深度学习环境搭建（Ubuntu16.04+GTX1080Ti+CUDA8.0+Cudnn6.0+TensorFlow+Caffe2（Pytorch））

内容导读

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内容图文

OS System：Ubuntu16.04

GPU Device：GTX1080Ti

Softwares：CUDA8.0、Cudnn6.0、TensorFlow（1.4.0）、Caffe2（1.0.0）

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一、win10下安装Ubuntu16.04（双系统）

1、Linux分区方案

（Lagency+MBR）
/boot      512M
swap      16GB（本机物理内存为32GB）
/            30GB or 35GB
/home    余下的（越多越好）

（UEFI+GPT）
efi          512M
swap      16GB（本机物理内存为32GB）
/            30GB or 35GB
/home    余下的（越多越好）

swap大小设置参考：
    4GB of RAM requires a minimum of 2GB of swap space
    4GB to 16GB RAM requires a minimum of 4GB of swap space
    16GB to 64GB of RAM requires a minimum of 8GB of swap space
    64GB to 256GB of RAM requires a minimum of 16GB of swap space

 

2、系统引导

Lagency+MBR：win10下使用EasyBCD添加Ubuntu引导（Grub2）

UEFI+GPT：开机按快捷键选择BOOT Menu；使用Ubuntu的Grub引导；win10下使用rEFInd引导多系统

* win10下使用rEFInd步骤：

1. 官网下载zip包

2. 打开管理员命令行

3. 输入 mountvol x: /s （挂载ESP分区到x盘）

4. 把压缩包内refind文件夹复制到 x:\EFI 目录下

5. 把x:\EFI\refind\refind.conf-sample重命名为refind.conf

6. 命令行输入 bcdedit /set {bootmgr} path \EFI\refind\refind_x64.efi

7. 重启电脑

ref: https://blog.csdn.net/qf0129/article/details/78143749

 

二、显卡驱动、CUDA及Cudnn安装

1、安装GTX1080Ti显卡驱动

0）到NVIDIA官网查询适配的显卡驱动版本信息或下载

1）禁用自带显卡驱动nouveau

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
add in the last line: blacklist nouveau
sudo update-initranfs –u
reboot
lsmod | grep nouveau    //make sure nouveau is disabled, nothing will be printed out

2）run文件安装 或 命令行安装

#1 run文件安装

sudo apt-get remove --purge nvidia-*
cd Downloads
sudo service lightdm stop
ctrl + alt + f1, login by name and passwd
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run --no-x-check --no-nouveau-check --no-opengl-files
//
–no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件，不加会导致循环登录
–no-check 安装驱动时不检查X服务，可省略
–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau，可省略
sudo service lightdm start

#2 命令行安装（推荐）

sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo service lightdm stop
ctrl + alt + f1, login by name and passwd
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-375
sudo service lightdm start

 

2、安装CUDA8.0及Cudnn6.0

ref: https://www.cnblogs.com/wmxfd/p/installation_of_nvidia_graphics_driver_and_cuda8_and_cudnn6.html

 

三、TensorFlow安装

1、使用virtualenv虚拟环境安装，避免影响系统自带Python环境，使用Python3

/home目录下：
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip
sudo pip3 install -U virtualenv  # system-wide install

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./venv_tf_p3
source ./venv_tf_p3/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow-gpu==1.4
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"    //for test

2、安装jupyter notebook并添加virtualenv运行环境

source ./venv_tf_p3/bin/activate
1、安装jupyter notebook
pip install jupyter
pip install ipykernel
2、为jupyter添加kernel
python -m ipykernel install --user --name=venv_tf_p3
3、运行
jupyter notebook

 

四、Caffe2安装

1、使用virtualenv虚拟环境安装，避免影响系统自带Python环境，使用Python2

/home目录下：
sudo apt update
sudo apt install python-dev python-pip
sudo pip install –U virtualenv  # system-wide install

//安装依赖
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
      build-essential \
      git \
      libgoogle-glog-dev \
      libgtest-dev \
      libiomp-dev \
      libleveldb-dev \
      liblmdb-dev \
      libopencv-dev \
      libopenmpi-dev \
      libsnappy-dev \
      libprotobuf-dev \
      openmpi-bin \
      openmpi-doc \
      protobuf-compiler
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \
      libgflags-dev \
      cmake

sudo apt install graphviz python-tk

virtualenv --system-site-packages -p python2.7 ./venv_cf_p2
source ./venv_cf_p2/bin/activate
pip install --upgrade pip

//安装依赖
pip install --user \
      future \
      numpy \
      protobuf \
      typing \
      hypothesis \
      pyyaml \
      pydot
//可选库安装
pip install --user \
      flask \
      requests \
      scikit-image \
      scipy \
      tornado
pip install --user matplotlib==2.0.2    //这里需装旧版本的matplotlib，否则在导入matplotlib时出现 ：ImportError: No module named functools_lru_cache

git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git && cd pytorch
git submodule update --init --recursive
export USE_LMDB=1        //声明环境变量，编译LMDB，MNIST例程用到
export USE_OPENCV=1      //声明环境变量，编译OpenCV
python setup.py install

//环境变量设置
export PYTHONPATH=/usr/local:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH=$home/pytorch/build:$PYTHONPATH    //change $home to you home path, such as "/home/john"
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib:$LD_LIBRARY_PATH
add in ~/.bashrc
source ~/.bashrc

//测试是否安装成功
cd ~ && python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure"
终端打印出Success即可

[ 在pytorch目录下运行另一个测试命令：python caffe2/python/operator_test/activation_ops_test.py，没有输出期望结果，但对实际的GPU调用没有影响 ]

 

2、安装jupyter notebook并添加virtualenv运行环境

[ 若按照（三、2、）方法安装会出现以下错误，估计是jupyter对Python2的兼容问题 ]

[ 解决：直接指定版本安装 ]

source ./venv_cf_p2/bin/activate
1、安装jupyter notebook
pip install jupyter-console==5.2.0 jupyter-client==5.2.1 jupyter-core==4.4.0 jupyter==1.0.0 ipython==5.2.0 ipykernel==4.10.0
2、为jupyter添加kernel
python -m ipykernel install --user --name=venv_cf_p2
3、运行
jupyter notebook

 

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的深度学习环境搭建（Ubuntu16.04+GTX1080Ti+CUDA8.0+Cudnn6.0+TensorFlow+Caffe2（Pytorch））全部内容，希望文章能够帮你解决深度学习环境搭建（Ubuntu16.04+GTX1080Ti+CUDA8.0+Cudnn6.0+TensorFlow+Caffe2（Pytorch））所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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