最近被ubantu18.04的编译环境整的够呛，一会是cmake有问题，一会是C++有问题，怒放弃18.04，重新整个20.04折腾！
创建新实例
选择镜像，设置密码，预留出几个端口，今后可能有用，最后点击确认。
确认之后要等一段时间，相当于装一个新系统，比较慢
root安装必要的包
- 第一步apt换源！！！
https://developer.aliyun.com/mirror/ubuntu?spm=a2c6h.13651102.0.0.3e221b11zorqQM
# 先安装vim
apt install vim
# 换源
rm -rf /etc/apt/sources.list
vim /etc/apt/sources.list
# 替换为上面网址里deb开头的一大堆
apt update
- 查看系统版本
apt install lsb
lsb_release -a
- 打开ssh服务，允许root登陆
apt install ssh
# 启动ssh服务
service ssh start
# 允许root登陆
vi /etc/ssh/sshd_config
# 添加以下内容：
PermitRootLogin yes
# 重启ssh服务
service ssh restart
小插曲：以上操作并不生效，因为我使用的镜像不是平台提供的，有些配置对不上。查看/etc/ssh/ssh_config文件顶部的Port的值，还是22，要改为实例端口的6006。最后重启ssh服务，即可远程连接登陆。
- 安装必要库
https://www.jianshu.com/p/67bf555b427e
apt install tree git sudo wget vim inetutils-ping ssh tmux less
apt install libcurl4-openssl-dev libssl-dev libxml2-dev libfontconfig1-dev libfribidi-dev libfreetype6-dev libpng-dev libtiff5-dev libjpeg-dev libgeos-dev cmake libudunits2-dev libgdal-dev libgsl-dev libgmp3-dev libgfortran5 pigz lbzip2 libcairo2-dev libxt-dev libharfbuzz-dev libfribidi-dev libboost-all-dev libbz2-dev default-jre
- 安装R
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/
sudo apt update -qq
sudo apt install --no-install-recommends software-properties-common dirmngr
wget -qO- https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu/marutter_pubkey.asc | sudo tee -a /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc
sudo add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu $(lsb_release -cs)-cran40/"
sudo apt install --no-install-recommends r-base
创建用户并设为管理员
- 创建超级用户
https://www.jianshu.com/p/975f0056d669
useradd -d /home/txm -m txm
passwd txm
# 修改bash
vim /etc/passwd
vim /etc/sudoers
- 更改用户id
https://www.jianshu.com/p/825fd4fca89a
sudo usermod -u 1003 txm # 修改txm的用户id(uid)为1003
sudo groupmod -g 1003 txm # 修改txm组的id为1003
- 软连接mdshare
ln -s /remote-home/share/mdshare /mdshare
安装个人软件
- 软连接txmdata
su txm
ln -s /mdshare/node8/txmdata ~/txmdata
- 安装mamba环境管理器
https://mamba.readthedocs.io/en/latest/installation/mamba-installation.html
# 查看系统架构
dpkg --print-architecture
## amd64
# 官方推荐 Fresh install，即全新安装(without conda)
# https://github.com/conda-forge/miniforge?tab=readme-ov-file
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh
bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh
# 一路yes，最后
source ~/.bashrc
- 安装jupyter nodebook
参考：https://www.jianshu.com/p/a15f9e0c1f38
- mamba创建pytorch环境
mamba create -n DL python=3.8
mamba activate DL
安装pytorch之前，首先查看GPU的CUDA版本
nvidia-smi
然后去pythrch官网 https://pytorch.org/get-started/locally/查看对应系统和CUDA版本的代码
由于实验室GPU的CUDA版本为11.2，不是最新的，在https://pytorch.org/get-started/previous-versions/寻找对应自己CUDA版本的pytorch安装代码。
我安装的是cuda版本为11.1的pytorch（cuda11.2的pytorch没有）
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
最难装的pytorch装好，其他的包直接mamba install就完事啦！
参考
https://developer.aliyun.com/mirror/ubuntu?spm=a2c6h.13651102.0.0.3e221b11zorqQM
https://www.jianshu.com/p/67bf555b427e
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/
https://www.jianshu.com/p/975f0056d669
https://www.jianshu.com/p/825fd4fca89a
https://mamba.readthedocs.io/en/latest/installation/mamba-installation.html
https://www.jianshu.com/p/a15f9e0c1f38
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
