zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Ubuntu深度学习环境搭建 tensorflow+pytorch

    目前电脑配置:Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡

    配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择。尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前自己装的时候也遇到了很多错误。conda 安装 Tensorflow 和 Pytorch两种框架也是非常方便的,对于不擅长源码编译的我是最佳选择没错了。

    所以大致流程就是:安装显卡驱动——安装CUDA 8.0——安装cuDNN——安装miniconda——安装各种计算包

    命令如下:

    安装驱动

    sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install nvidia-367

    sudo apt-get install mesa-common-dev

    sudo apt-get install freeglut3-dev

    重启系统让GTX1080显卡驱动生效

    下载cuda 8.0 run文件

    sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

    q快进跳过,提示是否安装xxxx选择n

    配置环境变量至~/.bashrc

    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin/:$PATH

    export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64"

    安装cuDNN比较简单,解压后把相应的文件拷贝到对应的CUDA目录下即可

    sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/  #复制头文件

    sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/  #复制动态链接库

    sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6           #删除原有动态文件

    sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6     #生成软链接

    sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so            #生成软链接

     

    安装miniconda

    配置清华源

    下载miniconda(python3.6)

    bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

    安装tensorflow-gpu版

    conda install -y  tensorflow-gpu==1.4.1

    pytorch官网安装很简单就不写了

  • 相关阅读:
    定义类和类的实例化
    python学习第二天-文件的读写
    python学习第二天 pyhon字符串操作
    PYTHON的元组和字典丶深拷贝丶浅拷贝丶集合的常用操作方法
    python 数组的常识操作和切片
    Python字符串、集合练习_密码校验
    Python字典练习_注册校验
    获取随机的字符串
    PHP 阿拉伯数字转中文表述
    小程序发送验证码倒计时
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/a-little-v/p/8707640.html
Copyright © 2011-2022 走看看