win10 linux uefi启动不了系统安装教程,【从踩坑到教程】win10下ubuntu18.04双系统UEFI模式安装、Nvidia驱动安装...
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前言
之前(舊筆記本電腦)裝過Ubuntu，按照經驗貼一次就成功了，所以我以為不就是裝系統嘛，很簡單馬上就能完事。
結果……這次(新筆記本電腦)花了 4天時間才裝好、配好環境，重裝次數不下于20次，真的。
原因無他：NVIDIA驅動在ubuntu上的支持不夠好的緣故。
舊電腦使用的是intel集成顯卡，而新電腦是NVIDIA gtx 1070獨立顯卡，需要對應的顯卡驅動，才能正常使用該顯卡。
在顯卡驅動沒有裝好的情況下，會出現各種BUG，包括且不限于(我經歷過的)：
U盤插好后，點擊install Ubuntu后，黑屏沒反應
通過某方法解決上述問題后，裝好后，重啟顯示登錄頁面，卡住了登不了/循環登錄(輸入密碼沒登進去又回到登錄界面了)
通過某方法解決上述問題后，進入ubuntu桌面后，點擊系統設置，沒反應/ctrl+alt+F1進入命令行模式，在命令行模式中又讓你循環登錄
通過一定trick安裝完成ubuntu，緊接著在ubuntu內正確安裝顯卡驅動，這一切的一切bug才(親測)煙消云散，從此月朗風清！
以下正文，希望幫助大家以正確姿勢、順利、不浪費時間地初步搭建ubuntu開發環境：
正文
安裝Ubuntu 18.04 LST
一、準備工作——明確：u盤作為安裝盤 + BIOS使用UEFI模式啟動電腦
Knowledge：什么是UEFI模式？
先簡單提一下BIOS吧，供諸君回憶：
BIOS是一組程序(輸入輸出程序、開機自檢程序、系統自啟動程序等)，固化在主板上的一個ROM芯片上。開機后，CPU自動讀取BIOS中的代碼(匯編語言編寫)到內存，開始執行BIOS程序。
然后就是和UEFI模式相關的內容了：
BIOS具有兩種模式，一個是傳統的Legacy模式，一種是新的UEFI模式：
二者最大的區別在于磁盤分區架構 ，前者使用主引導分區記錄(MBR)架構(感興趣的同學請自行查閱其具體實現)，該架構對單個磁盤容量的支持僅為2 TB(顯然不能滿足大型服務器)，并且每個磁盤最多有4個主分區(如果主分區的需求大，該架構顯然也不能滿足)。 而后者使用GPT架構，對單個磁盤容量的支持增大到18 EB(1EB=1024PB、1PB=1024TB)，并且每塊磁盤最多有 128 個分區。另外，GPT架構的磁盤還具有多余的主要及備份分區表，來提高分區數據結構的完整性。
Practice：現在來實踐一下吧，看一看你的電腦的BIOS支持哪些模式？
如果結果是gpt分區，那么你的BIOS就使用的是UEFI模式。一般來說，預裝了win8/win10的電腦使用的都是gpt分區，預裝了win7的一般是mbr分區。
方式二：開機后進入BIOS界面查看——由于不同的機型BIOS界面長得千差萬別，不好描述，而且方式一已經足夠好了，所以這里就不提了。但是，是一定能看到的。
再次請君注意，由于本人條件、精力限制，本教程僅針對BIOS為UEFI模式的電腦。
二、準備U盤——將ios鏡像文件寫入磁盤映像
我嘗試過很多工具：軟碟通、rufus、etcher、老毛桃。
rufus我忘記了...etcher會把u盤容量變小，需要一定方法在u盤使用過后恢復u盤；老毛桃貌似使用了一個PE系統，操作復雜度高，不推薦。
軟碟通的操作簡單，關鍵是最后用它成功了……所以建議使用軟碟通。
2. 使用軟碟通將ios鏡像文件寫入磁盤映像：見該百度經驗貼
Tips:
1. 這個百度經驗貼已經足夠好，本人就使用了這個方法(寫入方式設為了hdd+)。
2. 在重裝系統時，建議再重新執行一次該步驟，而不要用已經用過一次的U盤。實測，確實會出現一些第一次沒有出現過的問題，還不知道這些問題是哪里冒出的，明明操作完全相同……
三、為ubuntu準備“未分配/空閑的空間”、考慮ubuntu使用多少空間+怎樣分配它們的問題
雖然在ubuntu安裝時，有“ubuntu與windows共存的選項”，但是聽說這樣不方便管理ubuntu，而且會出現各種BUG。所以我使用的是為ubuntu系統、該系統下 下載使用的文件，準備另外的獨立的空間。
因此需要在安裝ubuntu之前，將磁盤上的一部分空間設為“未分配”。這個操作可以在windows下完成(也可以通過一個PE系統完成)，并且有多種方式都可以完成，下面將介紹一種方便簡單的方式。
1. 考慮ubuntu使用多少空間、怎樣分配它們的問題
這個問題其實水蠻深的，需要知道Linux系統的目錄樹結構、目錄樹的掛載等基礎知識，還需要知道自己將要在ubuntu上使用哪些軟件，這些軟件的大小、默認安裝在什么位置(一般使用默認位置，不然有時出了bug上網找解決方案時得再自行修改些東西，有些麻煩)
在這里不再將這些知識點展開了，而是直接說下我的實操方案，供諸君參考：
配置：16G內存，一塊512G的SSD
需求：平時基本不使用windows，而是使用ubuntu進行深度學習學習、工作。需要在ubuntu上安裝CUDA+CUDNN(默認安裝在/usr)、Anaconda3(默認安裝在/home)、Pytorch、TensorFlow、Pycharm，還有自己的project(想要放在/home下)。
綜上：
290G給win10，216G給ubuntu(剩余空間被系統分區等占有)：
8G給交換空間
20G給/
60G給/usr
余下的空間128G給/home
2. 將所需空間設為“未分配”：方法見該百度經驗貼，注意執行到第5步即可。
四、安裝ubuntu——11個關鍵步驟
1. 關機，插好U盤
2. 開機，立即進入BIOS：
保持UEFI選項不變(不要設為Legacy)
找到security boot設置項，設為disabled
在啟動順序中，將USB硬盤設為第一位
保存退出BIOS
這里不、也無法詳述了，因為不同機型進入BIOS的方式不同、BIOS界面差距也很大，還請諸君耐心尋找這些選項并修改。
security boot設置項設為disabled
我看到別人的博客有寫到遇到，在security boot設為啟動時，BIOS將不會經過ubuntu的grub，而是自動執行windows manager。而且ubuntu還會有其他的各種BUG。
3. 保持U盤插入狀態，開機后將見到黑色的安裝界面。
4. [※重要※] 將光標移動到第二行“Install Ubuntu”，按e鍵，進入grub配置界面，在倒數第二行，將“quiet splash --” 替換為 “quiet splash $vt_handoff acpi_osi=linux nomodeset”，按F10保存修改并進入安裝界面。見下圖。
進入ubuntu臨時系統，默認打開了安裝程序，一步一步執行：
5. [※重要※]?選擇“最小安裝”，其他選項包括“安裝時下載更新”、“安裝第三方軟件”，均不要勾選，不僅會拖慢速度，而且由于顯卡驅動還沒有裝好，安裝好的第三方軟件還可能會讓裝好的ubuntu卡住(沒錯，我就掉坑了…)
6. [※重要※] 選擇安裝類型時，點擊“其他選項”
7. 在分區界面時時發現窗口有部分被遮擋，按alt+F7，拖動鼠標，即可在窗口的任意位置(不僅標題)拖動該窗口。
8. 選中設備狀態為“空閑”的一行，點擊其左下的“＋”，按照事先自己的約定填寫選項即可。另需注意：
對于交換空間，“新分區位置”都保持默認，分區類型填為“主分區”，“用于”改為交換空間；
對于/、/usr、/home，“新分區位置”都保持默認，分區類型填為“邏輯分區”，“用于”保持默認；
[※重要※]?"安裝啟動引導器的設備“：選擇 windows manager即可，因為ubuntu 18.04支持UEFI模式啟動。而不需要掛載/boot。
9. [※重要※] 設置用戶時，點選“自動登錄”，否則會遇到安裝完成后登錄不進去的問題，其實還是顯卡驅動的問題。
10. 安裝完成，點擊“立即重啟”，注意出現讓拔U盤的提示后，快速把U盤拔掉
11. 重啟時進入BIOS，把啟動順序改為UEFI硬盤啟動優先，并且把ubuntu設為優先(較windows manager)
安裝Nvidia驅動
進入Ubuntu后切記！不要興奮得太早，東點西點電腦卡住了又得重啟……
一、思考選擇合適的驅動版本
所謂合適，是指支持你的GPU型號、支持你將要使用的cuda版本、cudnn版本、pytorch版本、tensorflow版本。
不要急，自底向上，一步步分析：
1. 進入Nvidia官網，輸入你的GPU、操作系統信息，在結果列表中查看支持你GPU的驅動有那些，驅動版本在第二行小字部分有寫；
我的搜索結果：
2. 到CUDA官網查看CUDA版本和驅動版本的對照圖，截圖：
3. 進入cuDNN版本頁面，查看與CUDA版本對應的cuDNN版本，網頁截圖：
4. 進入pytorch官網，可以看到pytorch支持CUDA9.0及以上。網頁截圖：
5. 進入tensorflow官網，可以看到tensorflow版本與cuda、cudnn的版本對應關系。網頁截圖“
6. 綜上，可以確定出自己的版本對照表格，以我為例：
可用驅動版本
CUDA版本
cuDNN版本
pytorch版本
tensorflow版本
410.66以上均可
10.0
7.4.0
1.1
tensorflow_gpu-1.13.0
所以我決定安裝Nvidia 410版本的驅動。
二、安裝驅動
網上有很多種安裝方式
1.?添加NVIDIA顯卡驅動的源，apt-get安裝
2.?官網下載驅動文件，然后本地安裝
3. 安裝CUDA的時候，自動安裝相應的顯卡驅動
1. 移除已存在的CUDA PPA源和安裝過的nvidia-cuda-toolkit
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt remove --autoremove nvidia-cuda-toolkit
2. 移除之前存在的Nvidia驅動
sudo apt remove --autoremove nvidia-*
3. 更新源
sudo apt update
4. 添加graphics-drivers ppa
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
5. 安裝key
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
6. 添加倉庫
sudo bash -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'
sudo bash -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64 /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda_learn.list'
7. 再次更新
sudo apt update
8. 安裝CUDA。在安裝的同時自動安裝了Nvidia驅動。
sudo apt install cuda-10-0
如果提示依賴缺失，根據提示，執行：
sudoapt updatesudo apt install cuda-10-0 --fix-missingsudo apt update
9. 安裝CUDNN
sudo apt install libcudnn7
10. 將CUDA加入環境變量
gedit ~/.profile
把以下內容復制到文件末尾
# set PATH for cuda 10.0installationif [ -d "/usr/local/cuda-10.0/bin/" ]; thenexportPATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
fi
11. 安裝nvidia-cuda-toolkit
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
如果提示依賴缺失，同樣地，執行：
sudoapt updatesudo apt install nvidia-cuda-toolkit --fix-missingsudo apt update
12. 重啟
13. 檢查是否安裝成功
1)檢查CUDA版本
nvcc --version
顯示如下信息：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c)2005-2017NVIDIA Corporation
Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
Cuda compilation tools, release9.1, V9.1.85
2)檢查CUDNN版本
/sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep libcudnn
顯示如下信息：
libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.6.1
3)檢查NVIDIA驅動：
nvidia-smi
顯示如下信息：
Tue Jul 16 12:39:49 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.67 Driver Version: 418.67 CUDA Version: 10.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 107... On | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 52C P5 6W / N/A | 651MiB / 8119MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1113 G /usr/lib/xorg/Xorg 216MiB |
| 0 1456 G /usr/bin/gnome-shell 266MiB |
| 0 2550 G ...quest-channel-token=2425377841825622846 133MiB |
| 0 25058 G ...er/下載/WizNote-2.7.5-x86_64.AppImage 29MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
看到這里你已經完美地完成啦～本教程也到此為止～
創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎總結
以上是生活随笔為你收集整理的win10 linux uefi启动不了系统安装教程,【从踩坑到教程】win10下ubuntu18.04双系统UEFI模式安装、Nvidia驱动安装...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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