AIGC Tutorial

深度渲染（Neural Rendering）入门手册

个人理解深度生成应该属于计算机图形学方向的分支

1.基础机器学习

李航《统计学习方法》看第一章熟悉概念

链接：https://pan.baidu.com/s/135q4YvqHrcCX9edXbwmkZQ

提取码：1p2b 周志华《机器学习》

链接：https://pan.baidu.com/s/101jVuJvKcrSO_Z66XJqgCw

提取码：616b

2.操作系统环境

ubuntu16.04版本的基础使用

硬盘挂载mount、硬盘使用情况查看df, du, fdisk等

硬盘挂载


sudo mount /dev/sdb1 /mnt/mydrive

查看端口占用


sudo lsof -i :端口号

nvidia显卡驱动安装教程 (nvidia驱动安装卸载)：

根据显卡型号到nvidia的官网下载对应的*.run的安装文件，将该文件放置在待安装的机器中，切换到对应文件夹下安装方法


sudo apt-get purge nvidia*
sudo service lightdm stop
sudo ./[replace_with_download_file_name].run

CUDA与cudnn安装

杜绝使用apt-get install安装任何cuda相关的软件包！！！！！

查看系统中是否安装nvidia显卡驱动（显卡驱动也严格杜绝使用apt-get install安装！！！！），如存在显卡驱动请使用nvidia-smi查看“CUDA Version”版本，该版本即为已安装驱动能支持的最高CUDA版本
下载目标版本的CUDA与Cudnn，CUDA下载地址，Cudnn下载地址需要注册账号。注意看版本号，如果目标版本不是最新版本号，CUDA需要通过"Archive of Previous CUDA Releases"选择目标版本。CUDA下载和Cudnn都可以通过wget直接下载。
安装CUDA，下载得到的[replace_with_download_file_name].run文件，首先需要赋予其执行权限，即通过


sudo chomod +x [replace_with_download_file_name].run

来实现，然后通过


sudo ./[replace_with_download_file_name].run

安装CUDA，请注意如果已有显卡驱动满足版本需求即不需重复安装显卡驱动，example、doc都不需要安装。

在目录/usr/local/建立软连接cuda，将其链接到上一步骤安装的cuda目录上，注意：这个软链接一般在安装CUDA时候会提示是否自动创建，如已经创建，此步骤跳过，具体命令为


sudo ln -s /path/to/installed_cuda /usr/local/cuda

这样可以通过该软链接切换不同cuda的安装版本。

安装Cudnn，下载得到压缩包cudnn-linux-x86_64-******-archive.tar.xz，将其解压


tar xf cudnn-linux-x86_64-******-archive.tar.xz

解压后在当前目录得到文件夹cudnn-linux-x86_64-******-archive/。将相关文件拷贝到cuda安装目录中，顺序执行以下三条命令：


  sudo cp cudnn-linux-x86_64-******-archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
  sudo cp cudnn-linux-x86_64-******-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

设置环境路径：
在~/.bashrc


sudo vim ~/.bashrc

中加入:


export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64/"
export LIBRARY_PATH="$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

按ctrl+wq保存并退出，然后执行: