目录
- 前言
- 开发环境一览
- 显卡驱动安装
- 下载驱动
- 禁用nouveau
- 安装驱动
- 安装CUDA10.0
- 第一个CUDA程序
- 安装cudnn7.5
- 安装TensorFlow1.13
- 最后
前言
之前写过cuda环境的搭建文章, 这次干脆补全整个深度学习环境的搭建.
开发环境一览
- CPU: Intel core i7 4700MQ
- GPU: NVIDIA GT 750M
- OS: UBUNTU 18.04.1LTS 64位
用指令看下英伟达显卡:
lspci | grep -I nvidia
NVIDIA GT 750M
当你搭建完成环境之后, 可以用代码查看硬件信息, 自己写或者官方的例子, 我的NVIDIA GT 750M信息显示如下图, 当然可以直接到英伟达官网查看显卡信息. 这张信息表目前看来就是些参数, 但是后续的并行算法很多时候是依据这些参数来设计的:
显卡信息
官方例子显卡信息
显卡驱动安装
千万不要用UBUNTU附加驱动里提供的显卡驱动!!!
千万不要用UBUNTU附加驱动里提供的显卡驱动!!!
千万不要用UBUNTU附加驱动里提供的显卡驱动!!!
一般来说, 你会遇到一些奇怪的问题, 当然, 锦鲤是不会出问题的(手动滑稽).
这是第一个坑点, 大体有三种展现方式:
- 装完重启进不去系统, 卡住ubuntu加载页面;
- 无限登录;
- 装好了, 进入了系统, 然后输入nvidia-smi指令没有任何反应. 正常情况会弹出一张表, 如下所示:
nvidia-smi
下载驱动
行了, 来说说我的实操:
首先到官网下载显卡驱动, 比方说我是GT 750M, 操作系统是64位Linux, 我就找对应的版本进行下载.
下载驱动
下载驱动
删掉以往的驱动. 注意, 就算你啥都没装, 这步也是无害的.
sudo apt-get remove --purge nvidia*
更新并安装一些需要的库, 先装这么多, 之后装CUDA还有一波.
sudo apt-get update
sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic
禁用nouveau
打开blacklist.conf, 在最后加入禁用nouveau的设置, 这是一个开源驱动, 如图所示:
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
禁用nouveau
禁用nouveau内核模块
echo options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u
重启. 如果运行如下指令没用打印出任何内容, 恭喜你, 禁用nouveau成功了.
lsmod | grep nouveau
安装驱动
来到tty1(快捷键ctrl + alt + f1,如果没反应就f1-f7一个个试, 不同Linux, 按键会略有不同). 运行如下指令关闭图形界面.我在ubuntu18.04.1LTS是ctrl + alt + f3-f6. 然后注意, 以下指令适用于16.04及以前.
sudo service lightdm stop
这不适用于18.04. 18.04可以如下操作:
- 关闭用户图形界面
sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo reboot
- 开启用户图形界面
sudo systemctl set-default graphical.target
sudo reboot
安装驱动, 注意有坑, 一定要加-no-opengl-files, 不加这个就算安装成功, 也会出现无限登录问题.但是在最近几次安装环境的时候, 例如系统是18.04, 驱动是418.43, 这个参数变得无效. 所以如果不能开启安装页面, 可以去掉此参数.
sudo chmod u+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run –no-opengl-files
安装驱动
安装驱动
如果你已经装了, 但是没有加-no-opengl-files, 按照如下操作可以救一下.或者你安装失败了, 有些库缺少了之类的, 可以用以下命令卸载干净重来.
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run –uninstall
顺带一提, 可能会弹出Unable to find a suitable destination to install 32-bit compatibility libraries on Ubuntu 18.04 Bionic Beaver Linux的bug, 然后你需要下面三条指令:
sudo dpkg --add-architecture i386
sudo apt update
sudo apt install libc6:i386
并且中途的选项都选no比较好, 指不定卡死在安装哪个奇怪的东西上.
重启. 用nvidia-smi指令试一下, 如果看到类似下图, 恭喜你, 驱动安装成功. 或者看到附加驱动显示继续使用手动安装的驱动.
nvidia-smi
安装之后在软件和更新当中会显示如下图:
附加驱动
安装CUDA10.0
先来补库.
sudo apt-get install freeglut3-dev libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
安装CUDA10.0
md5检测一下, 不合格要重新下载. 下图是我的检测结果:
md5sum cuda_10.0.130_410.48_linux.run
md5
再次关闭图形界面
sudo service lightdm stop
这不适用于18.04. 18.04可以如下操作:
- 关闭用户图形界面
sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo reboot
- 开启用户图形界面
sudo systemctl set-default graphical.target
sudo reboot
安装时候依旧要加-no-opengl-files参数, 之后一路默认就好.最好不要安装与OpenGL相关的.
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run –no-opengl-files
安装过程
然后会看到三个installed.
安装成功
添加环境变量
vim ~/.bashrc
最后写入:
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存退出, 并其生效.
source ~/.bashrc
运行一些检测命令, 如果和我显示的类似, 恭喜你, 环境配置完成.
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V
环境检测
可以跑一下英伟达提供的学习案例:
deviceQuery
第一个CUDA程序
之前在开发环境部分展示过一个小栗子, 来看看具体代码吧~
vim Device.cu
#include <stdio.h>
int main() {
int nDevices;
cudaGetDeviceCount(&nDevices);
for (int i = 0; i < nDevices; i++) {
cudaDeviceProp prop;
cudaGetDeviceProperties(&prop, i);
printf("Device Num: %d\n", i);
printf("Device name: %s\n", prop.name);
printf("Device SM Num: %d\n", prop.multiProcessorCount);
printf("Share Mem Per Block: %.2fKB\n", prop.sharedMemPerBlock / 1024.0);
printf("Max Thread Per Block: %d\n", prop.maxThreadsPerBlock);
printf("Memory Clock Rate (KHz): %d\n",
prop.memoryClockRate);
printf("Memory Bus Width (bits): %d\n",
prop.memoryBusWidth);
printf("Peak Memory Bandwidth (GB/s): %.2f\n\n",
2.0 * prop.memoryClockRate * (prop.memoryBusWidth / 8) / 1.0e6);
}
return 0;
}
nvcc Device.cu -o Device.o
./Device.o
安装cudnn7.5
首先到官网去下载勾选的4个:
cudnn7.5
然后解压tgz包, 复制文件到cuda环境, 接着安装deb包.
tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo dpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
这样就完成安装了, 用个小栗子来测试下吧, 结果如图示:
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~
cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
结果
安装TensorFlow1.13
很遗憾我的GPU算力只有3.0, 最低要求是3.5, 不过这里还是安装一下tf, 当做练手了.
sudo apt-get install python-pip python3-pip python-dev
sudo pip3 install tensorflow-gpu
安装图示
可以用如下python代码查询版本号和路径:
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
print (tf.__version__)
print (tf.__path__)
image.png
最后我给出一个测试例子, 但是很遗憾, 我是无法运行的.
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
# Just disables the warning, doesn't enable AVX/FMA
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
hello = tf.constant("Hello, tf!")
sess = tf.Session()
printf (sess.run(hello))
效果图
最后
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