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原标题:Linux下安装配置Tensorflow,1080Ti深度学习环境配置

浏览次数:181 时间:2020-01-19

一贯看这里:Ubuntu 14.04 更改Ali云源

4.1、查询NVIDIA版本号

  首先,我们得以去NVIDIA官方网址查看下,合适本身显卡驱动以致相应的版本号是不怎么。官方网站查询地址(),下图是自己根据本人显卡类型查询的:

 图片 1

  查询到1080Ti最新版为384.90(可是据此外网上老铁反映最新版的384看似不日常,无法开机,那些本人一贯不校验,所以有限扶助起见,我依旧安装了381的本子),如图所示为查询到的新型版本驱动:

 图片 2

目录
  • 一、安装NVIDIA驱动
  • 二、gcc降级
  • 三、安装cuda
  • 四、安装cudnn
  • 五、安装Anaconda
  • 六、安装Tensorflow
  • 七、配置IPython(使用ipython/ ipython notebook作为python编辑器,契合以命令行情势运作python)
  • 八、安装PyChram(使用PyCharm作为python编辑器,符合编写python脚本)

末尾输入:source /etc/profile,使设置生效。

二、总体流程手续

  1.   安装Ubuntu16.04
  2.   安装1080Ti显卡驱动
五、安装Anaconda

开启端口:

4.2、驱动装置

  Step 1:重启进入BIOS关闭secure boot,要是不闭馆的话,驱动是不会生效的

  具体假诺禁止使用BIOS的secure boot,依照自身其真实景况况设置,各种主板BIOS不风华正茂致,这里以MSI微北一点都不小帝板为例,重启Computer,按Delete键进入BIOS分界面,具体secure boot是在【SETTINGS ==> Advanced ==> Windows OS Configuration ==> Secure Boot】,如图所示:

 图片 3

  Step 2:禁止使用nouveau自带驱动

  评释:笔者的无需禁止使用,所以这步其实自个儿未有做,提议我们能够一时半刻跳过那步,假使前面开采安装了NVIDIA驱动照旧不行,能够重返那步将nouveau禁止使用掉,禁用nouveau其实是因为Ubuntu系统融为生机勃勃体的显卡驱动程序是nouveau,重固然怕和NVIDIA驱动有冲突,以致系统不恐怕运行。

  这里本身也批注下借使禁止使用掉nouveau驱动

  调整台输入指令,创制三个文件通过命令

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

  并丰盛如下内容:

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

  再改革一下

sudo update-initramfs -u

  改良现在须要重启系统。确认下nouveau是黄金时代度被你干掉,能够利用应用命令: 

lsmod | grep nouveau

  Step 3:安装GPU驱动

  下文演示的依旧在桌面情势(Ctrl Alt F7),真实情形下,实际上海大学家要么步向文本形式(Ctrl Alt F1),输供给输入账户和密码。

  1、安装ppa库

  大概不时候通过NVIDIA官方网站下载显卡驱动一点也超慢,大家得以拉长ppa库,通过ppa安装显卡驱动,那步秋毫之末,顾客自行决定,输入代码如下:

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

如图所示:

 图片 4

  2、关闭图形化处境

  为了保险驱动能够寻常安装,大家要求暂且关张x-window服务(图形情状),在文件格局下输入指令实行关闭

sudo service lightdm stop

  3、安装驱动

  输入以下命令,直接设置驱动,小编选的是事情发生此前说的381版本的

sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-381

  如图所示:

 图片 5

依靠提醒接收就可以最终安装达成后,重新开动X-Window,输入指令:sudo service lightdm start,然后Ctrl Alt F7步入图形分界面。

备考:如若早先你已经设置NVIDIA显卡驱动话,大家须要先卸载旧的显卡驱动,须要输入指令:

sudo apt-get purge nvidia*

  至此、安装GPU显卡驱动已经到位,这时候大家技能够把低配的N卡拿出去,换上大家的天之骄子----1080Ti显卡,然后重启Computer,那时能观看曾经胜利的进去系统。

Linux下安装配置Tensorflow,1080Ti深度学习环境配置教程。  进入系统,大家要看刚刚的显卡驱动是不是曾经不错安装成功,通过上边发号布令查看:

nvidia-smi

  符合规律景况下,我们能够见到实际的驱动音信,如图所示:

 图片 6

   至此、NVIDIA显卡驱动已经安装实现了~下篇我们根本讲CUDA和CUDNN的装置

PS:如有疑问,请留言,未经同意,不得私行转发,转发请注脚出处: 

图片 7

图片 8

2.安装NVIDIA驱动:

方法一:
开采系统装置->软件和修改->附加驱动->选拔NVIDIA驱动->应用改革
方法二:
下载nvidia驱动: http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
踏向命令行分界面Ctrl Alt F1 (深坑:台式机的F键有小键盘,需加上Fn)
关门图形分界面

$ sudo service lightdm stop 

卸载旧版本英特尔驱动

$ sudo apt-get remove --purge nvidia* 

安装nvidia驱动

$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-361.45.11.run 

开垦图形分界面

$ sudo service lightdm start

在动用apt-get安装ubuntu系统软件,或许利用pip或conda命令安装第三方python包时,由于镜像都在国外服务器,国内的爱侣使用这个命令安装时会比较快,因而须求转移这个镜像为国内镜像。

四、安装NVIDIA显卡驱动

4.翻看版本核查是还是不是安装到位:
conda --version
python --version
pip --version

2.更换conda源

  3.1  “曲线救国”-----低配N卡点亮系统

  在此以前安装Ubuntu也好不轻便耳闻则诵的,本感觉此次也是贰遍性过,但是却踩了大多坑,本次运用UltraISO制作U盘运行盘,实行安装Ubuntu。不过刚最初就境遇了坑,已经在Blos设置里设置了U盘运维,然而怎么重启都看不到分界面。生龙活虎度疑忌是还是不是写入的U盘镜像有标题,前面在平常的PC机上试了下,是全然能够的。经过意气风发番商讨(直接问了主板商户),原本配置的主板,率先;没有集成显卡,第二;Ubuntu 16.04安装是心余力绌分辨1080Ti的显卡的。假设您的主板也是这种状态来说,那大家只能“曲线救国”了,大家必要兵马未动粮草先行未雨盘算一块低配置的N卡插入主板,点亮系统,那样技巧设置好系统。(若无低配想N卡,其实也足以将固态硬盘拆下了,放置在经常PC上进展设置系统,安装好以后再换回去),如图所示,是自己拿的一块低配N卡先点亮系统。

 图片 9

  将2块1080Ti的显卡换下了,用低配N卡换成主板上去,插上U盘运转安装系统(记得在BIOS设置U盘为第生机勃勃运行项卡塔尔(قطر‎如图所示:

 图片 10

   不出意外,重启计算机都能见到系统设置界面,最体的怎样安装Ubuntu这里就不做牵线了,英特网也超级多Ubuntu安装教程,我们能够参照他事他说加以考察下百度资历的风流倜傥篇随笔——《Ubuntu 16.04 安装根基入门教程》,推荐大家使用爱沙尼亚语版,借使已经安装好了Ubuntu的话,我们千万别立马就把1080TI给换上去,不然你会发掘重启Computer,分界面一向停留在暗灰的空白分界面,如图所示:

 图片 11

  那时候系统处于假死的景色,那是因为,大家还供给在低配N卡情况下,把1080Ti的显卡驱动给安装到系统上才行。那正是接下去我们要将的怎么设置1080TiGPU显卡驱动。


1.下载cuda版本对应的cudnn压缩包:

https://developer.nvidia.com/cudnn

4.配置jupyter notebook

图片 12

八、安装PyChram

重启后就会一贯进去命令行情势了。

一、配置

  • 系统:Ubuntu16.04.3
  • GPU:GTX1080Ti
3.增加情形变量:

打开/.bashrc:

$ gedit ./.bashrc

在.bashrc文件末尾加上anaconda路线,保存:

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH

使境遇变量生效:

$ source ~/.bashrc

sudo apt-get install openssh-server

三、安装Ubuntu16.04

一、安装NVIDIA驱动

Anaconda下载

  前日把刚得到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配备清单的稿子——《纵深学习(TensorFlow)景况搭建:(生机勃勃)硬件购销和主机组装》。这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过众五个坑,心力憔悴(...(。•ˇ‸ˇ•。State of Qatar…),因而将踩过的坑以致对此的技术方案汇总出来,让大家少踩那么些坑,进程实际上是太磨人了。

1.在创制的python情形中安装ipython:
(py35) $ conda install ipython

最终可以重启计算机了,登时步向第四步,禁止使用Secure Boot!

2.开辟ipython编辑器(命令行格局)
(py35) $ ipython

退出ipython:

In [1]: exit()

4.按下F10,确认保存设置同等对待启计算机:

2.选择tensorflow版本:

南开镜像: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/
复制pip命令

CUDA下载

3.把相应的文件拷贝到cuda文件夹:
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/  
$ sudo cp -a cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ 
$ sudo chmod a r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
$ sudo chmod a r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

找到:PermitRootLogin prohibit-password,注释掉此项

参考

ubuntu下安装nvidia驱动、cuda、cudnn
纵深学习主机情状安顿: Ubuntu16.04 GeForce GTX 1080 TensorFlow ubuntu安装TensorFlow-GPU教程 ubuntu 下GPU版的 tensorflow / keras的条件搭建
Keras安装和安排指南(Linux卡塔尔
ubuntu 14.04 处理 通过anaconda启动jupyter报错
Ubuntu安装PyCharm
ImportError: libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

在尾部插入以下这一句:

4.核实是否安装成功:
(py35) $ python
>>> import tensorflow
#退出环境:
>>> quit()
$ source deactivate py35  

详见教程可以看那篇小说:远程访问jupyter notebook

3.用pip安装tensorflow:
(py35) $ pip install   -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/   [https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl)

最后是布置情况变量,此步很关键,不安顿际遇变量系统将不可能理解CUDA是或不是被设置:

1.禁用nouveau:

打开blacklist.conf:

$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在blacklist.conf文件末尾加上这两行,保存:

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

接受校订:

$ sudo update-initramfs -u

重启系统,验证是还是不是禁用nouveau:

$ lsmod | grep nouveau

尚未信息重回表明已禁止使用

图片 13

sudo vim /etc/apt/sources.list

4.翻看版本检查是不是安装到位:
$ nvcc --version

anaconda是豆蔻梢头款python集成安装软件,里面包涵了具有机器学习所必要动用的库,何况各个设置都活动安装伏贴,无需人工安装其余信任,请必须使用anaconda,不然手动配置境遇的长河将会一定持久难受!

二、gcc降级

末端会写出一些在布局进程中冒出的部分难题,请关怀或储藏本文,前面会补全此部分。

1.在Anaconda创建python环境:

(格式:conda create -n evnv_name python=python_version)

$ conda create -n py35 python=3.5

激活景况:

$ source activate py35

CUDNN就像是此设置收尾,将来重启lightdm服务,可重启桌面方式:

1.查看编译器版本:
$ gcc --version

图片 14

图片 15

2.安装cuda:
$ sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

直白按回车

还是能用wget进行下载:

4.把PyCharm增多到桌面:

Configure->Create Desktop Entry

图片 16

实行命令:sudo service ssh restart

5.安装keras,sklearn等库

查阅景况中隐含哪些python库

$ conda list -n py35

pip安装须求的库

$ source activate py35
(py35) $ pip install keras -U --pre
(py35) $ pip install sklearn
export PATH=/home/ubuntu/anaconda3/bin:$PATH
1.安装jdk

命令行cd到安装包贮存地方,输入:Anaconda3-4.3.1-Linux-x86_64.sh安装anaconda,一路输入Y,确认操作就能够。

2.安装Anaconda:
$ sudo bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

下一场点击“Key Management”,步入分界面。

3.安装PyChram:

解压:

$ tar xfz pycharm-community-2017.3.3.tar.gz 

运行sh文件:

$ sh pycharm-community-2017.3.3/bin/pycharm.sh

安装达成

sudo vi /etc/ssh/sshd_config

2.下载PyChram:

http://www.jetbrains.com/pycharm/download/ 选community linux版

图片 17

5.把conda设想情状增多到PyCharm Create New Project -> 展开Project Tnterpreter选项->

接纳Existing interpreter->点击旁边的小齿轮->Add Local...

图片 18

分选Conda Environment,把python路线设置为设想景况中的python路线(不想每便新建project都设置条件可勾选Make available to all projects)

图片 19

6.png

设置进度中会提醒您实行一些承认操作,首先是经受劳动条目款项,输入accept确认,然后会唤醒是不是安装cuda tookit、cuda-example等,均输入Y举行规定。但请留意,当精晓是不是安装附带的驱动时,一定要选N!大家在第大器晚成有的已经设置好新型的驱动,附带的驱动是旧版本的同有时间会不平日,所以不要选取安装驱动。

3.打开ipython note ( jupyter)
(py35) $ ipython notebook

施行命令后ipython notebook以浏览器new tab的款型展开,即能够在浏览器中编辑python:

图片 20

分离ipython notebook:在极端中输入ctrl c

但那个时候输入nvidia-smi会唤起无此命令,驱动未有安装好。这么些提醒是平常的,因为大家其实还未有标准在BIOS禁用secure boot,未来先能够忽视这么些警告。

3.反省是不是编写翻译器是不是已降至4.9:
$ gcc --version

课程截图:

六、安装Tensorflow

CUDNN下载

七、配置IPython

备份旧版本:

1.下载cuda8.0:

https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
Installer type 选runfile (其它都设置不成功)

计划碰到变量,命令行中输入:sudo vi ~/.bashrc

6. 增添cuda情形变量:

新建project测验,开采tensorflow运转失利

图片 21

一网打尽办法:
Run->Edit Configurations->Environment Variables

图片 22

在Environment Variables添加cuda的路径:

图片 23

安装ssh服务:

3.增添情形变量:

打开.bashrc

$ gedit ./.bashrc

在.bashrc文件末尾加上这两行,保存

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH: :${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH: :${LD_LIBRARY_PATH}}$ 

使境遇变量生效:

$ source ~/.bashrc
$ sudo ldconfig

接下来按esc键,按下“:wq”(注意不分包双引号,记得要包蕴冒号),然后回车退出。

2.gcc版本5.0以上则降级:

tensorflow1.3只扶植cuda8.0以下版本,cuda8.0不协理5.0之上的gcc编写翻译器,由此先要降级

$ 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    

随之上部分,大家能够预先下载好CUDA安装文件在桌面方式时放进电脑,下载地址点这里,请必须下载runfile文件,不可能是别的文件。

1.下载Anaconda:

https://www.anaconda.com/download/#linux

1.进入BIOS,点击BOOT菜单栏,往下抉择“Secure Boot”:

3.查看NVIDIA版本核实是或不是安装到位:
$ nvidia-smi

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关键词: 88必发国际娱 环境 深度 教程 TensorFlow

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