2018-12-13 05:55:42 weixin_34279246 阅读数 39

在之前的深度学习中,我是在MAC上跑CPU版本的tensorflow程序,当数据量变大后,tensorflow跑的非常慢,在内存不足情况下,又容易造成系统崩溃,这个时候我觉得不应该浪费我的限制的微星游戏本,便想着拿来跑深度学习的代码。

1. 配置信息

我的老电脑配置如下:

  • CPU i5-4210M
  • 16G内存
  • GPU GTX 950M 显存2G
  • 128G SSD
  • Ubuntu 18.04

这个配置一般,但是为了不让我的mac发光发热,同时体验下GPU给深度学习的加速效果(虽然可能加不了多少速度)以及不想让老电脑荒废的心,我最终决定还是在上面安装Ubuntu18.04跑TensorFlow了。

2. 选择安装所需软件

TensorFlow官网中提到了需要安装以下软件才可以使用TensorFlow的GPU版本:

简单来说就是我们需要在Ubuntu18.04的环境下安装以下软件:

  1. NVIDIA的GPU驱动(nvidia drive-390)

  2. CUDA 9.0(不要下载CUDA 10.0,因为TensorFlow 1.12.0目前只支持到CUDA 9.0)

  3. cuDNN v7.3.1 for CUDA 9.0 (选当前最新的)

至于CUDA和cuDNN是什么自行谷歌,对应的下载页面和地址如下:

3. 安装NVIDIA驱动并降低gcc版本

cuda的官网 docs.nvidia.com/cuda/cuda-i… 安装说明中已经列出了检查步骤。如果你的GPU在支持列表中,则我们只需要做如下操作:

3.1 安装GPU驱动程序。

Ubuntu在安装后,是给了一个叫Nouveau默认内建的驱动程序。我们需要安装GPU针对性的驱动程序,有篇文章教怎么在Ubuntu上安装合适的驱动:linuxconfig.org/how-to-inst…

简单来说,执行 ubuntu-drivers devices 命令得到推荐的nvidia驱动程序,

然后执行 sudo apt-get install nvidia-driver-390 (根据提示的驱动程序而定)即可安装完成。

注意安装完成后需要重启。

重启完成后执行nvidia-smi,如果出现类似于下图所示的信息则说明驱动安装成功:

3.2 安装gcc-4.8和g++4.8

sudo apt-get install gcc-4.8
ll /usr/bin |grep gcc #若存在高版本的gcc,则继续
cd /usr/bin
sudo mv gcc gcc.bak #备份
sudo ln -s gcc-4.8 gcc  #重新指向
复制代码

执行gcc --version 可检查是否为4.8版本,g++可执行同样的操作。

4. 安装CUDA和cuDNN

进入CUDA9.0的下载页,选择安装类型为runfile(local),可发现有一个基础安装包,和三个补丁包,都下载下来,然后依次执行:

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
复制代码

  安装时会以提问的方式,一路默认即可,当第二个询问是否安装新驱动程序时,选择否,其余均是yes。然后再以同样的方式安装以下补丁包。

sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run
sudo sh cuda_9.0.176.2_linux.run
sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run 
复制代码

  结束后,可以在/usr/local/cuda-9.0 发现有安装文件,执行sudo gedit /etc/profile或者sudo gedit ~/.bashrc/etc/profile~/.bashrc的文件后面添加环境变量: 

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}  
复制代码

  然后执行source ~/.bashrc或者source /etc/profile让刚刚修改的环境变量生效。然后执行nvcc -V来验证CUDA是否完成安装。

安装好CUDA9.0后,接下来就安装cuDNN,进入cuDNN下载页选择 cuDNN v7.3.1 Library for Linux 下载。

​ 执行如下命令:

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
复制代码

  进入解压目录,执行:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
复制代码

  这样就安装完成了。

5. 安装pyenv

这里我采用了pyenv的方式来隔离不同环境下的python。

首先安装curl,它一个命令行式的下载工具

sudo apt install curl
复制代码

然后下载pyenv的安装包,pyenv的GitHub链接:pyenv

curl -L https://raw.githubusercontent.com/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash
复制代码

编辑~/.bashrc:

sudo gedit ~/.bashrc
复制代码

在该文件中添加以下内容(直接复制即可):

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"</pre>
复制代码

终端执行以下命令安装python的依赖包

sudo apt-get update
sudo apt-get install make build-essential libssl-dev zlib1g-dev
sudo apt-get install libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl
sudo apt-get install llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev
复制代码

安装python 3.6.5

pyenv install 3.6.5
复制代码

安装过程可能很缓慢,一个简便方法,只需要在python的官网(此处给出python3.6.5的下载地址)下载你需要的python版本的tar.xz文件然后放到 ~/.pyenv/cache中然后再执行pyenv install [version]就可以了,cache文件夹可能不存在,请自行新建。

pyenv的常用命令

上图是官方文档中的例子,如果想要查看完整命令列表,可以点击查看pyenv命令列表

在终端执行pyenv global 3.6.5即可将3.6.5设置为系统默认的python环境

6. 安装tensorflow-gpu

终端中输入以下命令即可安装:

pip install --index-url http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com --upgrade tensorflow-gpu
复制代码

7. 验证结果

利用终端新建一个.py文件

touch test.py
复制代码

然后利用Visual Studio Code打开该文件

code test.py
复制代码

输入

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
复制代码

然后执行该脚本python test.py即可得到包含有GPU输出信息的正确结果

2019-05-16 14:15:00 aixi8904 阅读数 25

前言

拿到了新本本,就迫不及待想要开始配置好torch的深度学习环境了. 本本是MECHREVO深海系列的Z2-R, CPU i7-9750, 独立显卡英伟达RTX-2060 (性价比还算不错, 再加上本身的轻薄游戏本特性, 对我这种天天码代码偶尔打dota2的太合适了). 这篇博客主要记录CUDA 10.0 + cuDNN 7.5.0的安装配置流程.

资源下载

  1. CUDA 10.0 : 官网下载地址       (注意, 如果不挂梯子, 安装包文件会一直下载失败, 注意,梯子要用全局模式;网络安装版,可以下载,但是无法安装。)
  2. cuDNN 7.5.0 : 官网下载地址    (要与CUDA适配版本)
  3. VS 2015 社区版: 下载地址   (注意, 这个链接点击便直接开始下载了)
  4. pytorch 1.0 GPU版: 官网下载地址 

CUDA安装

在安装CUDA的时候提示安装失败,在检索反馈信息之后,我发现 Visual Studio Integration 这个软件安装失败,这个错误导致安装程序无法正常的继续下去。

解决方案步骤如下:

- 重新安装CUDA,注意选择自定义安装

- 在选择安装类别的时候,取消选择Visual Studio Integration; 并且只安装CUDA组件, 取消其他的NVIDIA驱动安装 (可能比你自己电脑的驱动要旧)

- 安装完成

- 将CUDA安装包解压,将CUDAVisualStudioIntegration\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions 下的所有文件,复制到VS的对应目录下,参考路径如下

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\VC\VCTargets\BuildCustomizations

到此为止CUDA就安装完成了,

( CUDA 9.2: 注意在最后的时候需要运行一下补丁安装包,这个补丁修复了CUDA9.2某个算法库的缺陷。)


转载于:https://www.cnblogs.com/muhanxiaoquan/p/10875374.html

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