可以做区位分析的网站,网站首页flash制作,已有网站做移动网站,深圳网站建房一、ubuntu22.04基本环境配置
1.1 更换清华Ubuntu镜像源
删除原来的文件
rm /etc/apt/sources.list开始编辑新文件
vim /etc/apt/sources.list先按i键#xff0c;粘贴以下内容
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度#xff0c;如有需要可自行取消注释
deb https:…一、ubuntu22.04基本环境配置
1.1 更换清华Ubuntu镜像源
删除原来的文件
rm /etc/apt/sources.list开始编辑新文件
vim /etc/apt/sources.list先按i键粘贴以下内容
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse# 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置如有需要可自行修改注释切换
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse确保内容跟上述图片一致 按esc键再输入冒号wq保存 1.2 更新包列表
打开终端输入以下命令
sudo apt-get updatesudo apt upgrade更新时间较长请耐心等待 2. 安装英伟达显卡驱动
2.1 使用wget在命令行下载驱动包
wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudo apt-get install g点击回车enter即可
sudo apt-get install gccsudo apt-get install make点击回车enter即可
成功安装 2.2 卸载原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia* 1.使用vim修改配置文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行
blacklist nouveau
options nouveau modeset03.按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出 4.更新文件
sudo update-initramfs -u这里等待时间较久 5.重启电脑
sudo reboot这里需要等一会才能连上
2.3 安装驱动
1.授予执行权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run2.执行安装命令
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run这里一直按回车就行默认选择 一直按回车enter键直到安装成功 3.检测显卡驱动是否安装成功
nvidia-smi2.4 安装CUDA
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run执行安装命令
sudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run1.输出accept开始安装 2.然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动 3.接着选择Install开始安装 4.安装完成 2.5 环境变量配置
1.以vim方式打开配置文件
sudo vim ~/.bashrc2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加下面内容
export PATH/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出 3.更新环境变量
source ~/.bashrc4.检测CUDA是否安装成功
nvcc -V二、安装miniconda环境
1. 下载miniconda3
wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh2. 安装miniconda3
bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u直接一直enter键到输入路径和yes
这边建议路径为miniconda3 直接回车enter即可再次输入yes 成功安装 3. 切换到bin文件夹
cd miniconda3/bin/4. 输入pwd获取路径
pwd复制这里的路径
5. 打开用户环境编辑页面
vim ~/.bashrc 点击键盘I键进入编辑模式在最下方输入以下代码
export PATH/root/miniconda3/bin:$PATH按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出
6. 重新加载用户环境变量
source ~/.bashrc7. 初始化conda
conda init bash8.验证是否安装成功
conda -V9.conda配置 1.配置清华镜像源 代码如下
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/2.设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes3.配置pip 镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple三、克隆Image-coloring仓库
3.1官网地址Image-coloring的GitHub地址
git clone https://github.com/zxx1218/Image-coloring.git3.2如果下载速度较慢可添加https://mirror.ghproxy.com/镜像源
git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/zxx1218/Image-coloring.git3.3进入到Image-coloring文件夹内
cd Image-coloring3.4创建Image-coloring需要的环境
conda create -n Image-coloring python3.10
conda activate Image-coloring3.5安装依赖库
pip install -r requirements.txt
pip install gradio
pip install gradio_imageslider
pip install modelscope3.6在basicsr文件夹创建version.py
echo __version__ 1.0.0 basicsr/version.py
echo __gitsha__ \some_git_sha\ basicsr/version.py3.7修改gradio_app.py
vi gradio_app.py将最后一行的
demo.launch()改为
demo.launch(server_port15081,
server_name0.0.0.0)3.8 server_port变量为设置服务器监听的端口为业务端口,此处改为业务端口。
拉取图上色模型
modelscope download --model iic/cv_ddcolor_image-colorization --local_dir modelscope/damo/cv_ddcolor_image-colorization/ 启动Image-coloring
python gradio_app.py3.9启动成功后访问http://主机IP:端口
