Ubuntu 上安装搜狗输入法、CUDA & cuDNN 和 Anaconda

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如何在 Ubuntu 上安装搜狗输入法、CUDA & cuDNN 和 Anaconda

本文将介绍如何在 Ubuntu 系统上安装搜狗输入法、CUDA & cuDNN，以及 Anaconda 环境的配置，帮助你高效进行 Python 开发、深度学习训练和科学计算。

---

一、安装搜狗输入法

1. 更新系统包：

   首先，确保系统是最新的。打开终端并运行以下命令：

   sudo apt update
   

2. 安装 fcitx 输入法框架：

   fcitx 是一个轻量级的输入法框架，适用于大多数 Linux 系统。在终端中执行以下命令：

   sudo apt install fcitx
   

3. 设置 fcitx 为系统输入法：

   • 打开 Language Support（语言支持）界面。
   • 找到 Keyboard input method system 选项，将其设置为 fcitx。
   • 点击 Apply System-Wide，然后点击 Close 以保存设置。

4. 将 fcitx 设置为开机自动启动：

   sudo cp /usr/share/applications/fcitx.desktop /etc/xdg/autostart/
   

5. 移除 ibus 输入法框架：

   为避免冲突，删除默认的 ibus 输入法框架：

   sudo apt purge ibus
   

6. 安装搜狗输入法：

   你需要从官网下载搜狗输入法的 .deb 安装包。然后在终端执行以下命令来安装：

   sudo dpkg -i sogoupinyin_xxxxxxxxxxxxx_x86_64.deb
   

7. 安装依赖库：

   搜狗输入法需要一些额外的依赖库才能正常工作。安装这些库：

   sudo apt install libqt5qml5 libqt5quick5 libqt5quickwidgets5 qml-module-qtquick2
   sudo apt install libgsettings-qt1
   

8. 重启系统：

   重启计算机使得输入法设置生效。

9. 调整输入法顺序：

   你可以通过 fcitx 配置工具调整输入法顺序，确保键盘，搜狗输入法顺序。

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二、安装 CUDA 和 cuDNN

为了能够利用 GPU 加速深度学习模型的训练，我们需要安装 CUDA 和 cuDNN。以下是具体步骤：

1. 安装 CUDA（同样的步骤，可以安装其他版本cuda）

1. 安装依赖库：

   CUDA 需要一些开发工具和库，首先安装它们：

   sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
   sudo apt-get install gcc-7 g++-7 
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 9 
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 1 
   sudo update-alternatives --display gcc 
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7  
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 1 
   sudo update-alternatives --display g++
   

2. 下载并安装 CUDA：

   访问 NVIDIA CUDA 官网，下载适用于你系统的 CUDA 安装包。以 CUDA 11.8 为例，运行以下命令：

   sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
   

   在安装过程中，接受许可协议，并取消安装驱动程序（如果你的系统已有合适的驱动）。

3. 配置环境变量：

   安装完成后，需要配置 CUDA 的环境变量。在终端中运行以下命令编辑 .bashrc 文件：

   vim ~/.bashrc
   

   在文件末尾添加以下内容：

   # CUDA Environment Variables for CUDA 11.8
   export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   export LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LIBRARY_PATH
   

4. 刷新配置并验证：

   使配置生效并验证安装：

   source ~/.bashrc
   echo $PATH
   echo $LD_LIBRARY_PATH
   nvcc --version
   

5. cuda切换

   sudo rm -rf  /usr/local/cuda
   sudo ln -s  /usr/local/cuda-11.8 /usr/local/cuda
   nvcc -V
   sudo rm -rf  /usr/local/cuda
   sudo ln -s  /usr/local/cuda-12.1 /usr/local/cuda
   nvcc -V
   

2. 安装 cuDNN

1. 下载 cuDNN：

   访问 NVIDIA cuDNN 官网下载与 CUDA 版本兼容的 cuDNN 包。

2. 复制 cuDNN 文件到 CUDA 目录：

   解压下载的 cuDNN 文件，然后将其中的文件复制到 CUDA 的相应目录：

   sudo cp -r cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/include/* /usr/local/cuda-11.8/include/
   sudo cp -r cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/lib/* /usr/local/cuda-11.8/lib64/
   

3. 设置权限：

   为 cuDNN 文件设置适当的访问权限：

   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*
   

4. 验证安装：

   运行以下命令来验证 cuDNN 是否成功安装：

   cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

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三、安装 Anaconda

1. 下载 Anaconda 安装包：

   从 Anaconda 官方网站下载适用于 Linux 的安装包。

2. 安装 Anaconda：

   打开终端并运行以下命令安装 Anaconda：

   bash ~/Downloads/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
   

3. 设置镜像源：

   为了加速安装和更新，可以将 pip 的源设置为国内镜像：

   pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple
   

4. 验证 Anaconda 安装：

   安装完成后，运行以下命令验证安装：

   conda --version
   

---

总结

通过以上步骤，可以在 Ubuntu 系统上顺利安装搜狗输入法、CUDA 和 cuDNN，以及配置 Anaconda 环境。这些工具为 Python 开发、深度学习模型训练和科学计算提供了强大的支持。

如何在 Ubuntu 上安装搜狗输入法、CUDA & cuDNN 和 Anaconda

本文将介绍如何在 Ubuntu 系统上安装搜狗输入法、CUDA & cuDNN，以及 Anaconda 环境的配置，帮助你高效进行 Python 开发、深度学习训练和科学计算。

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一、安装搜狗输入法

1. 更新系统包：

   首先，确保系统是最新的。打开终端并运行以下命令：

   sudo apt update
   

2. 安装 fcitx 输入法框架：

   fcitx 是一个轻量级的输入法框架，适用于大多数 Linux 系统。在终端中执行以下命令：

   sudo apt install fcitx
   

3. 设置 fcitx 为系统输入法：

   • 打开 Language Support（语言支持）界面。
   • 找到 Keyboard input method system 选项，将其设置为 fcitx。
   • 点击 Apply System-Wide，然后点击 Close 以保存设置。

4. 将 fcitx 设置为开机自动启动：

   sudo cp /usr/share/applications/fcitx.desktop /etc/xdg/autostart/
   

5. 移除 ibus 输入法框架：

   为避免冲突，删除默认的 ibus 输入法框架：

   sudo apt purge ibus
   

6. 安装搜狗输入法：

   你需要从官网下载搜狗输入法的 .deb 安装包。然后在终端执行以下命令来安装：

   sudo dpkg -i sogoupinyin_xxxxxxxxxxxxx_x86_64.deb
   

7. 安装依赖库：

   搜狗输入法需要一些额外的依赖库才能正常工作。安装这些库：

   sudo apt install libqt5qml5 libqt5quick5 libqt5quickwidgets5 qml-module-qtquick2
   sudo apt install libgsettings-qt1
   

8. 重启系统：

   重启计算机使得输入法设置生效。

9. 调整输入法顺序：

   你可以通过 fcitx 配置工具调整输入法顺序，确保键盘，搜狗输入法顺序。

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二、安装 CUDA 和 cuDNN

为了能够利用 GPU 加速深度学习模型的训练，我们需要安装 CUDA 和 cuDNN。以下是具体步骤：

1. 安装 CUDA（同样的步骤，可以安装其他版本cuda）

1. 安装依赖库：

   CUDA 需要一些开发工具和库，首先安装它们：

   sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
   sudo apt-get install gcc-7 g++-7 
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 9 
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 1 
   sudo update-alternatives --display gcc 
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7  
   sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 1 
   sudo update-alternatives --display g++
   

2. 下载并安装 CUDA：

   访问 NVIDIA CUDA 官网，下载适用于你系统的 CUDA 安装包。以 CUDA 11.8 为例，运行以下命令：

   sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
   

   在安装过程中，接受许可协议，并取消安装驱动程序（如果你的系统已有合适的驱动）。

3. 配置环境变量：

   安装完成后，需要配置 CUDA 的环境变量。在终端中运行以下命令编辑 .bashrc 文件：

   vim ~/.bashrc
   

   在文件末尾添加以下内容：

   # CUDA Environment Variables for CUDA 11.8
   export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   export LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LIBRARY_PATH
   

4. 刷新配置并验证：

   使配置生效并验证安装：

   source ~/.bashrc
   echo $PATH
   echo $LD_LIBRARY_PATH
   nvcc --version
   

5. cuda切换

   sudo rm -rf  /usr/local/cuda
   sudo ln -s  /usr/local/cuda-11.8 /usr/local/cuda
   nvcc -V
   sudo rm -rf  /usr/local/cuda
   sudo ln -s  /usr/local/cuda-12.1 /usr/local/cuda
   nvcc -V
   

2. 安装 cuDNN

1. 下载 cuDNN：

   访问 NVIDIA cuDNN 官网下载与 CUDA 版本兼容的 cuDNN 包。

2. 复制 cuDNN 文件到 CUDA 目录：

   解压下载的 cuDNN 文件，然后将其中的文件复制到 CUDA 的相应目录：

   sudo cp -r cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/include/* /usr/local/cuda-11.8/include/
   sudo cp -r cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive/lib/* /usr/local/cuda-11.8/lib64/
   

3. 设置权限：

   为 cuDNN 文件设置适当的访问权限：

   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn*.h
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn*
   

4. 验证安装：

   运行以下命令来验证 cuDNN 是否成功安装：

   cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

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三、安装 Anaconda

1. 下载 Anaconda 安装包：

   从 Anaconda 官方网站下载适用于 Linux 的安装包。

2. 安装 Anaconda：

   打开终端并运行以下命令安装 Anaconda：

   bash ~/Downloads/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
   

3. 设置镜像源：

   为了加速安装和更新，可以将 pip 的源设置为国内镜像：

   pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu/simple
   

4. 验证 Anaconda 安装：

   安装完成后，运行以下命令验证安装：

   conda --version
   

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总结

通过以上步骤，可以在 Ubuntu 系统上顺利安装搜狗输入法、CUDA 和 cuDNN，以及配置 Anaconda 环境。这些工具为 Python 开发、深度学习模型训练和科学计算提供了强大的支持。

本文标签： 搜狗输入法UbuntucudaAnaconda