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

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