Ubuntu 14.04.3 深度学习环境配置

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了Ubuntu 14.04.3 深度学习环境配置前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

机器型号:Lenovo M5400 显卡:NVIDIA GT740M cpuIntel 酷睿i5 4200M 内存:8G

(一)安装Ubuntu 14.04.3

参考


(二)卸载系统自带的显卡驱动nouveau

必须彻底卸载nouveau之后才能安装NVIDIA驱动!否则驱动冲突会导致系统崩溃事故,只能重装系统!

1. 打开命令行,执行 sudo nautilus,以root权限访问系统目录。

2. 进入文件夹/lib/modules/3.19.0-25-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau,直接删除里边的全部文件。注意这些文件只有root权限才可以改动,所以需要第1步,否则可以使用chown指令修改文件所有者之后再删除

3. 重新启动计算机。


(三)安装NVIDIA显卡驱动

1. 下载机器对应的驱动程序:http://www.geforce.cn/drivers,下载至Home文件夹下。

2. 执行 sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run,赋予其可执行权限。不同显卡的驱动名称和版本不同,可以使用TAB自动补全。

3. 执行 sudo lightdm stop,关闭Xwidnow。必须先关闭Xwindow,之后才能安装NVIDIA驱动!否则将导致系统崩溃事故,只能重装系统!

4. 按下Ctrl + Alt + F1 进入控制台,登录后执行 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.26.run,开始安装NVIDIA驱动。其间会提示一个错误(无预文件?),可以无视。

5. 安装完成后,执行 sudo lightdm start,启动Xwindow。由于某些原因,此时输入密码登录用户界面时可能会出现登录无限循环的情况!解决方法是安装gnome的Flashback桌面!参考:Ubuntu 15.04 on vmware开机登录界面无限循环的解决办法

6. 以上步骤完成后,重新启动计算机,执行nvidia-smi,查询驱动是否已经成功安装。

ma@ma-M5400:~$ nvidia-smi
Sat Jan 28 20:02:32 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.26 Driver Version: 375.26 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GT 740M Off | 0000:01:00.0 N/A | N/A |
| N/A 43C P0 N/A / N/A | 0MiB / 2003MiB | N/A Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 Not Supported |
+-----------------------------------------------------------------------------+

提示如上信息,即已成功安装!


(四)安装CUDA

步骤1~5与(三)完全对应相同。

1. 下载CUDA Toolkit:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,下载至Home文件夹下。

2. 执行sudo chmod +x cuda_8.0.44_linux.run,赋予其可执行权限。可以使用TAB自动补全。

3.执行 sudo lightdm stop,关闭Xwidnow。关闭Xwindow直接安装CUDA的副作用尚不明确。

4.按下Ctrl + Alt + F1 进入控制台,登录后执行 sudo ./cuda_8.0.44_linux.run,开始安装CUDA驱动。注意要恰当选择安装过程中的选项。由于已经安装了NVIDIA显卡驱动,此时提示安装驱动时已无需再次安装。

5. 安装完成后,执行 sudo lightdm start,启动Xwindow。

6. 设置环境变量。在命令行中输入以下命令即可。

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

7.以上步骤完成后,重新启动计算机,执行nvcc -V,查询驱动是否已经成功安装。

ma@ma-M5400:~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools,release 8.0,V8.0.44

提示如上信息,即已成功安装!

8. 安装cuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,根据需要的版本,下载后直接运行安装即可。

至此,Ubuntu 14.04.3的深度学习环境必要依赖已配置成功,在此基础上可以轻松安装并运行Caffe,Tensorflow,Theano, Keras等深度学习框架。

(五)安装Numpy,Scipy,Theano
1. 执行以下命令。
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano
sudo pip install nose_parameterized
2. 安装完成后执行以下命令测试,注意在执行Numpy的测试时有一定几率出现一个Error,原因未知。(可选)
  1. NumPy (~30s):python-c"importnumpy;numpy.test()"
  2. SciPy (~1m):python-c"importscipy;scipy.test()"
  3. Theano (~30m):python-c"importtheano;theano.test()"
(六)安装Tensorflow
1. 下载Tensorflow安装包:Linux GPU: Python 2
2. 执行命令安装即可:sudo pip install tensorflow_gpu-0.12.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

(七)安装Keras
1. 直接执行命令即可:sudo pip install keras

鸣谢:
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深度学习大讲堂微信公众号及研讨班的同学
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@H_670_502@参考:
原文链接:https://www.f2er.com/ubuntu/354748.html

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