文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 AI配置 也可获取。
AI开发软件环境介绍
关于软件方面：
1.ubuntu操作系统的安装
2.抛弃bash,拥抱zsh
3.软件包管理器的使用，
4.安装NVIDIA GPU驱动
5.软件安装:Anaconda
6.软件安装:Python IDE
7.软件安装: ssh
8.软件安装:Git
9.其他效率软件安装
ubuntu操作系统的安装
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download
注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的，没有调用物理GPU，所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
Learn Unix:https://www.tutorialspoint.com/unix
抛弃bash, 拥抱zsh
shell是指一种应用程序，这个应用程序提供了一个界面，用户通过这个界面访问操作系统内核的服务。shell脚本（shell script），是一种为shell编写的脚本程序。
当前主流的操作系统都支持shell编程:
Windows PowerShell的诞生就是要提供功能相当于UNIX系统的命令行壳程序（例如：sh、bash或csh），同时也内置脚本语言以及辅助脚本程序的工具。为了同时能用grep, awk, curl等工具，最好装一个cygwin或者mingw来模拟linux环境。
● Powershell: https://docs.microsoft.com/zh-cn/
● Cygwin:http://www.cygwin.com/
● mingw:http://www.mingw.org/
Mac OS不仅带了sh、bash这两个最基础的解释器，还内置了ksh、csh、zsh等不常用的解释器.macOS 10.15 Catalina默认shell是zsh。
Linux默认安装就带了shell解释器，这里推荐用 ohmyzsh。
ohmyzsh:https://github.com/ohmyzsh/ohmyzsh 113k Str & Efficiency & Automatic Suggestion and completion & color display....
软件包的使用
Windows常用.exe和.msi为代表的可执行文件来安装应用程序。这种方式需要手动交互介入，不方便。
微软推出了一款内置的软件包管理器 winget。用户无需在窗口中频繁点击，即可完成安装工作。
软件包：
.exe、.msi软件包管理器：
wingethttps://github.com/microsoft/winget-cli
Mac. 常用homebrew, 必备神器
软件包：.dmg
软件包管理器：brew：https://brew.sh/index_zh-cn
Linux.apt是一个linux高级工具，用于debian系软件包管理，主要用于自动从互联网的软件仓库中搜索、安装、升级、卸载软件或操作系统的高级工具（debian系的低级工具是dpkg）
常见安装方式：
源码安装：./configure => make => make install
二进制包安装：软件官方或第三方编译打包好的，解压就能用
软件包管理器安装：.deb 、.rpm 、 .tar.gz
常用软件包管理器：yum、zypper、dpkg、apt....
Ubuntu Package Management:https://ubuntu.com/server/docs/package-management
apt(Advanced Package Tool):debian系软件包管理.
软件仓库：aruman(Arch Linux)、yum(CentOS7)、apt(Ubuntu)
安装NVIDIAI GPU驱动
Windows:
GF英伟达推出的一款显卡工具，GF连接到NVIDIA的云数据中心，根据的PC的CPU、GPU和显示器配置来下载最佳的游戏设置
手动查找NVIDIA:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
自动查找：GeForce Experience
Linux:
1、手动查找NVIDIA:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
2、自动查找：NVIDIA:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
Method1: PPA -- 这种方式并不能保证驱动的安全性与最新版
Method2: CUDA Toolkit => 官方文档 CUDA Installation Guide Linux
S1: Install repository meta-data
S2: Installing the CUDA public GPG key
S3: Update the Apt repository cache
S4: Install Driver
apt-cache search nvidia-driver
apt-get install nvidia-driver-435
S5: reboot => 验证 nvidia-smi
S6: Install CUDA => 验证
apt-get install cuda
不要一直Yes. 有个地方需要NO, 选不安装驱动
S7: 修改zsh
export PATH=/usr/local/cuda-9.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.2
S8: 如何卸载安装
apt-get --purge autoremove nvidia*
apt list --installed|grep cuda
apt purge cuda-repo-ubuntu1804
/usr/local/cuda-9.2/bin/cuda-uninstaller
rm –f /usr/local/cuda-9.2
Method3: ubuntu-drivers --不推荐
软件安装 : ssh
sudo apt-get install openssh-server
ssh user@remote -p port
# 复制文件本地到远程服务器
scp -P port /path/to/local/file user@remote:/path/to/remote/file
软件安装：Git
之前写过很多有关于git的文章了，这里不多赘述。
游戏：Learn Git Branching: https://learngitbranching.js.org/?locale=zh_CN
效率软件
XMind, Dash...
常用ubuntu命令
GPU：
# watch 持续看 -n1间隔1s刷新一次
watch -n1 nvidia-smi
CPU：
htop
Anaconda
Anaconda下载地址: https://www.anaconda.com/products/distribution
建议安装到SSD固态上加快读写速度。
这里针对远程服务器的安装：
由于公司/学校Al集群一般是没有图形化界面。需要右键”64-Bit(x86) installer"复制anaconda的下载链接地址。
step1:根据IP/user_id/port链接服务器
ssh frank@18.19.124.245 -p 2022
step2:转到任意一个目录进行wget
cd Downloads
wget -c https: //cepo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
step3:安装，采用默认Enter yes yes即可
sh Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
具体的创建环境这里略过，不过值得注意的是，对于MacOS由于没有NVDIA GPU也就只能安装CPU版本的pytorch。
TensorFlow，Pytorch的安装
TensorFlow: https://www.tensorflow.org/installsource?hl=zh-cn#gpu
TensorFlow不同版本有严格的CUDA对应要求,如果系统装了CUDA10.1去安装tensorflow-2.40会报错，要注意版本的对应。
Pytorch: https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
相比于TensorFlow的静态图机制,基于动态图的Pytorch不同版本就不需要严格对应系统CUDA，在上述链接中可以找到不同版本的下载信息。
Python软件库的选择
anaconda: https://anaconda.org/anaconda/repo 里面有很多包，点开有具体安装的命令。
Pypi org: https://pypi.org 同上，建议使用pip
替换清华源
地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
step1:激活自己的Anaconda Environment
step2:对于windows系统需要生成.condarc文件，并全局搜索找到.condarc文件
conda config -set show_channel_ruls yes
step3:对于MacOS/ubuntu系统在homelxxx（xxx为自己用户名）找到.condarc文件，替换清华源地址
vim / home/wlsh/ .condarc
Jupyter Lab
本地使用
对于windows/macOS/ubuntu有图形界面的系统
可以通过菜单栏点开Aanaconda的图标，得到上面的界面，然后点开Jupyter Lab
可以在终端直接输入jupyter lab 即可直接打开
服务器使用
step1: 通过IP/use_id/port连接集群
ssh frank@10.19.124.245 -p 2022
step2: 激活自己的Anaconda Environment
conda activate Env_name
step3: 安装jupyterlab并添加Environment到Jupyterlab
pip install jupyterlab
python -m ipykernel install --user --name Env_name
step4: 生成 jupyter lab 配置文件
jupyter lab --generate-config
终端显示生成的配置文件位于
/home/frank/.jupyter/jupyter_lab_config.py
step5: 修改登录密码
Jupyter lab password
step6: 主机IP/端口设置，编辑文件在最后面添加三行。
vim /home/frank/.jupyter/jupyter_lab_config.py
c.NotebookApp.ip='*'# 允许任何IP链接
c.NotebookApp.open_browser=False #不打开图形界面
c.NotebookApp.port=8888 # 初始端口，如果冲突它会自行替换
这三行的意思分别是允许任何IP链接.集群不打开jupyter lab的图形界面,初始服务器端口IP如果遇到冲突会自行替换。
step7: 启动jupyter lab并挂载到服务器的后台并查看其结果输出，查看后可以找到IP。然后把localhost替换为服务器IP，在自己笔记本浏览器打开即可。
nohup jupyter lab --port=8891 & cat nohup.out
step8: 如果想关闭，只需找到进行关闭即可。
ps -ef | grep jupyter lab
Kill -9 XXXX
Vscode配置
推荐插件：
简体中文=>汉化界面
Python =>管理切换python环境
Remote-SSH =>服务器链接
Remote-SSH: Editing Configuration Files
远程配置
配置SSH - 官方文档：Remote Development Tips and Tricks
ssh-keygen -t rsa -b 4096 #生成mac/ubuntu的local public key
ssh-copy-id -p 2022 frank@10. 19.124.245#复制此key到远程主机
以上是针对py文件的配置，而jupyter notebook 的配置与次有一点差别，但不是很大。自行搜索解决即可。依旧是服务器开启一个端口挂载后台，然后点击Jupyter本地--> 现有url-->把localhost替换为服务器IP输入即可。
此外，还可以配置markdown以及latex环境。注意：latex还需要安装编译器，windows安装TexLive，Mac安装macTex即可。
