ubuntu18.04 crea un entorno de aprendizaje profundo desde cero

Mucha gente acaba de empezar a aprender la profundidad respondió con gran entusiasmo, pero a menudo pasa mucho tiempo en el entorno construido y su propia computadora instaló muchas versiones del paquete, no conoce el uso final del entorno que se ejecuta Hasta ahora, debe reconstruirse para un nuevo proyecto.
Para recuperarse rápidamente después de su propia gente y simplemente iniciar ubuntu18.04 después de reinstalar el sistema, puede ver las siguientes lecciones aprendidas (tengo dos años de experiencia para garantizar la estabilidad):

1. Instale ubuntu18.04

No hace falta decir que solo preste atención a:

• Puede ingresar al BIOS en el paso de la instalación del sistema para deshabilitar el Arranque seguro deshabilitado
• Verifique que la instalación del sistema sea normal: cuando ubuntu18.04 está instalado y le pide que reinicie, no aparece información anormal en la pantalla en este momento

2. Cambiar la fuente del sistema

La ventaja de esto es que sentirá que actualizar algunos paquetes será muy rápido.

Busque software y actualizaciones y actualice la fuente a la fuente de Alibaba Cloud, como se muestra

en la siguiente figura: Verifique los socios de Canonical en otro software, como se muestra en la siguiente figura:

Entonces no olvide actualizar:

sudo apt update
sudo apt upgrade

3. Instale el controlador de gráficos NVIDIA

Este paso es un elemento necesario (aunque se le preguntará si desea instalar NVIDIA Accelerated Graphics Driver cuando instale cuda
, pero generalmente se instala así), también es una etapa en la que muchas personas pueden fallar fácilmente. y método probado en mi colección:
Ubuntu 18.04 Instalar el controlador NVIDIA

• Se recomienda ubuntu-drivers devicesseleccionar la versión del controlador recomendada en el siguiente paso.
• Entonces, este tutorial solo necesita nvidia-smigenerar algo similar a lo siguiente después de verlo :

4. Instale cuda y cudnn

Este artículo es mi blog de alta calidad favorito sobre la instalación de cuda y cudnn: Ubuntu18.04 instala CUDA10, CUDNN , y hay algunos puntos más a tener en cuenta:

• Intente instalar cuda10.0, algunas de las versiones superiores de la serie 9 de marcos de aprendizaje profundo no son compatibles
• En STEP3, solo la exportación en la terminal es válida para la sesión actual y se gedit ~/.bashrcpuede modificar, no olvidesource ~/.bashrc
• Se recomienda instalarlo localmente, para que no necesite estar en línea y consumir datos para descargar en el futuro (el archivo .run del parche se descarga e instala de la misma manera)
• Yo personalmente uso más cuda10.0 + cudnn7.4.2, puedes usarlo nvcc -Vpara verificar la versión de cuda
• De hecho, puede instalar cuda10.1 + cudnn7.6.5 ahora. Después de todo, para cuda10.0, pytorch admite hasta 1.4. Es decir, si desea utilizar una versión superior, lo mejor es instalar cuda10. 1 (habrá (Algunas diferencias con cuda10.0)

5. Instale Anaconda3

No hace falta decir que Anaconda3 puede crear fácilmente un entorno virtual y aislar el entorno operativo requerido por diferentes proyectos.

Por lo general, se .shinstala descargando archivos.El siguiente blog de la colección explica: La correspondencia entre la versión de anaconda python y la dirección de descarga de anaconda . Para resumir:

• En la actualidad, la mayoría de ellos se encuentran en el entorno python3.6 o 3.7 (no se recomienda el entorno python3.8), así que solo descargue Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.shy Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh, por separado , consulte la tabla para obtener más versiones.
• Entonces bash ./Anaconda××××××××××××××××××.shesta bien
• Durante el proceso de instalación, se le preguntará si debe escribir Anaconda en la variable de entorno. Si escribe en la terminal, ingresará al entorno de Python de Anaconda. Si no escribe, ingresará al entorno de Python que viene con el sistema si ingresa python3 en la terminal.
• Personalmente, no me gusta escribir variables de entorno, ejecutaré el siguiente comando: Luego ingrese conda activateel entorno virtual base

gedit ~/.bashrc
. /home/lz/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
source ~/.bashrc

• Aunque muchas personas sugerirían cambiar la fuente de conda, descubrí que la administración del paquete conda permitirá actualizar la versión de python durante el uso, por lo que he estado usando pip para instalar el paquete (si desea cambiar o volver a cambiar a la fuente original, aquí hay uno Un blog de alta calidad: anaconda 1, agregue el espejo Tsinghua 2, vuelva a cambiar a la fuente original )

6, fuente de cambio de pip

La velocidad después de cambiar la fuente es simplemente diferente:
cree una carpeta .pip en el directorio de inicio y luego cree un archivo pip.conf en este directorio:

mkdir ~/.pip
gedit ~/.pip/pip.conf

Escriba el siguiente contenido en el archivo pip.conf (reemplazado con la fuente de imagen de la Universidad de Tsinghua):

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

Guardar y salir entrará en vigor.

7. Instale la versión de PyTorch gpu

Nadie instala la versión de la CPU
aquí , correcto -_- No recomiendo instalar de acuerdo con una oración en el sitio web oficial, como por ejemplo:

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

O si quita este último y -c pytorchcambia a la fuente de conda de Tsinghua, la velocidad puede ser más rápida, ninguno de los cuales es mi método favorito.
Mi método es instalar a través de pip:

para cuda10.0, puede ir a: https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html
Más otras versiones del partido se pueden ver aquí: https: // descargar .pytorch. org / whl / torch_stable.html
descargue las versiones correspondientes de torch.whl y torchvision.whl (consulte la figura siguiente para ver la coincidencia de versiones): Ahora se recomienda utilizar la versión de torch 1.3+. Por

ejemplo , la versión que torch-1.3.0%2Bcu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whldescargó es (que representa la versión 1.3.0 de torch, entorno python3.6, sistema linux de 64 bits) y torchvision-0.4.1%2Bcu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl, siempre que se utilice en un entorno activado por conda:

pip install torch-1.3.0%2Bcu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.4.1%2Bcu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

Puede instalar rápidamente la versión de PyTorch gpu (el archivo whl se puede almacenar en el disco duro del dispositivo móvil y no es necesario descargarlo para la próxima instalación)

8. Instalar pycharm

El mejor IDE para python es, por supuesto, pycharm. La última versión también admite el desplazamiento del mouse para mostrar documentos, lo que es especialmente conveniente para ver el código:
recomiende un blog favorito de alta calidad: Ubuntu 18.04 instala PyCharm

Por supuesto, para el paso de activación, utilicé la activación del estudiante, por lo que es la versión profesional genuina (puede leer el cuaderno jupyter)

En este punto, puede instalar el entorno básico para el aprendizaje profundo ~~~~ Resumen de la experiencia, ¡vale la pena recopilarlo!