初学者指南：在 Ubuntu Linux 上安装和使用 Git 和 GitHub
Github 是一个存放着世界上最棒的一些软件项目的宝藏，这些软件项目由全世界的开发者无私贡献。这个看似简单，实则非常强大的平台因为大大帮助了那些对开发大规模软件感兴趣的开发者而被开源社区所称道。这篇向导是对于安装和使用 GitHub 的的一个快速说明，本文还将涉及诸如创建本地仓库，如何链接这个本地仓库到包含你的项目的远程仓库（这样每个人都能看到你的项目了），以及如何提交改变并最终推送所有的本地内容到 Github。请注意这篇向导假设你对 Git 术语有基本的了解，如推送、拉取请求（PR）、提交、仓库等等。并且希望你在 GitHub 上已注册成功并记下了你的 GitHub 用户名，那么我们这就进入正题吧：1、在 Linux 上安装 Git下载并安装 Git：sudo apt-get install git上面的命令适用于 Ubuntu 并且应该在所有最新版的 Ubuntu 上都能工作，它们在 Ubuntu 16.04 和 Ubuntu 18.04 LTS （Bionic Beaver）上都测试过，在将来的版本上应该也能工作。2、配置 GitHub一旦安装完成，接下去就是配置 GitHub 用户的详细配置信息。请使用下面的两条命令，并确保用你自己的 GitHub 用户名替换 user_name，用你创建 GitHub 账户的电子邮件替换 email_id。git config --global user.name "user_name" git config --global user.email "email_id"下面的图片显示的例子是如何用我的 GitHub 用户名：“akshaypai” 和我的邮件地址 “abc123@gmail.com” 来配置上面的命令。3、创建本地仓库在你的系统上创建一个目录。它将会被作为本地仓库使用，稍后它会被推送到 GitHub 的远程仓库。请使用如下命令：git init Mytest如果目录被成功创建，你会看到如下信息：Initialized empty Git repository in /home/akshay/Mytest/.git/这行信息可能随你的系统不同而变化。这里，Mytest 是创建的目录，而 init 将其转化为一个 GitHub 仓库。将当前目录改为这个新创建的目录。cd Mytest4、新建一个 README 文件来描述仓库现在创建一个 README 文件并输入一些文本，如 “this is git setup on linux”。README 文件一般用于描述这个仓库用来放置什么内容或这个项目是关于什么的。例如：gedit README你可以使用任何文本编辑器。我喜欢使用 gedit。README 文件的内容可以为：This is a git repo5、将仓库里的文件加入一个索引这是很重要的一步。这里我们会将所有需要推送到 GitHub 的内容都加入一个索引。这些内容可能包括你第一次加入仓库的文本文件或者应用程序，也有可能是对已存在文件的一些编辑（文件的一个更新版本）。既然我们已经有了 README 文件，那么让我们创建一个别的文件吧，如一个简单的 C 程序，我们叫它 sample.c。文件内容是:#include<stdio.h> int main() { printf("hello world"); return 0; }现在我们有两个文件了。README 和 sample.c。用下面的命令将它们加入索引：git add README git add smaple.c请注意 git add 命令能将任意数量的文件和目录加入到索引。这里，当我说 “索引” 的时候，我是指一个有一定空间的缓冲区，这个缓冲区存储了所有已经被加入到 Git 仓库的文件或目录。6、将所作的改动加入索引所有的文件都加好以后，你就可以提交了。这意味着你已经确定了最终的文件改动（或增加），现在它们已经准备好被上传到我们自己的仓库了。请使用命令：git commit -m "some_message"“some\_message” 在上面的命令里可以是一些简单的信息如“我的第一次提交”或者“ 编辑了readme 文件”，等等。7、在 GitHub 上创建一个仓库在 GitHub 上创建一个仓库。请注意仓库的名字必须和你本地创建的仓库的名字严格一致。在这个例子里是 “Mytest”。请首先登录你的 GitHub 账户 。点击页面右上角的 “+” 符号，并选择“create nw repository”。如下图所示填入详细信息，点击 “create repository”。一旦创建完成，我们就能将本地的仓库推送到 GitHub 你名下的仓库，用下列命令连接 GitHub 上的仓库：请注意：请确保在运行下列命令前替换了路径中的 “user\_name” 和 “Mytest” 为你的 GitHub 用户名和目录名！git remote add origin https://github.com/user\_name/Mytest.git>8、将本地仓库里的文件推送到 GitHub 仓库最后一步是用下列的命令将本地仓库的内容推送到远程仓库（GitHub）：git push origin master当提示登录名和密码时键入登录名和密码。下面的图片显示了步骤5到步骤8的流程上述将 Mytest 目录里的所有内容（文件）推送到了 GitHub。对于以后的项目或者创建新的仓库，你可以直接从步骤 3 开始。最后，如果你登录你的 GitHub 账户并点击你的 Mytest 仓库，你会看到这两个文件：README 和 sample.c 已经被上传并像如下图片显示：via: https://www.howtoforge.com/tutorial/install-git-and-github-on-ubuntu/作者：Akshay Pai 选题：lujun9972 译者：DavidChenLiang 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出
在 Ubuntu 16.04 中安装支持 CPU 和 GPU 的 Google TensorFlow 神经网络软件
TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件。它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用，所以他们在去年作为开源项目发布了它。TensorFlow 是一个非常强大的工具，专注于一种称为 深层神经网络 deep neural network （DNN）的神经网络。深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务，例如图像识别、手写识别、自然语言处理、聊天机器人等等。这些神经网络被训练学习其所要执行的任务。由于训练所需的计算是非常巨大的，在大多数情况下需要 GPU 支持，这时 TensorFlow 就派上用场了。启用了 GPU 并安装了支持 GPU 的软件，那么训练所需的时间就可以大大减少。本教程可以帮助你安装只支持 CPU 的和同时支持 GPU 的 TensorFlow。要使用带有 GPU 支持的 TensorFLow，你必须要有一块支持 CUDA 的 Nvidia GPU。CUDA 和 CuDNN（Nvidia 的计算库）的安装有点棘手，本指南会提供在实际安装 TensorFlow 之前一步步安装它们的方法。Nvidia CUDA 是一个 GPU 加速库，它已经为标准神经网络中用到的标准例程调优过。CuDNN 是一个用于 GPU 的调优库，它负责 GPU 性能的自动调整。TensorFlow 同时依赖这两者用于训练并运行深层神经网络，因此它们必须在 TensorFlow 之前安装。需要指出的是，那些不希望安装支持 GPU 的 TensorFlow 的人，你可以跳过以下所有的步骤并直接跳到：“步骤 5：安装只支持 CPU 的 TensorFlow”。关于 TensorFlow 的介绍可以在这里找到。1、 安装 CUDA首先，在这里下载用于 Ubuntu 16.04 的 CUDA 库。此文件非常大（2GB），因此也许会花费一些时间下载。下载的文件是 “.deb” 包。要安装它，运行下面的命令：sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb 下面的的命令会安装所有的依赖，并最后安装 cuda 工具包：sudo apt install -f sudo apt update sudo apt install cuda 如果成功安装，你会看到一条消息说：“successfully installed”。如果已经安装了，接着你可以看到类似下面的输出：2、安装 CuDNN 库CuDNN 下载需要花费一些功夫。Nvidia 没有直接提供下载文件（虽然它是免费的）。通过下面的步骤获取 CuDNN。点击此处进入 Nvidia 的注册页面并创建一个帐户。第一页要求你输入你的个人资料，第二页会要求你回答几个调查问题。如果你不知道所有答案也没问题，你可以随便选择一个选项。通过前面的步骤，Nvidia 会向你的邮箱发送一个激活链接。在你激活之后，直接进入这里的 CuDNN 下载链接。登录之后，你需要填写另外一份类似的调查。随机勾选复选框，然后点击调查底部的 “proceed to Download”，在下一页我们点击同意使用条款。最后，在下拉中点击 “Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0”，最后，你需要下载这两个文件：cuDNN v5.1 Runtime Library for Ubuntu14.04 (Deb)cuDNN v5.1 Developer Library for Ubuntu14.04 (Deb)注意：即使上面说的是用于 Ubuntu 14.04 的库。它也适用于 16.04。现在你已经同时有 CuDNN 的两个文件了，是时候安装它们了！在包含这些文件的文件夹内运行下面的命令：sudo dpkg -i libcudnn5_5.1.5-1+cuda8.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn5-dev_5.1.5-1+cuda8.0_amd64.deb 下面的图片展示了这些命令的输出：3、 在 bashrc 中添加安装位置安装位置应该被添加到 bashrc 文件中，以便系统下一次知道如何找到这些用于 CUDA 的文件。使用下面的命令打开 bashrc 文件：sudo gedit ~/.bashrc 文件打开后，添加下面两行到文件的末尾：export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 4、 安装带有 GPU 支持的 TensorFlow这步我们将安装带有 GPU 支持的 TensorFlow。如果你使用的是 Python 2.7，运行下面的命令：pip install TensorFlow-gpu 如果安装了 Python 3.x，使用下面的命令：pip3 install TensorFlow-gpu 安装完后，你会看到一条 “successfully installed” 的消息。现在，剩下要测试的是是否已经正确安装。打开终端并输入下面的命令测试：python import TensorFlow as tf 你应该会看到类似下面图片的输出。在图片中你可以观察到 CUDA 库已经成功打开了。如果有任何错误，消息会提示说无法打开 CUDA 甚至无法找到模块。为防你或许遗漏了上面的某步，仔细重做教程的每一步就行了。5、 安装只支持 CPU 的 TensorFlow注意：这步是对那些没有 GPU 或者没有 Nvidia GPU 的人而言的。其他人请忽略这步！！安装只支持 CPU 的 TensorFlow 非常简单。使用下面两个命令：pip install TensorFlow 如果你有 python 3.x，使用下面的命令：pip3 install TensorFlow 是的，就是这么简单！安装指南至此结束，你现在可以开始构建深度学习应用了。如果你刚刚起步，你可以在这里看下适合初学者的官方教程。如果你正在寻找更多的高级教程，你可以在这里学习了解如何设置可以高精度识别上千个物体的图片识别系统/工具。（题图：Pixabay，CC0）via: https://www.howtoforge.com/tutorial/installing-tensorflow-neural-network-software-for-cpu-and-gpu-on-ubuntu-16-04/作者：Akshay Pai 译者：geekpi 校对：wxy本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出