紧接着前几天的事：

  • 非凡的日子，想起了当年的双(1080TI)显卡装机实录

和

  • 炼丹炉买不起了:聊一聊这段日子的显卡行情

之后，决定买一台整机玩玩。

而当初，主机终于回！来！了！主机回来干什么，当然是——配置环境。

老潘之前也有一些配置环境的文章，能够参考：

  • ubuntu16.04下装置NVIDIA（cuda）-gtx965m相干步骤以及问题
  • pytorch-0.2胜利调用GPU：ubuntu16.04，Nvidia驱动装置以及最新cuda9.0与cudnnV7.0配置
  • win10下装置应用pytorch以及cuda9、cudnn7.0
  • 装置cuda9.1内核问题：Unable to locate the kernel source
  • 深度学习-在ubuntu16.04装置CUDA9.1-总结(问题齐全解决方案)
  • 对于在ubuntu上源码装置TensorFLow-1.7.0-cuda9.1-cudnn7.1.2过程中问题解决方案

-_-|| 没想到那会写了这么多配置环境的文章，可能那会遇到的问题比拟多吧...配环境什么的，其实只有严格依照步骤来一步一步配，基本上不会呈现什么问题，呈现问题个别都是咱们某一步没有走对，而退回去再走比拟麻烦而已。

而当初对于配环境来说能够是驾轻就熟了(前几年不晓得踩了多少坑，到当初都印象粗浅)，严格依照步骤来，装置Ubuntu和配置深度学习环境，1个小时多就搞定了。

接下来稍微具体地讲一下过程。

  • Windows下装置Ubuntu-18.04
  • 配置深度学习环境(Cuda+Cudnn+Pytorch+TensorRT)

主机长这样

先放一组图吧。

早晨开机还挺炫的，但其实对于老潘来说炫不炫不重要，性能好就行...

主机配环境

主机回来店家只给我装了Windows零碎，对于老潘来说，打游戏是主要的(哈哈哈哈...)，忍住了先下载一个鬼泣5玩玩的想法。先从Ubuntu官网下载了官网的镜像包。

官网最新的Ubuntu是20.10，但对于搞事的人来说，还是18.04版本好一些(之前实验室用的是16.04)。

开始配置双系统，双系统是必须的，Ubuntu能够搞深度学习，也能够当服务器使，Windows则能够应酬一些游戏和其余应急利用。

对于如何将下载好的Ubuntu零碎镜像制作成U盘、如何装置，老潘这里不赘述了。能够看以下这篇文章，介绍的很具体，我就是依照这个严格来执行的：

  • Windows下装置Ubuntu具体教程

当然如果有问题欢送交换，间接留言即可~

装置过程

尽管不赘述了，但还是简略过一下：

进入BIOS，抉择Ubuntu启动U盘，而后开始装置Ubuntu：

其余一路点点点，而后简略分个区。

而后开始装置...

期待半小时，装好了！

设置SSH

为什么要设置ssh，当然是想让这个Ubuntu充当一个服务器的作用，开启之后能够应用ssh登录去操作。

例如我，能够先把服务器开了，而后应用其余电脑，例如MAC，应用局域网通过SSH连贯这个服务器即可。

怎么开启ssh呢？新的Ubuntu零碎还没有装置SSH。

执行以下命令：

sudo apt install openssh-serversudo systemctl start ssh.service

而后能够通过netstat -lnp | grep 22查看下开启没。

如果想要每次启动主动开启SSH，能够这样：

sudo systemctl enable ssh

这样就差不多啦。

装置NVIDIA显卡驱动

默认Ubuntu装置的是llvmpipe这个显卡驱动，这个是linux下的专用显卡驱动，当初须要换成NVIDIA的。

首先禁用nouveau。

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

加上以下这两句：

blacklist nouveauoptions nouveau modest=0

保留后，而后执行：

sudo updata-initramfs -usudo reboot

重启后，Ctrl+Alt+F1切换到tty界面，敞开lightdm(如果没有则不必管)：

sudo service lightdm stop

而后更新一下apt源以及看一下零碎举荐的NVIDIA驱动版本：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get updateubuntu-drivers devices

依据举荐的驱动版本，装置NVIDIA驱动：

sudo apt-get install nvidia-driver-460

如果嫌慢，能够增加阿里或者清华源：

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

备份之后关上文件，增加以下源即可：

# 阿里云源deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiversedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiversedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiversedeb 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 multiversedeb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiversedeb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiversedeb-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 multiversedeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiversedeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiversedeb 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 multiversedeb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiversedeb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiversedeb-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

别忘了增加之后，进行更新二连：

sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade

这样就能够顺利的装置NVIDIA驱动了。

而后下载好以下三个深度学习伴侣：

开始装置吧！

装置Cuda、Cudnn

Cuda当然是必须要装的。

找到下载好的11.1cuda环境包(当初进去11.2了)，而后执行：

sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

会进去一堆blabla的选项：

  • 1、确保你环境外头是否有旧的cuda，有的话倡议删除
  • 2、批准条款..
  • 3、确认是否要装置驱动、装置demo...以及装置地位确定
  • 4、开始装置ing

对于老潘来说，上一步中曾经装置了cuda驱动，不须要再装旧版的(新版驱动兼容旧版驱动匹配的cuda)，所以这里就把驱动选项去掉，其余的装置依照我的需要循序渐进来就好。

留神
如果你没有root权限，无奈应用sudo，想要装置cuda也是能够的。只有自定义好装置地位即可，运行如下命令即可将cuda装置到以后home下的software文件夹内：
./cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=$HOME/software/cuda --defaultroot=$HOME/software/cuda

不管咋样装置好之后会显示：

依照下面的要求配置环境变量即可:

(base) oldpan@oldpan-fun:~/software$ vim ~/.bashrc  将export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH增加到关上的文件中(base) oldpan@oldpan-fun:~/software$ source ~/.bashrc(base) oldpan@oldpan-fun:~/software$ nvcc -Vnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2020 NVIDIA CorporationBuilt on Tue_Sep_15_19:10:02_PDT_2020Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.74Build cuda_11.1.TC455_06.29069683_0

Cudnn

cudnn的装置就比较简单了，解决压缩包而后复制粘贴就行：

tar -xzvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgzsudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h

装置Anaconda

装置Anaconda也很简略，从这里下载好(不想下的看老潘整顿文末的软件包)：

而后sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh就行。

装置好之后，配置conda以及pip清华源，参考以下文字即可：

  • pycharm批改pip源为清华源,进步下载速度
  • anaconda常用命令配置信息及更换源

装置Pytorch

装置Pytorch就比较简单了，如果不想本人编译，间接从官网依照你的Cuda版本和Cudnn版本装置即可：

https://download.pytorch.org/...

装置好Pytorch之后，测试一下cuda是否工作失常：

>>> 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独自发一篇文章来说吧~

一些资源

配环境须要很多软件包，例如：

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

有些能够在清华大学开源软件镜像站下载，然而TensorRT和CUDA、CUDNN须要从官网下而且须要注册而且很慢。

老潘整顿了一些曾经下载好的软件包。

公众号内回复015获取，能够看看有没有你须要的：

想写的还有很多，下篇再讲(呼呼)。

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参考

https://www.cnblogs.com/masba...
https://blog.csdn.net/ZPeng_C...

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