深度學習指南 基於Ubuntu從頭開始搭建環境

2021-07-12 06:59:06 字數 4329 閱讀 2432

參考:

這是一篇為機器搭建深度學習研究環境的詳細指南,包括驅動程式、工具和各種深度學習框架的安裝指導。在64位ubuntu 14.04的機器上使用nvidia titan x進行測試。

還有一些有類似目的的指南。一些內容有限,而另外一些則不是最新的。該指南基於(有些部分是複製來的):

sudo apt-get update  

sudo apt-get upgrade

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get autoremove

安裝git

sudo apt-get install git
lspci | grep -i nvidia
我們將使用apt-get來安裝驅動。到 「proprietary gpu drivers」 ppa中檢視是否有你最新的驅動。注意,最新的驅動一定是最穩定的。你也可以安裝網頁上推薦的驅動版本。新增」proprietary gpu drivers」 ppa 資源庫。在寫這篇文章的時候,最新版本是361.42,然而推薦版本是352:

sudo add-apt

-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

sudo apt-get install nvidia-

352

sudo shutdown -r now
cat /proc/driver/nvidia/version
sudo dpkg -i cuda-repo

-ubuntu1404

*amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

echo

'export path=/usr/local/cuda/bin:$path' >> ~/.bashrc

echo

'export ld_library_path=/usr/local/cuda/lib64:$ld_library_path' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

nvcc -v
sudo shutdown -r now
/usr/local/cuda/bin/cuda-install

-samples

-7.5

.sh ~/cuda-samples

cd ~/cuda-samples/nvidia*samples

make -j $(($(nproc) +

1))

注意:(-j $(($(nproc) + 1)))命令使用你機器上的核心數並行執行,所以編譯會更快

bin/x86_64/linux/release/devicequery
解壓並複製檔案

cd ~/downloads/

tar xvf cudnn*.tgz

cd cuda

sudo cp */*.h /usr

/local/cuda

/include/

sudo cp */libcudnn* /usr

/local/cuda

/lib64/

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

sudo apt-get install python-pip python-dev sudo pip install --upgrade 

.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

python

>>>

import tensorflow as tf

>>> exit()

mkdir ~/git

cd ~/git

git clone

cd openblas

make fc=gfortran -j $(($(nproc) + 1))

sudo make prefix=/usr/local install

echo

'export ld_library_path=/usr/local/lib:$ld_library_path' >> ~/.bashrc

sudo apt-get install -y libfreetype6-dev libpng12-dev

pip install -u matplotlib ipython[

all]

jupyter pandas scikit-image

-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install

-recommends libboost-all

-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog

-dev liblmdb-dev

cd ~/git

git clone

cd caffe

cp makefile.config

.example makefile.config

sed -i

's/# use_cudnn := 1/use_cudnn := 1/' makefile.config

sed -i 's/blas := atlas/blas := open/' makefile.config
sudo pip install -r python/requirements.txt

make all -j $(($(nproc) + 1))

make test -j $(($(nproc) + 1))

make runtest -j $(($(nproc) + 1))

make pycaffe -j $(($(nproc) + 1))
echo

'export caffe_root=$(pwd)' >> ~/.bashrc

echo

'export pythonpath=$caffe_root/python:$pythonpath' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

ipython

>>>

import caffe

>>> exit()

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ python-pygments python-sphinx python-nose

sudo pip install theano

python

>>>

import theano

>>> exit()

sudo pip install keras
git clone  ~/git/torch --recursive

cd torch; bash install-deps;

./install.sh

sudo apt-get install software-properties

-common

sudo add-apt

-repository ppa:x2go/stable

sudo apt-get update

sudo apt-get install x2goserver x2goserver-xsession

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y xfce4 xfce4-goodies xubuntu-desktop

hostname -i

深度學習指南 基於Ubuntu從頭開始搭建環境

這是一篇為機器搭建深度學習研究環境的詳細指南,包括驅動程式 工具和各種深度學習框架的安裝指導。在64位ubuntu 14.04的機器上使用nvidia titan x進行測試。還有一些有類似目的的指南。一些內容有限,而另外一些則不是最新的。該指南基於 有些部分是複製來的 sudo apt get u...

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