Сразу после предыдущего дня:

• В особый день я вспомнил рекорд года по установке двойной (1080TI) видеокарты.

и

• Алхимическая печь не может позволить себе купить: давайте поговорим о рынке видеокарт в наши дни

После этого я решил купить целую машину для игры.

И вот, хозяин наконец вернулся! Приходить! ! Что делать хосту, конечно же - настроить окружение.

У Lao Pan также есть несколько статей по настройке среды, вы можете обратиться к:

• Шаги и проблемы, связанные с установкой NVIDIA (cuda)-gtx965m под ubuntu16.04
• pytorch-0.2 успешно вызвал GPU: ubuntu16.04, установка драйвера Nvidia и последняя конфигурация cuda9.0 и cudnnV7.0
• Установите и используйте pytorch и cuda9, cudnn7.0 под win10
• Установите проблему с ядром cuda9.1: невозможно найти источник ядра
• Глубокое обучение - Установите CUDA9.1 на ubuntu16.04 - Резюме (полное решение проблемы)
• О решении проблемы при исходной установке TensorFLow-1.7.0-cuda9.1-cudnn7.1.2 на ubuntu

-_-|| Не ожидал, что напишу столько статей по настройке окружения.Может проблем будет больше... Настройка окружения что ли, на самом деле, лишь бы строго следовать шагам по настройке шаг за шагом, вы в основном не в чем проблема, проблема обычно в насШаг сделан не правильно, и вернутьсявроде тяжелоВот и все.

А теперь для среды конфигурации это может бытьЗнакомый с дорогой(Я не знаю, сколько ям я наступил за последние несколько лет, но я все еще впечатлен), строго следуйте инструкциям, установите Ubuntu и настройте среду глубокого обучения, и это будет сделано более чем за час.

Далее процесс описан чуть подробнее.

• Установите Ubuntu-18.04 под Windows
• Настройте среду глубокого обучения (Cuda+Cudnn+Pytorch+TensorRT)

Хост выглядит так

Сначала положим набор картинок.

Включать телефон ночью довольно ослепительно, но на самом деле для Лао Пана не имеет значения, ослепительно он или нет, главное, чтобы производительность была хорошей...

Среда конфигурации хоста

Когда хозяин вернулся, магазин установил для меня только систему Windows.Играть в игры вторично(Хахахаха...), воздержитесь и скачайте сначала鬼泣5Поиграйте с идеей. Начните с УбунтыофициальныйЗагрузите официальный пакет зеркал.

Официальная последняя версия Ubuntu20.10, но для тех, кто что-то делает, версия 18.04 лучше (в предыдущей лабе использовалась 16.04).

Начните настраивать двойные системы. Двойные системы обязательны. Ubuntu можно использовать для глубокого обучения или в качестве сервера. Windows может работать с некоторыми играми и другими аварийными приложениями.

О том, как сделать загруженный образ системы Ubuntu на U-диск и как его установить, Лао Пань не будет здесь вдаваться в подробности. Вы можете увидеть следующую статью, которая очень подробная, и я следую этой строгой реализации:

• Подробное руководство по установке Ubuntu под Windows

Конечно, если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, оставьте сообщение~

Процесс установки

Хотя я не буду вдаваться в подробности, давайте будем проще:

Войдите в BIOS, выберите загрузочный USB-накопитель Ubuntu и начните установку Ubuntu:

Другой способ немного, а затем просто разделен на зоны.

Затем приступайте к установке...

Подождите полчаса, готово!

Настроить SSH

зачем устанавливатьssh, конечно, я хочу, чтобы эта Ubuntu работала как сервер.После открытия вы можете использовать ssh-логин для работы.

Например, я могу сначала запустить сервер, а затем использовать другие компьютеры, такие как MAC, для подключения к серверу через SSH с использованием локальной сети.

Как включить ssh? В новых системах Ubuntu еще не установлен SSH.

Выполните следующую команду:

sudo apt install openssh-server
sudo systemctl start ssh.service

Тогда вы можете пройтиnetstat -lnp | grep 22Проверьте, включен ли он.

Если вы хотите автоматически запускать SSH при каждой загрузке, вы можете сделать это:

sudo systemctl enable ssh

Вот об этом.

Установите графический драйвер NVIDIA

Установка Ubuntu по умолчаниюllvmpipeЭтот драйвер видеокарты, который является общедоступным драйвером видеокарты под Linux, должен быть заменен NVIDIA сейчас.

сначала отключитьnouveau.

воплощать в жизньsudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

Добавьте следующие два предложения:

blacklist nouveau
options nouveau modest=0

После сохранения выполните:

sudo updata-initramfs -u
sudo reboot

После перезапускаCtrl+Alt+F1Переключитесь на интерфейс tty, закройтеlightdm(неважно, если нет):

sudo service lightdm stop

Затем обновите источник apt и посмотрите версию драйвера NVIDIA, рекомендованную системой:

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
ubuntu-drivers devices

Установите драйвер NVIDIA в соответствии с рекомендуемой версией драйвера:

sudo apt-get install nvidia-driver-460

Если это слишком медленно, вы можете добавить Али или Цинхуаюань:

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bcakup
sudo gedit /etc/apt/sources.list

Откройте файл после резервного копирования и добавьте следующие источники:

# 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


# 清华大学源
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

Не забудьте обновить Erlian после добавления:

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

Таким образом, драйвер NVIDIA может быть успешно установлен.

Затем загрузите следующееТри помощника по глубокому обучению:

Давайте начнем!

Установить Cuda, Cudnn

Конечно, Cuda должна быть установлена.

найти скачанный11.1Пакет среды cuda (сейчас вышла версия 11.2), а затем выполните:

sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

Вылезет куча вариантов блабла:

• 1. Убедитесь, что в вашем окружении нет старых cuda, если они есть, рекомендуется их удалить.
• 2. Согласиться с условиями.
• 3. Подтвердите установку драйвера, установите демо-версию... и определите место установки
• 4. Запустите установку

Для Lao Pan драйвер cuda был установлен на предыдущем шаге, и нет необходимости устанавливать старую версию (новая версия драйвера совместима со старой версией драйвера cuda), поэтому вотопция драйвера удалена, и другие установки будут следовать моим потребностям шаг за шагом.

Уведомление

Если у вас нет root-прав, вы не можете использоватьsudo, также можно установить cuda. Пока вы настраиваете место установки, выполните следующую команду, чтобы установить cuda в папку программного обеспечения в текущем доме:

./cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=$HOME/software/cuda --defaultroot=$HOME/software/cuda

Независимо от того, как он установлен, он будет отображать:

Настройте переменные среды в соответствии с приведенными выше требованиями:

(base) oldpan@oldpan-fun:~/software$ vim ~/.bashrc  

将
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
添加到打开的文件中

(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

Установка cudnn относительно проста, просто соберите сжатый пакет, а затем скопируйте и вставьте:

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

Установить Анаконду

Установка Anaconda также проста, начиная сздесьЗагрузите его (если вы не хотите его скачивать, см. пакет Lao Pan в конце статьи):

потомsh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.shПросто сделай это.

После установки настройте источник conda и pip Tsinghua, см. следующий текст:

• pycharm изменяет источник pip на источник Tsinghua для повышения скорости загрузки
• Информация о конфигурации общей команды anaconda и источник замены

Установите Питорч

Установить Pytorch относительно просто.Если вы не хотите компилировать его самостоятельно, вы можете установить его прямо из официальной версии в соответствии с вашей версией Cuda и версией Cudnn:

download.py torch.org/cultureroad/torch_is…

После установки Pytorch протестируйте егоcudaРаботает нормально:

>>> 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 пришлет отдельную статью, чтобы рассказать об этом~

некоторые ресурсы

Окружающей среде нужно многоупаковка,Например:

• Anaconda
• Pytorch.whl
• TensorRT
• CUDA
• CUDNN

некоторые можно найти вЗеркальный сайт программного обеспечения с открытым исходным кодом Университета ЦинхуаКачать, но TensorRT и CUDA, CUDNN нужно качать с официалов и нужно регистрироваться и очень медленно.

Lao Pan разобрался с некоторыми загруженными пакетами.

Ответ в публичном аккаунте015Получите его и посмотрите, есть ли что-нибудь, что вам нужно:

Еще многое хочется написать, и я расскажу об этом в следующей части (хуху).

Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, оставьте сообщение и добро пожаловать в общедоступный аккаунт «блог oldpan», все вещи Лао Пана здесь. Я бы хотел с тобой подружиться~

Ссылаться на

блог woo woo woo.cn на.com/smoke now/afraid/10… blog.CSDN.net/Z peng_CSDN/…

дразни меня

• Если вы со мной единомышленники, Лао Пан очень хочет с вами общаться;
• Если вам нравится контент Лао Пана, подпишитесь и поддержите его.
• Если вам понравилась моя статья, надеюсь, она вам понравится? Избранное ? Комментарии ? Три в ряд~

Я хочу знать, как Лао Пан научился наступать на яму, и я хочу обменяться со мной вопросами ~ Пожалуйста, обратите внимание на публичный аккаунт "старый блог". Лао Пан также организует некоторые из своих частных коллекций, надеясь помочь всем, нажмитеТаинственный порталПолучать.