双系统安装 Windowns 和 Ubuntu

双系统安装Ububtu22.04

设备：R9000P 2021
系统：windows11 + ubuntu22.04

1.制作U盘启动盘

使用 UltraISO 制作启动U盘。

UltraISO下载链接：https://cn.ultraiso.net/xiazai.html
Ubuntu镜像下载链接：https://cn.ubuntu.com/download/desktop

制作完成后，插入U盘，重启，按下F2键进入bios，将U盘启动设置为第一位，保存退出，进入Ubuntu系统安装界面，根据引导进行系统安装。

2.磁盘分区

电脑磁盘分区格式为GPT，使用UEFI引导，分区如下

分区	大小	格式	类型
uefi	500M	UEFI	主分区
swap	16G	SWAP	逻辑分区
/	200G	ext4	主分区
/home	500G	ext4	逻辑分区

注：MBR分区格式，使用Legacy启动模式，uefi分区更改为 /boot 分区

Ubuntu美化

1.终端美化

方案1：使用zsh

# 安装zsh
sudo apt install zsh

# 安装oh-my-zsh
sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/install.sh)"
或
sh -c "$(wget https://raw.githubusercontent.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/install.sh -O -)"

# 若上述安装失败，手动安装
https://github.com/robbyrussell/oh-my-zsh

# zsh主题
https://github.com/romkatv/powerlevel10k
git clone --depth=1 https://gitee.com/romkatv/powerlevel10k.git ${ZSH_CUSTOM:-$HOME/.oh-my-zsh/custom}/themes/powerlevel10k

在 ~/.zshrc 中，设置 ZSH_THEME="powerlevel10k/powerlevel10k"

# 插件设置
常用的两个插件是 
zsh-autosuggestions
git clone https://github.com/zsh-users/zsh-autosuggestions ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/zsh-autosuggestions

zsh-syntax-highlighting
git clone https://github.com/zsh-users/zsh-syntax-highlighting.git ${ZSH_CUSTOM:-~/.oh-my-zsh/custom}/plugins/zsh-syntax-highlighting

在 ~/.zshrc 中设置 plugins=(git zsh-autosuggestions zsh-syntax-highlighting)

# 修改默认 shell 为 zsh
chsh -s $(which zsh)

方案2：使用PS1变量，美化bash

# 修改 .bashrc 文件
export PS1='\e[0;31m\]\342\224\214\342\224\200\e[1;32m\][\e[1m\]\e[3;35m\]\u\e[0m\]@\e[1;33m\]\H\e[1;32m\]][\e[1;34m\]\t\e[1;32m\]] \e[1;30m\]\e[3;30m\]$PWD\e[0m\]\n\e[0;31m\]\342\224\224\342\224\200\342\224\200\342\225\274 \e[0m\]\$ '

# open命令，打开当前目录
alias open='nautilus .'

gnome terminal 美化

https://github.com/Mayccoll/Gogh

2.grub美化

• 方式1：在 gnome-look 选择 grub 主题，按步骤安装
  链接：https://www.gnome-look.org/browse?cat=109&ord=latest

• 方式2：使用GitHub上的开源项目
  链接：https://github.com/vinceliuice/grub2-themes

软件安装

1.Java开发环境

2.pytorch开发环境

版本选择：
miniconda：Miniconda3-py39_22.11.1-1-Linux-x86_64
python = 3.9
pytorch = 1.12.1
torchvision = 0.13.1
torchaudio = 0.12.1
cudatoolkit = 11.6
cudnn = 8.7.0 for CUDA 11.x

1. miniconda安装
   下载链接：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

2. conda相关配置
   镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
   创建pytorch虚拟环境：conda create -y -n env_name python=3.9

3. pytorch安装

   conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

4. cuda安装

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_linux.runsudo
   
   sh cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
   
   # 环境变量设置
   export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin${PATH:+:${PATH}}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

5. cudnn安装
   下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
   安装指导：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

tar包安装方式如下：

# Unzip the cuDNN package.
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz
    
# Copy the following files into the CUDA toolkit directory.
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include 
sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3.其他软件

1. obsidoan
2. vscode
3. typora
4. idea
5. pycharm
6. google chrom
7. qq
8. baidunetdisk
9. wps office
10. tencent meet
11. watt toolkit