前言
继上次找到Google Colab 免费GPU之后，又发现了百度AI studio云平台的GPU算力。
百度的是相当优惠：每日使用gpu就可以获得12小时的算力卡，连续五天还可以额外获得48小时算力卡。
搭载的是 飞桨PaddlePaddle 框架，目前并不支持tensorflow-gpu。但是自己可以通过以下配置来使用tensorflow-gpu.
1、选择版本
其实AI Studio我们可以理解为一台免费的云服务器，这样我们就可以在里面配置相应的环境，就和自己本机配置tensorflow环境基本一致。
安装之前注意自己的python版本，tensorflow版本，cuda版本，cudnn版本，一定要相互匹配
可以参考以下版本：
python 3.6
tensorflow 1.12.0
cuda 9.0
cudnn 7.4.1
Linux 16.04 (ai studio系统版本)
2、下载配置文件
1 在ai studio或者notebook下载cuda
!wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.0/Prod/local_installers/cuda_9.0.176_384.81_linux-run
2 新建一个目录~/cuda-9.0/
3 将下载的cuda安装到上述新建的目录中
!sh cuda_9.0.176_linux-run --silent --toolkit --toolkitpath=$HOME/cuda-9.0
4 下载cudnn，注意这个需要去官网注册账号，事先下载到自己的电脑然后，
注意版本要对，然后通过新建数据集上传到ai studio的data/目录下，名字尽量短，下载之后是一个tgz格式 的文件，我把名字改为cudnn-9.0.tgz
5 解压4步下载的文件到根目录,解压之后的cudnn文件名默认为cuda，
!tar -zxvf /home/aistudio/data/data25688/cudnn-9.0.tgz
6 解压把cudnn的指定文件copy到cuda安装文件对应的目录中注意目录要对，这一步只需要做一次就可以
!cp cuda/include/cudnn.h cuda-9.0/include/
!cp cuda/lib64/libcudnn* cuda-9.0/lib64/
至此准备工作完成，这些工作只需要一次就可以，接下来进行环境配置阶段
3、环境配置
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新建虚拟环境
1 在当前目录新建一个文件命名为envm,运行一下脚本，注意文件名即可 !echo 'export PATH=$HOME/cuda-9.0/bin:$PATH\nexport LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HOME/cuda-9.0/lib64' > ~/envm (修正)：此处使用以上路径会导致无法使用 ls 命令，应在envm文件更改为以下内容： export PATH=$HOME/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 2 在终端新建虚拟环境,这里选择与tensorflow版本匹配的python版本 依次,这个需要每次都重新做，我还不知道怎么把这个放到一个shell脚本中，所以只能分开了 conda create -n env_name python=3.6 安装过程选择yes输入y source activate env_name -
激活环境
2 新建脚本命名为chmod_cuda90.sh,加入以下脚本，注意你自己的目录 #!/bin/bash chmod a+r ~/cuda-9.0/include/cudnn.h chmod a+r ~/cuda-9.0/lib64/libcudnn* source ~/envm pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.12.0 3 在终端进入自己的虚拟环境运行上述脚本 source chmod_cuda90.sh就可以使用gpu进行加速了
4、使用tensorflow-gpu
- 每次重启环境只需要运行以下脚本
conda create -n env_name python=3.6
source activate env_name
source chmod_cuda90.sh
参考资料
百度AI studio配置tensorflow环境
白嫖百度AIstudio免费GPU
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11332012 查看本文章
