WIN系统中，右键我的电脑-管理-磁盘管理，首先留给Ubuntu一定的空间，这里为600G左右。
下载Ubuntu对应版本，制作启动盘。
U盘启动，默认安装方式
选择自己分区，系统分区如下：
/：主分区，ext4，100G（102400 MB）
Swap：逻辑分区，交换空间，32G物理内存大小（32766MB）
/boot：逻辑分区，ext4，5G（5120MB）
/usr：逻辑分区，ext4，100G（102400 MB）
/ tmp：逻辑分区，ext4，10G（10240 MB）
/ home：逻辑分区，ext4，剩余所有
安装启动引导器的设备：可以放在WIN D,E盘 /dev/sdb…（后面内容根据固体机械盘大小区分）
避雷：会有在分区完后遇到一个问题："no efi system partition was found"。解决方法和解释如下：
1.需要注意在最开始U盘安装启动时如果在BIOS中没有选择清楚，会导致后续安装启动引导器造成问题。MBR对应legacy，GPT对应UEFI。
2.关于EFI分区，综合各方言论，总结比较靠谱的解释是，一般我们在装双系统时，WIN自有EFI分区，unbuntu会和win共用一个。如果只装ubuntu系统需要添加EFI分区，逻辑分区，1G（1024MB）。
PS：关于boot分区，是系统的一个保障，无论双系统还是单系统都应该添加。
因为后面要装tensorflow-gpu版本的，所以这里可以看一下是不是已经有了英伟达的驱动：
cat /proc/driver/nvidia/version（如果出现没有那个文件或目录，在软件和更新中，选择附加驱动，选择NVIDIA那个，也可以再做下下面两个系统更新，重启电脑就有了）
然后可以做一下系统更新
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
https://blog.csdn.net/weixin_45591044/article/details/104312338
末尾有vs的编译器，也可以选了装下，但是安装比较慢
conda create -n TF2.1 tensorflow-gpu=2.1
conda会自动安装所需要的环境，TF2.1为虚拟环境名，tensorflow-gpu=2.1是需要的版本。
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
- 再就是可以装一些编译器，spyder，pycharm等。
- 新增备注：大家如果是显卡30系，记得一定用tf2.4以上的版本。cuda适配性问题需要注意。否则就会流泪好几个月～呜哇哇～～会出现损失不收敛NAN等问题。
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