一、ubuntu22.04基本環(huán)境配置

1.1 更換清華Ubuntu鏡像源

• 刪除原來的文件

rm /etc/apt/sources.list

• 開始編輯新文件

vim /etc/apt/sources.list

• 先按i鍵，粘貼以下內容

# 默認注釋了源碼鏡像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注釋
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# 以下安全更新軟件源包含了官方源與鏡像站配置，如有需要可自行修改注釋切換
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

• 確保內容跟上述圖片一致

• 按esc鍵，再輸入冒號+wq保存

1.2 更新包列表：

• 打開終端，輸入以下命令：

sudo apt-get update

sudo apt upgrade

• 更新時間較長，請耐心等待

2. 安裝英偉達顯卡驅動

2.1 使用wget在命令行下載驅動包

wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

2.2 更新軟件列表和安裝必要軟件、依賴

sudo apt-get install g++

點擊回車enter即可

sudo apt-get install gcc

sudo apt-get install make

點擊回車enter即可

成功安裝

2.2 卸載原有驅動

sudo apt-get remove --purge nvidia* 

• 1.使用vim修改配置文件

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

• 2.按i鍵進入編輯模式,在文件尾增加兩行：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

• 3.按esc鍵退出編輯模式,輸入:wq保存并退出

• 4.更新文件

sudo update-initramfs -u

這里等待時間較久

• 5.重啟電腦：

sudo reboot

這里需要等一會才能連上

2.3 安裝驅動

• 1.授予執(zhí)行權限

sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

• 2.執(zhí)行安裝命令

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

這里一直按回車就行，默認選擇

一直按回車enter鍵，直到安裝成功

• 3.檢測顯卡驅動是否安裝成功

nvidia-smi

2.4 安裝CUDA

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

執(zhí)行安裝命令

sudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

• 1.輸出accept開始安裝

• 2.然后注意這里要按enter取消勾選第一個選項,因為之前已經(jīng)安裝了驅動

• 3.接著選擇Install開始安裝

• 4.安裝完成

2.5 環(huán)境變量配置

• 1.以vim方式打開配置文件

sudo vim ~/.bashrc

• 2.按i鍵進入編輯模式,在文件尾增加下面內容：

export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

• 按esc鍵退出編輯模式,輸入:wq保存并退出

• 3.更新環(huán)境變量

source ~/.bashrc

• 4.檢測CUDA是否安裝成功

nvcc -V

二、安裝miniconda環(huán)境

1. 下載miniconda3

wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh

2. 安裝miniconda3

bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u

直接一直enter鍵，到輸入路徑和yes

這邊建議路徑為：miniconda3

直接回車enter即可，再次輸入yes

成功安裝

3. 切換到bin文件夾

cd miniconda3/bin/

4. 輸入pwd獲取路徑

pwd

復制這里的路徑

5. 打開用戶環(huán)境編輯頁面

vim ~/.bashrc 

• 點擊鍵盤I鍵進入編輯模式，在最下方輸入以下代碼

export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

按esc鍵退出編輯模式,輸入:wq保存并退出

6. 重新加載用戶環(huán)境變量

source ~/.bashrc

7. 初始化conda

conda init bash

8.驗證是否安裝成功

conda -V

9.conda配置

• 1.配置清華鏡像源

  代碼如下：

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.設置搜索時顯示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

• 3.配置pip 鏡像源

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

三、克隆Image-coloring倉庫

3.1官網(wǎng)地址：Image-coloring的GitHub地址

git clone https://github.com/zxx1218/Image-coloring.git

3.2如果下載速度較慢可添加https://mirror.ghproxy.com/鏡像源

git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/zxx1218/Image-coloring.git

3.3進入到Image-coloring文件夾內

cd Image-coloring

3.4創(chuàng)建Image-coloring需要的環(huán)境

conda create -n Image-coloring python=3.10
conda activate Image-coloring

3.5安裝依賴庫

pip install -r requirements.txt 
pip install gradio
pip install gradio_imageslider
pip install modelscope

3.6在basicsr文件夾創(chuàng)建version.py

echo "__version__ = '1.0.0'" > basicsr/version.py
echo "__gitsha__ = \"some_git_sha\"" >> basicsr/version.py

3.7修改gradio_app.py

vi gradio_app.py

• 將最后一行的

demo.launch()

• 改為

demo.launch(server_port=15081,
server_name="0.0.0.0")

3.8 server_port變量為設置服務器監(jiān)聽的端口為業(yè)務端口,此處改為業(yè)務端口。

• 拉取圖上色模型

modelscope download --model iic/cv_ddcolor_image-colorization --local_dir modelscope/damo/cv_ddcolor_image-colorization/ 

• 啟動Image-coloring

python gradio_app.py

3.9啟動成功后，訪問http://主機IP:端口