写在前面：本系列笔者亲测可行！文章配置如下\color{red}{写在前面：本系列笔者亲测可行！文章配置如下}写在前面：本系列笔者亲测可行！文章配置如下：

win10，Ubuntu18.04，nvidia驱动显示cuda版本11.7(只要高于10.2均可参考本配置教程)。

共将创建2个虚拟环境，分别取名为tensor37和torch37。

tensor37虚拟环境配置为python=3.7，tensorflow-gpu=2.2，cudatoolkit=10.1，cudnn=7.6.5；

torch37虚拟环境配置为python=3.7，pytorch=1.12.1，torchvision=0.13.1，torchaudio==0.12.1，cudatoolkit=10.2，cudnn=7.6.5。

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Win10+Ubuntu18.04双系统安装配置教程（二）——磁盘分区1. 分区步骤放大镜搜索创建并格式化硬盘分区，打开-->鼠标放到一个空间较大的磁盘上（这里建议分D盘，C盘是win系统盘，分C盘可能会存在系统兼容问题，会有点麻烦。）-->右击-->压缩卷-->输入要分出的卷大小M，(若要分出130G，则输入(130*1024)133120)-->看到130G未分配空间表示分盘完成，直接叉掉磁盘管理2. 分区大小建议分出空间根据D盘大小决定，若只是试试Linux系统，分出30G即可；若搞深度学习和机器学习，建议100G以上。

Win10+Ubuntu18.04双系统安装配置教程（二）——磁盘分区

注意\color{red}{注意}注意：仍然在Win10系统上进行以下操作

（如果要下载tensorflow+keras或者pytorch，强烈建议100G以上！！！我先分的50G，后面安框架提示内存不足，只能卸掉系统重来一遍）

（由于笔者win10系统分区时未截图，整理步骤时后续安装等已完成，不再重复操作，以一台win11电脑作分区演示）

1. 分区步骤

放大镜搜索创建并格式化硬盘分区，打开–>

鼠标放到一个空间较大的磁盘上（这里建议分D盘，C盘是win系统盘，分C盘可能会存在系统兼容问题，会有点麻烦。）–>

右击–>

压缩卷–>

输入要分出的卷大小M，(若要分出130G，则输入(130*1024)133120)–>

看到130G未分配空间表示分盘完成，直接叉掉磁盘管理

2. 分区大小建议

分出空间根据D盘大小决定，若只是试试Linux系统，分出30G即可；若搞深度学习和机器学习，建议100G以上。

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