緊接著前幾天的事:
之后,決定買一臺整機(jī)玩玩理茎。
而現(xiàn)在饿序,主機(jī)終于回勉失!來!了原探!主機(jī)回來干什么乱凿,當(dāng)然是——配置環(huán)境。
老潘之前也有一些配置環(huán)境的文章咽弦,可以參考:
- ubuntu16.04下安裝NVIDIA(cuda)-gtx965m相關(guān)步驟以及問題
- pytorch-0.2成功調(diào)用GPU:ubuntu16.04徒蟆,Nvidia驅(qū)動安裝以及最新cuda9.0與cudnnV7.0配置
- win10下安裝使用pytorch以及cuda9、cudnn7.0
- 安裝cuda9.1內(nèi)核問題:Unable to locate the kernel source
- 深度學(xué)習(xí)-在ubuntu16.04安裝CUDA9.1-總結(jié)(問題完全解決方案)
- 關(guān)于在ubuntu上源碼安裝TensorFLow-1.7.0-cuda9.1-cudnn7.1.2過程中問題解決方案
-_-|| 沒想到那會寫了這么多配置環(huán)境的文章型型,可能那會遇到的問題比較多吧...配環(huán)境什么的段审,其實(shí)只要嚴(yán)格按照步驟來一步一步配,基本上不會出現(xiàn)什么問題闹蒜,出現(xiàn)問題一般都是我們某一步?jīng)]有走對寺枉,而退回去再走比較麻煩而已。
而現(xiàn)在對于配環(huán)境來說可以是輕車熟路了(前幾年不知道踩了多少坑绷落,到現(xiàn)在都印象深刻)姥闪,嚴(yán)格按照步驟來,安裝Ubuntu和配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境砌烁,1個小時多就搞定了甘畅。
接下來略微詳細(xì)地講一下過程。
- Windows下安裝Ubuntu-18.04
- 配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境(Cuda+Cudnn+Pytorch+TensorRT)
主機(jī)長這樣
先放一組圖吧往弓。
晚上開機(jī)還挺炫的疏唾,但其實(shí)對于老潘來說炫不炫不重要,性能好就行...
主機(jī)配環(huán)境
主機(jī)回來店家只給我裝了Windows系統(tǒng)函似,對于老潘來說槐脏,打游戲是次要的(哈哈哈哈...),忍住了先下載一個鬼泣5
玩玩的想法撇寞。先從Ubuntu官方下載了官方的鏡像包顿天。
官方最新的Ubuntu是20.10
堂氯,但對于搞事的人來說,還是18.04版本好一些(之前實(shí)驗(yàn)室用的是16.04)牌废。
開始配置雙系統(tǒng)咽白,雙系統(tǒng)是必須的,Ubuntu可以搞深度學(xué)習(xí)鸟缕,也可以當(dāng)服務(wù)器使晶框,Windows則可以應(yīng)付一些游戲和其他應(yīng)急應(yīng)用。
關(guān)于如何將下載好的Ubuntu系統(tǒng)鏡像制作成U盤懂从、如何安裝授段,老潘這里不贅述了》Γ可以看以下這篇文章侵贵,介紹的很詳細(xì),我就是按照這個嚴(yán)格來執(zhí)行的:
當(dāng)然如果有問題歡迎交流缘薛,直接留言即可~
安裝過程
雖然不贅述了窍育,但還是簡單過一下:
進(jìn)入BIOS,選擇Ubuntu啟動U盤宴胧,然后開始安裝Ubuntu:
其他一路點(diǎn)點(diǎn)點(diǎn)漱抓,然后簡單分個區(qū)。
然后開始安裝...
等待半小時牺汤,裝好了辽旋!
設(shè)置SSH
為什么要設(shè)置ssh
,當(dāng)然是想讓這個Ubuntu充當(dāng)一個服務(wù)器的作用檐迟,開啟之后可以使用ssh登錄去操作补胚。
例如我,可以先把服務(wù)器開了追迟,然后使用其他電腦溶其,例如MAC,使用局域網(wǎng)通過SSH連接這個服務(wù)器即可敦间。
怎么開啟ssh呢瓶逃?新的Ubuntu系統(tǒng)還沒有安裝SSH。
執(zhí)行以下命令:
sudo apt install openssh-server
sudo systemctl start ssh.service
然后可以通過netstat -lnp | grep 22
查看下開啟沒廓块。
如果想要每次啟動自動開啟SSH厢绝,可以這樣:
sudo systemctl enable ssh
這樣就差不多啦。
安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動
默認(rèn)Ubuntu安裝的是llvmpipe這個顯卡驅(qū)動带猴,這個是linux下的公用顯卡驅(qū)動昔汉,現(xiàn)在需要換成NVIDIA的。
首先禁用nouveau拴清。
執(zhí)行sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
加上以下這兩句:
blacklist nouveau
options nouveau modest=0
保存后靶病,然后執(zhí)行:
sudo updata-initramfs -u
sudo reboot
重啟后会通,Ctrl+Alt+F1
切換到tty界面,關(guān)閉lightdm(如果沒有則不用管):
sudo service lightdm stop
然后更新一下apt源以及看一下系統(tǒng)推薦的NVIDIA驅(qū)動版本:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
ubuntu-drivers devices
根據(jù)推薦的驅(qū)動版本娄周,安裝NVIDIA驅(qū)動:
sudo apt-get install nvidia-driver-460
如果嫌慢涕侈,可以添加阿里或者清華源:
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bcakup
sudo gedit /etc/apt/sources.list
備份之后打開文件,添加以下源即可:
# 阿里云源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
##測試版源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
# 源碼
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
##測試版源
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
# 清華大學(xué)源
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
##測試版源
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
# 源碼
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
##測試版源
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
別忘了添加之后煤辨,進(jìn)行更新二連:
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
這樣就可以順利的安裝NVIDIA驅(qū)動了裳涛。
然后下載好以下三個深度學(xué)習(xí)伴侶:
開始安裝吧!
安裝Cuda掷酗、Cudnn
Cuda當(dāng)然是必須要裝的调违。
找到下載好的11.1
cuda環(huán)境包(現(xiàn)在出來11.2了)窟哺,然后執(zhí)行:
sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
會出來一堆blabla的選項(xiàng):
- 1泻轰、確保你環(huán)境里頭是否有舊的cuda,有的話建議刪除
- 2且轨、同意條款..
- 3浮声、確認(rèn)是否要安裝驅(qū)動、安裝demo...以及安裝位置確定
- 4旋奢、開始安裝ing
對于老潘來說泳挥,上一步中已經(jīng)安裝了cuda驅(qū)動,不需要再裝舊版的(新版驅(qū)動兼容舊版驅(qū)動匹配的cuda)至朗,所以這里就把驅(qū)動選項(xiàng)去掉屉符,其他的安裝按照我的需求按部就班來就好。
注意
如果你沒有root權(quán)限锹引,無法使用sudo
矗钟,想要安裝cuda也是可以的。只要自定義好安裝位置即可嫌变,運(yùn)行如下命令即可將cuda安裝到當(dāng)前home下的software文件夾內(nèi):
./cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=$HOME/software/cuda --defaultroot=$HOME/software/cuda
不論咋樣安裝好之后會顯示:
按照上面的要求配置環(huán)境變量即可:
(base) oldpan@oldpan-fun:~/software$ vim ~/.bashrc
將
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
添加到打開的文件中
(base) oldpan@oldpan-fun:~/software$ source ~/.bashrc
(base) oldpan@oldpan-fun:~/software$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Sep_15_19:10:02_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.74
Build cuda_11.1.TC455_06.29069683_0
Cudnn
cudnn的安裝就比較簡單了吨艇,解決壓縮包然后復(fù)制粘貼就行:
tar -xzvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz
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
安裝Anaconda
安裝Anaconda也很簡單,從這里下載好(不想下的看老潘整理文末的軟件包):
然后sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
就行腾啥。
安裝好之后东涡,配置conda以及pip清華源,參考以下文字即可:
安裝Pytorch
安裝Pytorch就比較簡單了倘待,如果不想自己編譯疮跑,直接從官方按照你的Cuda版本和Cudnn版本安裝即可:
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安裝好Pytorch之后,測試一下cuda是否工作正常:
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.ones(1).cuda()
tensor([1.], device='cuda:0')
>>> torch.cudnn_is_acceptable(torch.ones(1).cuda())
True
OK~
TensorRT
TensorRT單獨(dú)發(fā)一篇文章來說吧~
一些資源
配環(huán)境需要很多軟件包凸舵,例如:
- Anaconda
- Pytorch.whl
- TensorRT
- CUDA
- CUDNN
有些可以在清華大學(xué)開源軟件鏡像站下載祖娘,但是TensorRT和CUDA、CUDNN需要從官方下而且需要注冊而且很慢贞间。
老潘整理了一些已經(jīng)下載好的軟件包贿条。
公眾號內(nèi)回復(fù)015
獲取雹仿,可以看看有沒有你需要的:
想寫的還有很多,下篇再講(呼呼)整以。
如果有問題歡迎留言胧辽,歡迎關(guān)注「oldpan博客」公眾號,老潘的全部家當(dāng)都在這里了公黑。很愿意與你交朋友~
參考
https://www.cnblogs.com/masbay/p/10745170.html
https://blog.csdn.net/ZPeng_CSDN/article/details/96726436
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