6 搭建一個友好的可塑性計算機視覺工具集

對于計算機視覺，深度學習是一個您始終繞不開的話題刹衫，本文將告訴您如何從零開始搭建一個友好的可塑性的計算機視覺環(huán)境斟冕，當然它也支持深度學習乱顾。為什么要從零開始搭建環(huán)境呢？因為宫静，別人建立的環(huán)境也許并不適合您，而您想要改變其的環(huán)境也許會花費很多時間還不一定有用券时。為了解決您的這個煩惱孤里，本文考慮搭建一個具有可以定制性并可以靈活改變環(huán)境的計算機視覺工具集。因為深度學習在計算機視覺中占據(jù)十分重要的地位橘洞，所以本文將以深度學習為基礎進行工具集組裝捌袜。

1 在您的機器上搭建一個深度學習環(huán)境

本文考慮分別在 Windows10 與 Ubuntu18.04 這兩個系統(tǒng)上搭建深度學習環(huán)境。下面提到的軟件包的具體功能先不說明炸枣，先安裝配置好之后再一一闡述其功能虏等。

1.1 在 Windows10 上配置軟件工具

由于 Windows10 系統(tǒng)的配置相對于 Ubuntu來說是簡單的，所以我們先考慮 Windows10适肠。首先霍衫，我們需要下載一些必備軟件：

下載 Anaconda，選擇 Anaconda 2019.10 for Windows Installer-Python 3.7 版本侯养。下載地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe敦跌。
進入 CUDA 下載頁面 https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_411.31_win10，依次選擇 Windows逛揩，x86_64柠傍，10麸俘，exe (local) 進行下載。具體是操作界面見圖1惧笛。
進入 https://developer.nvidia.com/cudnn 網(wǎng)站下載深度學習加速庫 cudnn从媚。依次選擇選擇 Download cuDNN v7.6.4 (September 27, 2019), for CUDA 10.0，cuDNN Library for Windows 10 進行下載患整。
進入網(wǎng)站 https://code.visualstudio.com/Download 下載 vscode拜效，依次選擇 Windows，System Installer 64 bit并级。
進入網(wǎng)站 https://git-scm.com/download/win 選擇 64-bit Git for Windows Setup 版本下載 Git拂檩。

圖1 CUDA 下載的選擇界面

這些軟件下載好之后，按照提示進行安裝即可嘲碧。不過稻励，安裝過程中可能出現(xiàn)一些選項需要按照本文接下來展示的圖示進行操作。

安裝 CUDA 時愈涩，需要選擇安裝選項為自定義（高級）望抽，見圖示2。

圖2 安裝 CUDA 時需要選擇自定義

安裝 CuDNN 時履婉，只需要解壓 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 目錄之下煤篙。接著，設置 Path 的環(huán)境變量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64毁腿。安裝完畢之后辑奈，打開 Power Shell 輸入 nvcc -V 驗證是否與圖3 顯示一致。如果一致已烤，恭喜您安裝完成鸠窗！

圖3 驗證 nvcc 是否正確安裝

安裝 Anaconda 需要注意按照圖4 選擇將 Anaconda 添加到環(huán)境變量。安裝完成之后胯究，找到開始菜單中的 Anaconda Navigator 圖標（即圖示5）便可以使用 Anaconda稍计。

圖4 Anaconda 安裝

圖5 找到 Anaconda 啟動的圖標

為了將 Git 與 vscode 緊密結合，需要先安裝 vscode裕循，再安裝 Git臣嚣。為了方便 vscode 更好的管理您的文件，安裝 vscode 時需要按照圖6 進行選擇剥哑。安裝 Git 需要按照圖7 進行選擇將 vscode 作為 Git 的默認編輯器硅则。

圖6 選擇方便 vscode 管理的選項

圖7 將 vscode 作為 Git 的默認編輯器

這樣 vscode 與 Git 緊密結合在一起了。

1.2 在 Ubuntu18.04 上配置軟件工具

在 Ubuntu 系統(tǒng)上搭建深度學習系統(tǒng)是很多人的噩夢株婴，為了大家少走彎路抢埋，趕走噩夢，本文接下來介紹如何從安裝 Ubuntu 開始搭建 Ubuntu 深度學習環(huán)境。和 Windows10 一樣揪垄，我們同樣需要先下載一些必備軟件：

下載 Anaconda穷吮，選擇 Anaconda 2019.10 for Linux Installer-Python 3.7 版本。下載地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh饥努。
進入 http://releases.ubuntu.com/18.04.3/ubuntu-18.04.3-desktop-amd64.iso?_ga=2.24617210.1526475460.1572400189-783137433.1571993488 網(wǎng)站下載 Ubuntu 鏡像捡鱼，選擇 Ubuntu 18.04.3 LTS 版本進行下載。
進入網(wǎng)站 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive 下載 CUDA酷愧，依次選擇 Linux驾诈，x86_64，18.04溶浴，runfile (local)乍迄，之后下載 Base Installer（下載地址：https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux）與 Patch 1（下載地址：http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/patches/1/cuda_10.0.130.1_linux.run）
進入網(wǎng)站 https://rufus.ie/zh_CN.html 下載 rufs，用于制作 Ubuntu 啟動盤
下載 cudnn（https://developer.nvidia.com/cudnn）：深度學習加速庫士败。依次選擇選擇 Download cuDNN v7.6.4 (September 27, 2019), for CUDA 10.0闯两，cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb) 進行下載。

如果您的下載速度很慢谅将，您可以考慮使用 IDM（https://www.internetdownloadmanager.com/）漾狼，該軟件被人戲稱為國外的迅雷，它的下載速度是很快的饥臂。

下載好軟件之后逊躁，我們需要使用 U 盤制作一個 Ubuntu 啟動盤。

我們使用 rufs 制作 Ubuntu 啟動盤：

雙擊 rufs 軟件包隅熙，彈出的界面稽煤，設置如下：

圖8 rufs 軟件界面

制作完畢關閉 rufs 軟件，并彈出 U 盤囚戚。

關閉待安裝的機器酵熙，之后上插入 U 盤，再啟動機器弯淘，選擇 Install Ubuntu，即如圖界面：

圖9 進入安裝界面

進入安裝界面：

圖10 開始安裝

選擇系統(tǒng)語言為中文：

圖11 選擇系統(tǒng)語言為簡體中文

不斷點擊繼續(xù)吉懊，直至出現(xiàn)如下界面庐橙，選擇清除整個磁盤并安裝 Ubuntu（如果您想要安裝雙系統(tǒng)，可選擇 安裝 Ubuntu借嗽，與其他系統(tǒng)共存）：

圖12 選擇安裝的磁盤

接著按照界面的提示進行操作即可态鳖。直到提示您重啟電腦時，您點擊確認恶导，之后等到屏幕關閉拔掉 U 盤浆竭，讓機器自動重啟。如此，您便完成了 Ubuntu 的安裝邦泄。

電腦重啟之后需要配置網(wǎng)絡連接删窒，配置好之后，我們需要做一些準備工作顺囊。

智能升級肌索。安裝新軟件包并刪除廢棄的軟件包：

$ sudo apt-get dist-upgrade
$ sudo apt-get autoremove

刪除一些不需要的內置軟件：

$ sudo apt-get remove libreoffice-common
$ sudo apt-get remove unity-webapps-common
$ sudo apt-get autoremove

啟用圖標點擊最小化操作：

$ gsettings set org.gnome.shell.extensions.dash-to-dock click-action 'minimize'

更新和升級系統(tǒng)

$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade

安裝 Git

$ sudo apt-get install git

配置 git 的兩個重要信息，user.name 和 user.email特碳，終端輸入如下命令即可設置

$ git config --global user.name "Your Name"
$ git config --global user.email "email@example.com"

支持掛載 exfat

$ sudo apt-get install exfat-fuse

安裝 g++ gcc 開發(fā)必備編譯庫（為之后安裝 CUDA 做準備）

$ sudo apt-get install build-essential

為了支持 ssh server诚亚，需要：

$ sudo apt-get install openssh-server
$ sudo /etc/init.d/ssh start
$ sudo service ssh start

為了防止 Ubuntu 系統(tǒng)被玩壞了，我們需要一個可以進行備份和還原的工具：TimeShift

$ sudo apt-add-repository -y ppa:teejee2008/ppa
$ sudo apt update
$ sudo apt install timeshift

接著午乓，我們需要安裝 Anaconda：

$ sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

安裝過程中需要注意選擇 conda init 以方便我們管理 Python 環(huán)境：

圖13 運行 conda init

設置圖1.6 選擇為 yes站宗，則將 Ubuntu 系統(tǒng)的 Python 環(huán)境設置為 Anaconda，如果您還想要使用原來的 Python 環(huán)境益愈，可以這樣：

$ conda config --set auto_activate_base false

Anaconda 的打開使用命令：anaconda-navigator梢灭。

最后，我們還需要安裝 vscode：

$ sudo dpkg -i code_1.39.2-1571154070_amd64.deb

vscode 的打開使用命令 code 即可腕唧。

OK! Ubuntu 系統(tǒng)的深度學習基礎環(huán)境已經(jīng)搭建完畢或辖！下面我們需要安裝 CUDA 與 cuDNN。

因為安裝 CUDA 是一個很危險的行為枣接，設置出錯很容易把系統(tǒng)玩崩颂暇，所以我們可以先使用 TimeShift 備份當前系統(tǒng)。做深度學習但惶，要用到 NVIDIA 的顯卡耳鸯，因此需要改顯卡驅動，禁用nouveau膀曾。即以管理員是身份打開 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 文件县爬，然后添加內容：blacklist nouveau #添加數(shù)據(jù) 用來禁用 nouveau。而打開文件我們可以使用 vscode 進行文件編輯：

$ sudo code /etc/modprobe.d/blacklist.conf

首先進入 CUDA 安裝包所在目錄運行：

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall
$ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
$ sudo sh cuda_10.0.130.1_linux.run

注意：最好不要選擇安裝 OpenGL 庫添谊，否則您可能無法順利安裝 CUDA财喳。如果下載速度很慢可以修改下載源為阿里云。安裝完畢之后斩狱，運行 nvidia-smi 檢查 CUDA 是否安裝正確耳高。

最后需要安裝 cuDNN：

sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.4.38+cuda10.0_amd64.deb

1.3 設置清華鏡像

為了提高 pip 與 conda 安裝軟件包的速度，我們需要設置清華鏡像所踊。對于 pip泌枪，Windows10 設置的方法是一樣的，即：

$ pip install --upgrade pip -U # -U == --user
$ pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

而對于 conda秕岛，在 Windows10 中這樣設置：

$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
$ conda config  --set show_channel_urls yes

在 Ubuntu18.04 中設置 conda碌燕，需要借助 vscode 修改用戶目錄下的 .condarc误证，即 code ~/.condarc，然后添加如下內容：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

2 安裝深度學習框架

在安裝深度學習框架之前修壕，我們先了解一下 Anaconda: 一個用于科學計算的 Python 發(fā)行版愈捅，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了眾多流行的科學計算、數(shù)據(jù)分析的 Python 包叠殷。

Anaconda 提供了十分強大的 Python 環(huán)境與包的管理機制改鲫，本小節(jié)我們將利用它這一特性來說明如何在同一臺機器上創(chuàng)建多個深度學習框架。由于深度學習框架的安裝在 Windows10 與 Ubuntu 18.04 上是一樣的林束，所以下面我便不在言明是在哪個系統(tǒng)上進行操作了像棘。

如果我們想要使用和管理多個框架，如果將它們均安裝在同一環(huán)境之下壶冒，往往很容易發(fā)生包的沖突問題缕题。因而，為了讓深度學習框架之間不發(fā)生沖突胖腾，我們需要借助 conda 對 Python 的環(huán)境進行管理烟零。下面我們看看如何創(chuàng)建新的 Python 環(huán)境：

打開 Anaconda Navigator 并依次選擇 Environments，Create咸作，接著輸入環(huán)境的名字并選擇 Python 版本：

圖14 創(chuàng)建一個新環(huán)境

下面以 TensorFlow 為例锨阿，說明如何安裝包。

在新創(chuàng)建的環(huán)境中打開終端：

圖15 打開新的終端

然后记罚，在終端輸入命令：

$ pip install tensorflow-gpu

完成 TensorFlow 框架的 GPU 版本安裝墅诡。

我們不僅僅滿足于在終端運行 Python 程序湿刽，如果想要在 Notebook蚌卤，也可以運行新創(chuàng)建的環(huán)境豈不妙哉！

在 tensorflow 環(huán)境的終端輸入：

$ conda install ipykernel
$ python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "tensorflow"
$ pip install jupyter

此時涛浙，您在打開 Notebook说庭，則會呈現(xiàn)兩個環(huán)境：tensorflow 與 python 3然磷。

圖16 兩個 Python 環(huán)境

選擇 tensorflow，進入 Notebook 編輯界面刊驴，我們測試 GPU 是否可以正常使用：

圖17 測試 tensorflow gpu 是否使用正常

代碼沒有報錯姿搜，說明 GPU 配置完成。需要注意的是在 Ubuntu 系統(tǒng)上如果測試 GPU 失敗捆憎，您可以嘗試運行如下命令：

$ conda install cudatoolkit=10.0
$ conda install cudnn=7.6

這樣你便可以擁有兩個互不干擾的 jupyter 環(huán)境舅柜！為了方便以后切換不同的深度學習框架，按照上述的步驟分別創(chuàng)建 MXNet攻礼，Pytorch 深度學習環(huán)境业踢。

安裝 MXNet 的命令是：

$ conda install ipykernel
$ python -m ipykernel install --name mxnet --display-name "MXNet"
$ pip install jupyter
$ pip install mxnet-cu100

安裝 Pytorch 的命令是：

$ conda install ipykernel
$ python -m ipykernel install --user --name torch --display-name "Pytorch"
$ pip install jupyter
$ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

3 橋接 Ubuntu 與 Windows

對于同一個局域網(wǎng)的兩臺機器栗柒，一臺安裝了 Windows10礁扮，一臺安裝了 Ubuntu18.04知举。我們想要利用 SSH 協(xié)議橋接這兩臺機器，對于 Ubuntu 系統(tǒng)我們已經(jīng)配置好了其 SSH Server太伊，而 Windows10 需要我們做一些工作雇锡。

在 Windows Server 2019 或 Windows 10 1809 上的 "設置" UI 安裝 OpenSSH，可參考微軟官方提供的教程：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows-server/administration/openssh/openssh_install_firstuse僚焦。而對于低版本的系統(tǒng)锰提，則需要下載 https://github.com/PowerShell/Win32-OpenSSH/releases 中的代碼，然后將其解壓并將解壓后的文件目錄添加 Windows 系統(tǒng)的 Path 環(huán)境變量之中芳悲。

$ .\install-sshd.ps1
$ .\FixHostFilePermissions.ps1

詳細內容可參考：https://blog.csdn.net/hanzheng260561728/article/details/72857132立肘。

配置好 SSH Server 之后，我們便可以利用 SSH 連接這兩臺機器了名扛。

比如谅年，我們在 Windows10 系統(tǒng)打開 PowerShell 并使用 SSH 連接 Ubuntu18.04 的機器：

$ ssh xinet@192.168.42.7

其中 xinet@192.168.42.7 的組成是 用戶名@IP地址。

這樣你便可以像圖 18 那樣使用 Ubuntu 系統(tǒng)的終端進行操作：

圖18 ssh 橋接 windows 與 ubuntu

對于圖18 需要做如下解釋：

conda activate pytorch 啟動我們之前創(chuàng)建的 Pytorch 環(huán)境
pip install 或者 conda install 是用來安裝 Python 包的命令肮韧。
待您在終端的操作完成之后融蹂，需要使用命令 exit 退出 ssh 連接。

4 Ubuntu 多用戶共享使用深度學習環(huán)境

我們可以使用命令 sudo adduser 用戶名 的方式創(chuàng)建新用戶弄企。創(chuàng)建新用戶之后超燃，便可以令其使用共享環(huán)境。比如我們在用戶 A 之中配置了深度學習環(huán)境拘领，而用戶 B 想要使用用戶 A 的深度學習環(huán)境只需要運行命令 source /home/A/.bashrc 即可激活深度學習環(huán)境意乓。

情景：我們不想建立遠程桌面且又想要使用 Ubuntu 系統(tǒng)的 Jupyter Notebook，該怎么辦院究？

我們可以使用 MobaXterm 軟件來解決該情景問題洽瞬。具體操作方法：

進入網(wǎng)站 https://mobaxterm.mobatek.net/download.html 下載軟件。安裝好之后业汰，創(chuàng)建一個 Session伙窃，見圖19：

圖19 創(chuàng)建一個 Session

點擊 OK 之后，進入 Ubuntu 系統(tǒng)下的用戶 B 所在賬戶下的終端样漆。雖然這是一個終端为障，但是此終端還可以做一些仿真的工作，比如打開 Jupyter Notebook：

圖20 在 windows 系統(tǒng)打開遠端的 Ubuntu 系統(tǒng)的 Jupyter Notebook

是不是很神奇放祟？不僅僅如此呢鳍怨，這里打開了一個瀏覽器服務器，您可以在此瀏覽器之中下載東西跪妥，然后將您下載的東西拖曳回您的 Windows 系統(tǒng)鞋喇。更多精彩內容您可以查看 MobaXterm 官方網(wǎng)站進行了解。