文档的安装指南上会给出如果版本和cuda依赖gcc不对应，就安装cuda需要的版本sudo apt-get install gcc-7.0 sudo apt-get install g++-7.0安装完成后需要更换系统gcc版本sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 50 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 50选择需要的版本•sudo update-alternatives --config gcc选择 路径 优先级 状态------------------------------------------------------------* 0 /usr/bin/gcc-9 50 自动模式 1 /usr/bin/g++-9 50 手动模式 2 /usr/bin/gcc-7 50 手动模式输入前面显示的编号即可。• 安装cuda•sudo sh cuda_你的版本_linux.run• 配置环境变量sudo vim ~/.bashrc将下面的命令复制进去export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:$PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}检查是否安装成功•nvcc -V3.3.3 安装cudnnhttps://developer.nvidia.com/cudnn 选择对应cuda的版本即可然后将cudnn解压后的include和lib64文件夹复制到cuda中sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.2/include #解压后的文件夹名字为cuda-10.2 sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.2/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.2/lib64/libcudnn*3.3.4 安装pytorch-gpuconda安装：# 选择自己对应的cuda版本conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2pip安装：pip install torch torchvision -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

【功能模块】想问下D920S10这个主板如何升级BIOS【操作步骤&问题现象】安装ubuntu server 20.04时无限报错ACPI CPPC： PCC channel check failed for ss安装UOS和银河麒麟时均无问题，网上搜了下相关的问题，和这个地址里提出的问题类似：【21.03】arm物理机出现内核报错ACPI CPPC: Failed to find PCC channel for subspace 0 · Issue #I39AN0 · openEuler/kernel - Gitee.com，下面的回复是更新BIOS可以解决，但是我不知道这个板子的BIOS从哪下载，怎么更新，需要自己用编程器刷么？

Ubuntu服务器中使用MindStudio运行Python程序时，出现ModuleNotFoundError: No module named 'acl'.

Micro，Tiny，Mini，Lite是一群好搭档（傻傻分不清楚）。如果没有特别跟你说，一般情况下你都不知道带这些单词的词组到底是什么意思。比如MindSpore Lite是MindSpore的端边AI引擎，TensorFlow Lite却是TF在移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。这两个反倒是要对标的。那么TinyMS，作为Tiny、Modular、Simple的缩写，对标的却是Keras——Tensorfow的高阶API。当然，同时被华为TinyMS对标的是Fastai——PyTorch的高阶API。我们一直知道的是，MindSpore的移植最常见的就是从TF和PyTorch迁移，那么Keras和Fastai这对胖哥俩，自然一个都少不了。搞清楚TinyMS的定位了，就不得不提到几个著名的MindSpore女神，一个是来自数学系的夏洛特77（曼sir跑）小姐姐，一个是来自梯度森林会剧场的喂~你好（HelloWay）小姐姐。近期两人都很少在公共培训场合露面，特别是作为运营大神的胡大大，居然专心去做TinyMS去了。而在21天MindSpore实战营疯狂输出课程的何芦微老师，明明可以靠颜值斩获最佳短剧女一号，非要靠技术。在两人（以及一群人）的刻苦钻研下，TinyMS才横空出世。闲话少说，我们就看看TinyMS该怎么玩吧。在玩转TinyMS之前，得先去B站看下曼sir的保姆级教程（一共10集，目前已推出了5集）：【保姆级教程】EP01-最适合小白的深度学习入门课程来了！https://www.bilibili.com/video/BV1MB4y1P79S【保姆级教程】EP02-计算机是如何识别图像的？+TinyMS三种安装方式详解https://www.bilibili.com/video/BV18v41187fX【保姆级教程】EP03-30min速成Shell脚本命令https://www.bilibili.com/video/BV1vy4y1b7jh【保姆级教程】EP04-30min速成Python指南（上）| MindSpore高阶API工具TinyMS系列教程https://www.bilibili.com/video/BV1Tp4y1b7UG【保姆级教程】EP05-30min速成Python指南（下）| MindSpore高阶API工具TinyMS系列教程https://www.bilibili.com/video/BV1XS4y1Z7yp其实看了第二段，就可以安装TinyMS了。当然，我们还是要结合官网：https://tinyms.readthedocs.io/zh_CN/v0.3.1/quickstart/install.html张小白还是用WSL2（Ubuntu 18.04）来安装吧。这上面已经安装好了Anaconda，但是Python是3.8版本所以用conda建一个python 3.7.5的环境：按Y继续：确认了3.7.5的大蟒蛇眼神之后，开始安装：pip install tinyms==0.3.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com看来还得降级装一下0.3.0的版本：pip install tinyms==0.3.0 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com。。。验证安装是否成功：查看tinyms的版本：pip show tinyms查看下wsl2的IP地址：（好像看了也没啥用）启动jupyter lab:我们到JupyterLab页面去看看怎么玩转TinyMS。浏览器打开以下地址： http://127.0.0.1:8888/lab?token=ce99234cec88f7be435dbb47d16cfe5d5de656d1d5369692选择Python后打开：奇怪，怎么没有tinyms包呢？经过度娘得知，原来还需要安装下nb_conda：安装之后，好像还是不行。再二次度娘“jupyter notebook 设定指定conda环境”得知：https://blog.csdn.net/gs344937933/article/details/121883105需要做个设置：python -m ipykernel install --user --name tinyms --display-name "Python (tinyms)"然后再到Notebook中，切换下内核：再重试下：好了，那我们来试下样例的TinyMS吧（ https://tinyms.readthedocs.io/zh_CN/v0.3.1/quickstart/quickstart_in_one_minute.html ）感觉好像还是版本不匹配引起的，试着安装下tinyms的0.3.1版本吧：pip install tinyms==0.3.1 不使用国内pip源速度慢一点，但是却可以装。那就耐心等待安装结束吧。再来重启jupyter lab和重新执行Notebook终于可以了。（牛年不容易，期望虎年容易些。。）创建LeNet网络：下载数据集：耐心等待下载完毕：下面开始训练模型：。。。耐心等待第一个epoch 1875个step结束：可见左边的ckpt模型文件已经生成。然后开始评估：定义servable json启动服务器：此时，因为这个命令没有执行完毕，所以出现不了数字。再打开一个新的Notebook（选择TinyMS内核）准备图片：查看后台模型：进行推理（通过serving发送请求）可以看到推理的结果是7。再切换到原来的服务端，关闭服务：这就完成了手写数字LeNet网络的训练和推理过程。从上面的体验可以看出：（1）从主体代码来看，TinyMS像是将基本代码和MindSpore Serving做了个结合。（2）训练代码在建立网络上略显得简洁，训练参数也略有减少，但是所有的步骤貌似都没减少。如果让用户看到更少的参数设置或许会更好一点。（3）推理代码一行话完成，确实也简洁了很多。说明TinyMS团队的目标就是让开发者使用起来更简单一些。这就是MindSpore跟TinyMS开发的对比。至于TinyMS跟Keras开发的对比，我们下次再看一下吧。先祝大家虎年吉祥。（全文完，谢谢阅读）

使用VMware + Ubuntu ，使用A200DK的烧卡程序进行烧卡，发生以下错误。开始以为是SD卡出了问题，换了一张卡问题依旧，后来用fdisk -l 命令查看，看到无法识别到读卡器，解决方法1.VMware USB控制器兼容性设置我的读卡器是USB3.0的，在虚拟机设置->USB控制器->兼容性选USB3.02.将读卡器连到虚拟机虚拟机->可移动设备中找到读卡器，点击连接(从主机断开)sudo fdisk -l 命令可以看到32G的SD卡了

使用200DK开发板和Ubuntu操作系统连接后，运行人脸检测，不用presenter agent有没有办法将结果实时回传到上位机上进行查看，是否有类似的样例或解决方案

【功能模块】atlas200DK【操作步骤&问题现象】官网上的开发步骤都是将ubuntu服务器安装在windows虚拟机中，我目前将ubuntu服务器直接安装在电脑上并不是虚拟机，然后将可以正常启动的200DKusb网口和ubuntu系统的PC USB口相连，请问ubuntu里面如何安装RNDIS驱动来和200DK进行网络通讯。有驱动可以提供一下吗

如图所示，更新索引需要加sudo

【功能模块】【操作步骤&问题现象】安装以后运行验证就卡住不动了，用代码验证在最后print输出时也是卡住不动【截图信息】

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、atlas 200dk能否使用ubuntu18.04.6的客户端和服务器？2、为什么现在ubuntu18.04.4和ubuntu18.04.5都无了？【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

【功能模块】Atlas200DK【操作步骤&问题现象】1、使用虚拟机，按照连接Atlas 200 DK开发者板与Ubuntu服务器_Atlas 200 DK开发者套件(1.0.10.alpha)_环境部署_搭建运行环境_华为云 (huaweicloud.com)教程使用USB连接2、设置虚拟网卡ip 设置正常 但是ping不通开发板192.168.1.2 使用ssh连接时提示no route to host 求大佬们支招【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

1、获取commit_id帮助->关于2、在linux 终端执行一下指令commit_id=f06011ac164ae4dc8e753a3fe7f9549844d15e35curl -sSL "https://update.code.visualstudio.com/commit:${commit_id}/server-linux-x64/stable" -o vscode-server-linux-x64.tar.gzmkdir -p ~/.vscode-server/bin/${commit_id}tar zxvf /tmp/vscode-server-linux-x64.tar.gz -C ~/.vscode-server/bin/${commit_id} --strip 1touch ~/.vscode-server/bin/${commit_id}/0解决方案的链接https://stackoverflow.com/questions/56671520/how-can-i-install-vscode-server-in-linux-offline

报错内容如附件所示

【功能模块】使用泰山服务器 2280 进行系统安装，但是安装的时候一直卡死，试了arm的euler也是差不多的情况，请问一下这个是为什么呢？我用ubuntu20安装的话，可以进入安装界面，但是安装的过程也是一直报错，最后也会一直卡住；、

很幸运跟着辉哥一起参加了2021年度的三期《云享读书会》活动第9期 《深入浅出 Spring Security》2021.03.29-2021.04.11bbs: https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=113841&page=1&authorid=70062 领读老师：江南一点雨老师奖品：智能床头灯、《深入浅出Spring Security》 书籍最佳读书笔记（奖品：荣耀猎人路由器）获奖公示贴：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=redirect&goto=findpost&ptid=113841&pid=1018546&fromuid=70062知识总结： 第九期读书会深入浅出Spring Security读书笔记整理第10期 《Linux系统管理》2021.05.15-2021.05.21bbs:  https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=121172&page=3&authorid=70062 领读老师：董良、宁方明老师奖品：智能床头灯、《Linux系统管理》书籍Q&A优秀问答奖：公牛插排魔方  https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-121173-1-1.html最佳读书笔记（奖品：华为体脂秤2 Pro）获奖公示贴：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-121172-1-1.html知识总结：Linux命令行界面和shell脚本学习华为云弹性云服务器Ubuntu 20.04 server 64bit安装图形界面华为云弹性云服务器Ubuntu 20.04 server 64bit创建Apache服务器华为云服务器 Ubuntu20.04 安装yum报错【无法定位软件包yum】解决华为云服务器 Ubuntu20.04 通过xshell6安装weblogic10.3.6华为云服务器 Ubuntu20.04 通过xshell防止暴力破解第11期《深入浅出ASP.NET Core》2021.06.15-2021.06.27bbs：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=130320&page=11&authorid=70062领读老师：梁桐铭老师奖品：《深入浅出ASP.NET Core》书籍Q&A幸运奖：手机支架最佳读书笔记（奖品：荣耀猎人路由器）获奖公示贴：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-130320-1-1.html知识总结：ASP.NET Core 基础读书笔记整理ASP.NET Core MVC读书笔记整理ASP.NET Core Identity读书笔记整理泛型仓储的最佳实践落地读书笔记整理搭建一套开发框架读书笔记整理只要好好读完，多半会拿到一本书。如果花心思写点读书心得，得到一篇最佳读书笔记的奖品也是有可能的。我会继续参加的，也希望各位童鞋都来参加哦。祝愿《云享读书会》越办越好。