Ubuntu Anaconda устанавливает TensorFlow-GPU

глубокое обучение

Ubuntu Anaconda устанавливает TensorFlow-GPU

Текущее время2017.10.22,ТекущийCUDAПоследняя версияCUDA9,TensorFlowВерсия1.3, в начале установкиCUDA9, позже нашелTensorFlowНе поддерживается, кто-то в интернете сказал, что можно установить через исходникиTensorFlow, но я подумал, что это слишком хлопотно, поэтому я изменил его позжеCUDA8, я столкнулся со многими проблемами, вызванными несовместимыми версиями.Ниже приведен подробный список номеров версий установочных пакетов, используемых в этой установке: (Профессиональное тестирование может быть установлено успешно)

  • CUDA: cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
  • cudnn: cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tar
  • Anaconda: Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh

1. Подготовка к установке

CUDA скачать

cudnn скачать

Скачать Анаконда

В самом процессе установки я обнаружил, что последняя версия Tensorflow не поддерживается, Спустя долгое время я нашел соответствующие установочные пакеты, упомянутые выше.Ссылка на общий доступ к сетевому диску Baidu,пароль:8lpv

2. Установите драйвер NVIDIA

первый открытыйterminal, введите команду для обновления списка приложений

sudo apt-get update

благодаряLinuxПри сильной поддержке сообщества мы можем установить драйвер очень просто:

  • Нажмитеwinключ для открытия меню

  • затем вышеtype to searchВходить:additional driversОткрытым "additional drivers —— 附加驱动", затем выберите тот, который соответствует вашей видеокартеNVIDIAгони, я здесьusing nvidia binary drivers (375)

  • затем выберитеПрименить изменения, здесь установка может завершиться неудачно, на этом этапе вы можете продолжить применять изменения и установить его еще несколько раз.

  • После завершения установки выберитеrestart

Три, пониженная версия gcc

CUDA8.0 не поддерживаетсяgcc 5.0компиляторы и выше, и система поставляется с5.4и выше, поэтому нам нужно понизить версию, иначе позже будет сообщено об ошибке.

существуетterminalВведите следующую команду в полеgccВерсия до 4.9

sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

В-четвертых, установите CUDA 8.0

ВходитьcudaПапка, в которой находится установочный пакет, щелкните правой кнопкой мыши, чтобы открыть терминал, и введите следующий код в терминале

# 根据官网上的提示安装 cuda 8.0
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda​

Пять, установите cudnn

Пучокcudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tarРазархивируйте, щелкните правой кнопкой мыши, чтобы открыть терминал, и введите следующий код в терминале

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include # 复制到 include 中
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 # 复制到 lib64 中
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* # 将头文件复制进去

Шестое: настройте переменные среды CUDA.

Включите поддержку графического процессора:

Согласно учебнику на официальном сайте, мы находимся вterminalВведите следующие команды:

sudo gedit ~/.bash_profile # 打开.bash_profile 这是用户的环境变量，不是全局的

Затем в конце открытого текста добавьте:

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

После сохранения и закрытия введите следующую команду, чтобы переменные среды вступили в силу:

source ~/.bash_profile # 使被更改的环境变量生效

После завершения установки обязательно проверьте драйвер с помощью следующих двух команд:

  1. NVIDIAинтерфейс настроек

    nvidia-settings # 打开 NVIDIA 设置界面

NVIDIA设置.png

  1. NVIDIA GPUсписок

    nvidia-smi # 这条指令会在 terminal 中产生GPU列表

GPU列表.png

Некоторые люди в Интернете копируют блоги других людей и говорят:nvcc -VМожно проверить, что после фактического измерения Богаnvcc -VНормальный вывод, но драйвер по-прежнему не устанавливается, поэтому приведенный выше метод проверки не заслуживает доверия.

Семь, установите Анаконду

ВходитьanacondaКаталог, в котором находится установочный пакет, откройте терминал и введите команду установки в соответствии с версией:

bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh

После возврата каретки находится файл лицензии, получите лицензию,anacondaбудет установлен в~/anacondaВ каталоге просто нажмите Enter.

Наконец, вас спросят, следует лиanacondaизbinДобавьте к переменным окружения пользователя, выберитеyes.

После успешной установки введите в терминале

source ~/.bashrc

позволять.bashrcДобавленный путь вступает в силу.

Конечно, вы также можете вручную изменить переменные среды:

  • Сначала откройте файл для переменных среды

    gedit ~/.bashrc

  • Затем добавьте путь к anaconda3 в конец файла.

    export PATH=/home/你的路径/anaconda3/bin:$PATH

  • Наконец, наши изменения вступают в силу.

    source ~/.bashrc

Таким образом, мыterminalввод вpythonоткроется по умолчаниюanaconda3дефолтpythonохватывать

Восемь, установите Tensorflow-GPU

СоздайтеTensorflowрабочая среда

conda create -n tensorflow python=3.5

Активируйте среду и установите TensorFlow-GPU с помощью pip

source activate tensorflow
pip install tensorflow-gpu keras # 安装 gpu 版本的 tensorflow 和 keras

После завершения установки мы можем использовать следующую команду, чтобы проверить, успешно ли она прошла:

python -c "import keras"

Если вы видите следующий вывод, установка прошла успешно

安装成功输出.png

Справочная статья

Ubuntu установить tensorflow-gpu + keras

Ubuntu17.04+Nvidia GTX 1080+CUDA 9.0+cuDNN 7.0+TensorFlow 1.3

CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + компиляция исходного кода Tensorflow

Категории