學習是一個不斷積累的過程。由混沌不解到豁然開朗，整個過程摧殘心靈，但結果會使人心上開花。

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實驗室臺式機環境配置出現問題，于是我大刀闊斧開始了重裝系統之路。

首先，win10系統有問題，第一步重裝win10。

　　準備工作：rufus-3.5 + win10鏡像文件 寫U盤

開始安裝：重啟電腦，Del進入BIOS設置，保存后F11進入啟動項，按指示進行，我選擇安裝了win10企業版。

　　　　　完成后，根據配置裝驅動。

　　　　　win10的安裝比較順利。

　　　　? ? 安裝的一些基本的軟件及WING IDE6.1。WING IDE6.1參考簡書：

　　　　? ? 按照步驟next，完成后會提示激活，選擇第三項：

　　　　　　

　　　　? ? ? 輸入CN123-12345-12345-12345，點擊continue

　　　　? ? ? ?

　　　　? ? ?將紅線部分的request code拷貝到如下文件標注部分，運行腳本，填寫生成的激活碼即可。

#!/usr/bin/env python3
LicenseID='CN123-12345-12345-12345'
RequestCode='RW62Q-3Q9YE-B7AC8-C57PQ'
import hashlib
B16 = '0123456789ABCDEF'
B30 = '123456789ABCDEFGHJKLMNPQRTVWXY'
def B(n,f,t):xx = 0for d in str(n):xx = xx * len(f) + f.index(d)res = ''while xx > 0:res=t[int(xx%len(t))]+resxx//=len(t)return res
def S(D):r = B(''.join([c for i,c in enumerate(D) if i//2*2==i]),B16,B30)while len(r) < 17:r = '1' + rreturn r
def A(c):return c[:5]+'-'+c[5:10]+'-'+c[10:15]+'-'+c[15:]
h = hashlib.sha1()
h.update(RequestCode.encode('utf-8')+LicenseID.encode('utf-8'))
lichash=A(RequestCode[:3]+S(h.hexdigest().upper()) )
data=[23,161,47,9]
tmp=0
realcode=''
for i in data:for j in lichash:tmp=(tmp*i+ord(j))&0xFFFFFrealcode+=format(tmp,'=05X')tmp=0
D=B(realcode,B16,B30)
while len(D) < 17:D = '1' + D
print("The Activation Code is: "+A('AXX'+D))

接下來，配置學習環境。

　　　　Anaconda選擇了Anaconda3-4.1.0版本，下載后按指示進行，結束后，按自己的安裝路徑配置環境變量

　　　　 Tensorflow 根據指示走 pip install tensflow-gpu==版本號

　　　　? 測試：在python環境下，import tensorflow as tf

　　　　　　　　　　　　　　? ? ? tf.__version__

　　　　? 至此，windows暫時完工。

　　

Linux

系統安裝結束，配置環境

安裝過程：1.檢查電腦是否有一個可以支持CUDA的GPU

　　　　　在終端輸入命令：$lspci | grep -i nvidia，會顯示版本（GeForce GTX 1060 6GB）

Anaconda我選擇了Anaconda3-4.1..0-Linux-x86_64.sh 版本，參考博客進行安裝。

cuda安裝，選擇了cuda8.0（或者NVIDIA官網）這個過程出現好多問題，參考許多博客ctrl+alt+f1進入tty安裝，可能由于本人電腦設置或者配置問題，每次都卡死在sh: 0: can't open cuda_8.0.16_375.26_linux-x86.run

后來，更換安裝方式。在官網下載按版本需求下載deb[local]文件，按說明進行。

安裝結束，提示驅動版本不行，于是根據提示安裝了version-390，最終解決了問題。

cudnn安裝了V5.1，可根據需要在NVIDIA官網下載

Anaconda選擇了Anaconda3-4.1.0-Linux-x86_64.sh，下載好后，sudo sh 文件名，根據提示走就可以。

Tensorflow開始安裝1.4.0版本，but.....測試時來了一堆問題：

　　(1)　libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory，并參考博客

　 （2）libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or direcory,并查閱博客及2尋求解決辦法。

但是，一些問題并沒有解決。應該是cuda, cudnn與tensorflow版本沖突了，于是本著“偷懶”的心態安裝了1.0.1版本，pip install tensorflow-gpu==1.0.1，一些后續小問題，按提示進行。

測試，終于成功。happy，這兩天總算沒白費。成功這一刻，委屈一掃而光，在實驗室哼起小曲。。。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/yfqh/p/11146805.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的win10+Linux双系统安装及一些配置问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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