deepin15.5搭建深度学习环境,CUDA8.0
不需要Ubuntu那么折腾的方法,所有的都是一键安装,不需要下载安装包,用Ubuntu方案折腾好久没成功
安装NVIDIA驱动
两种方法:
商店安装
- 在深度商店直接下载深度显卡驱动助手程序 (不要使用命令安装,命令安装没有界面不方便)
- 安装驱动(等待驱动助手好了就行)
- 切换为Nvidia独显方案(不要使用大黄蜂方案,因为深度学习太不方便了,需要切换显卡,直接用独显省的麻烦)
切换后需要重启系统,会需要很长时间,千万别强制关机,卡住按按回车就好了,然后会出现一个3D动画是测试显示效果的,直接确认就重启了。
重启进入系统输入:
安装nvidia-smi
sudo apt-get install nvidia-smi
输入nvidia-smi检查是否安装成功(因为我们用的直接是独显,所以不要加optirun),出现显卡型号温度等信息就说明安装成功了
命令行安装
不需要安装大黄蜂方案
直接安装源内闭源驱动包
sudo apt-get install nvidia-driver #安装驱动包
如果以上命令不能正常安装驱动,请终端执行:
ubuntu-drivers list #检测合适的驱动包
然后使用如下命令安装对应的驱动包,例如检测的结果为nvidia-legacy-340xx-driver
sudo apt-get install nvidia-legacy-340xx-driver #安装驱动包
其他步骤和商店安装一样
安装CUDA
- 安装配置gcc,g++
因为cuda版本原因,cuda8之前都只支持g++-4.8,gcc-4.8
降级gcc,g++,并创建软连接
sudo apt install g++-4.8 gcc-4.8
cd /usr/bin
sudo rm gcc g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
sudo ln -s gcc-4.8 gcc
- 下载CUDA开发工具,官方源就是CUDA 8.0的
sudo apt install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-nsight nvidia-visual-profiler
- 测试安装是否成功,在终端输入
nvcc -V
显示CUDA的版本,就说明安装成功了。(最近NVIDIA网站备案问题下载不了驱动和CUDA了,这个方法都不用下载)
安装深度学习加速器 cudnn
- 下载cudnn的安装包(大家直接百度云盘搜索,NVIDIA网站挂了,等会我可以上传一波百度云)。
- 直接解压,随便放在那里
- 把解压出来的cuda/include的所有东西复制到/usr/include,cuda/lib64所有东西复制到/usr/lib中
在终端上编辑如下代码:
cd cuda/include
sudo cp *.h /usr/include
cd ../lib64
sudo cp libcudnn* /usr/lib
这样cudnn就安装完成了
安装Tensorflow-gpu版
pip install tensorflow-gpu==1.4 (注意)cuda8.0只支持TensorFlow-gpu 1.4版以下的
python
>>> import tensorflow as tf
>>> sess=tf.Session()
如果正确显示显卡信息说明安装成功了
参考
[1].deepin linux 15.5 + 小米笔记本pro 下的深度学习环境tensorflow-gpu 1.4版本搭建过程
[2].Deepin15.4.1安装Caffe