最近，國產系統Deepin 20.6正式發布啦，大家安裝體驗了嗎？
在這一版本中，增加了不少功能和優化，比如：
關于郵箱，新增了支持Exchange郵箱賬戶添加、郵件管理功能，以及日歷視圖，可通過日歷對郵件內容進行管理和查看。
關于應用商店，不僅優化了應用下載與安裝過程中進度展示效果，及應用詳情頁版本信息展示方式，還提升了應用商店頁面和應用啟動的加載速度。
關于系統內核，Stable內核同步上游更新至5.15.34，且該內核開啟ntfs3。
可以說，Deepin 20.6從功能層面開發并集成了大量實用功能，進一步提升了系統兼容性和安全性。
進入到系統，映入眼簾的是廣西桂林市龍勝縣龍脊梯田，如果你沒去過，或許看著這樣的壁紙也能讓你身臨其境！
緊接著，你可以體驗它這一版本的亮點，如OCR文字識別功能進一步優化，識別速度和識別準確率全面提升，請見下圖的對比。
打開應用商店，你會驚喜地發現應用搜索可按類細分，Linux應用、windows 應用以及安卓應用均可點擊按鈕篩選，人性化多了！
那么更多的功能和亮點大家不妨親自體驗下~
如何安裝呢？
1、準備一個U盤，建議是8G以上的。然后在Deepin官網下載Deepin系統鏡像和深度啟動盤制作工具。
2、并在官網上下載Deepin 20.6的系統鏡像。
3、將U盤插入電腦，打開下載好的制作工具，點擊【選擇光盤鏡像文件】-【下一步】。
4、選擇U盤，勾選底部的選項，點擊【開始制作】。
5、重啟電腦，進入BIOS設置U盤為開機首選項，再次重啟后即可進入安裝界面。
6、接下來根據安裝提示一步步操作即可完成，總的來說，安裝過程跟安裝Windows差不多。
安裝好了之后，拔下U盤重新啟動就可以盡情體驗Deepin的世界啦！
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PC端配置深度學習環境本身不太麻煩，但是如果想要使用GPU加速，那么就有點麻煩了。
一是因為CUDA以及CUDNN的下載很麻煩，因為服務器在國外；二是因為各種版本的匹配問題，因為各種版本匹配的涉及到硬件軟件深度學習框架廠家三方。
本文記載一下安裝過程，順便提供CUDA以及CUDNN的安裝包，見百度云鏈接。
軟件硬件背景：
OS：Windows 10
GPPU：GeForce GTX 1660Ti
以英偉達顯卡為例
打開英偉達控制面板，點擊幫助，在下拉菜單選擇系統信息，如下圖所示：
然后在新的界面點擊組件，這時候你可以看到你的顯卡相關信息了。著重留意你的CUDA版本信息，在本列中，版本為11.1，那么在下載CUDA安裝包的時候，版本不得高于11.1。
CUDA的下載鏈接如下：
https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-downloads
在你進入之后的界面如下：
他的默認選擇是11.1版本的包下載界面，這時候，我建議你不要使用最新版本的包，因為各個框架的廠家對最新的支持沒那么快，建議采用低版本的安裝，比如最新版本是11.x，那么我建議你優先考慮10.X，這樣有一個好處就是能確保各個框架都能支持。更保險的做法是去你要使用的框架的主頁去查看他們支持哪些版本，以pytorch為例，如下圖：
首界面提示的是可以支持10.2和11.1，那么你在安裝的時候，就可以考慮安裝這兩個版本。如果你的機器不支持這兩個版本，那么你可以點擊左下角Previous version of Pytorch去查看她的往期版本，尋找合適的版本下載和安裝。
回到前面說的主界面只有cuda11的下載鏈接，那么我們就需要去尋找其他版本的下載鏈接，在屏幕的下方可以看到一個早起版本的字眼，點擊他：
進去之后的界面如下：
選上圖選擇符合你需求的版本點擊進去，之后顯示畫面如下：
然后再繼續選擇和你系統匹配的版本，點擊下載，如上圖所示。
CUDNN的下載鏈接如下：
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
進入之后，你需要注冊一個英偉達賬號，然后回答一系列問題，才能夠正常下載，此時的下載界面如下：
此時主界面只有兩個版本的CUDNN可以下載，如果主界面的兩個版本與你的CUDA版本不匹配，那么就點擊Archived cuDNN Releases，這里會有所有的歷史版本鏈接
然后去界面選擇要下載的CUDNN版本，在這里要注意，一定要下載與CUDA相匹配的CUDNN版本！！！
雙擊下載好的CUDA，如果C盤足夠大，建議使用默認路徑，可以減少不必要的麻煩。如果C盤不夠用，可以自定義其他地方為安裝路徑。不論安裝在哪里，都要記住這個路徑，因為后面會用到。
將下載的CUDNN文件解壓出來，你會看到如下幾個文件
此時，將這三個文件夾內的內容，分別復制到CUDA安裝根目錄對應的文件夾內，注意，是復制文件，不是直接復制文件夾。
如果你使用的是默認安裝目錄，那么你的目錄應該是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA。在這個目錄下，也存在bin,include,lib這三個文件夾
右鍵單擊‘此電腦’然后選擇‘更多’，然后點擊‘屬性’
然后選擇高級系統設置
然后點擊‘環境變量’
然后，選擇‘path’，然后點擊編輯：
然后在新出來的界面點擊‘新建’
將如下幾個路徑添加到環境變量中：
1. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
2. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp
3. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin
4. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64
注意：要填寫你自己的安裝路徑！！！
3.4.1 進入Windows命令行
3.4.2 進入 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite目錄
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite運行deviceQuery.exe和bandwidthTest.exe文件
如果都沒有報錯，那么就是安裝成功了。
你還可以在cmd下輸入nvcc -V查看CUDA的版本
至此，顯卡的硬件配置完全完成了。
下一篇寫寫Paddle和Pytorch配置GPU的問題。