profonde image matage des instructions de configuration d'exécution de projet
Avant-propos: Cet article décrit comment configurer l'environnement d'exploitation cuda10.2 + cudnn7.6.5 + pytorch1.1.0 + python3.6 dans un environnement système ubuntu. Dans cet article, il y a l'hypothèse que vous avez ubuntu installé le dernier pilote de la carte vidéo et le fonctionnement. Il y a cinq grandes étapes, suivi dans l'ordre par la description enregistrement. Article de référence: https: l'installation //www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html cuda + cudnn et https://blog.csdn.net/JohnsonSmile/article/details/89597095 créer un environnement virtuel + l'installation pytorch
5.1 Installation cuda10.2
5.1.1 télécharger cuda10.2
Cuda lien de téléchargement ci-dessous, s'il vous plaît télécharger la version requise en fonction de leur réelle
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
5.1.2 Installation cuda10.2
La première étape téléchargement recommandé « runfile (local) » document au motif que le processus d'installation est relativement simple, la déclaration est la suivante. Dans la commande d'exécution du terminal et puis entrez l'expression, parce que cuda vient installé par le pilote graphique par défaut, que vous avez déjà installé un conflit de pilote graphique, donc après un retour chariot, vous devez installer le pilote graphique du « crochet » pour annuler out.
sudo sh xxxxxxxxx.run
La deuxième étape, une fois l'installation terminée, vous devez modifier les variables d'environnement. Comme suit:
# 打开环境配置文件，terminal命令如下：
sudo gedit ~/.bashrc
#然后在文件最后添加下面3行，保存
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
# 然后刷新环境变量，terminal命令如下
source ~/.bashrc
La troisième étape consiste à tester si l'installation est réussie cuda, terminal suit la déclaration que. Si le numéro de version show cuda Description Pas de problème.
nvcc -V
5.2 Installation cudnn7.6.5
5.2.1 télécharger cudnn7.6.5
La première étape, pour aller sur le site officiel à télécharger, pour vous inscrire et vous connecter et remplir un questionnaire avant de télécharger, télécharger le fichier correspondant en fonction de leurs besoins.
# 官网下载cudnn链接
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download?spm=a2c4e.10696291.0.0.1df819a4HJWSTe
# 一共要下载四个文件，名字如下：
cuDNN Library for Linux，
cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04(Deb)，
cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04(Deb)，
cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04(Deb)，
Une deuxième étape de code exécuté séquentiellement installé cudnn
# 解压 cuDNN Library for Linux，terminal命令如下：
tar -zxvf xxxxxxxxx.tgz
# 将解压出来的文件复制到安装的CUDA环境中，terminal命令如下：
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/inlude
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
# 更改文件权限，terminal命令如下：
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
# 依次安装 cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04(Deb)，cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04(Deb)，cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04(Deb)三个Deb 包，terminal命令如下：
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
La troisième étape, après la fin de l'installation, redémarrez le système, puis tester l'installation a réussi.
# 测试命令如下
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~
cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
Test Emergence passé! Aucune erreur qui est installé avec succès
5.3 pour créer un environnement virtuel
5.3.1 installation crée une boîte à outils environnement virtuel virtualenv
commande de terminal est la suivante:
sudo pip install virtualenv
sudo pip install virtualenvwrapper
5.3.2 pour créer un environnement virtuel pour développer des versions de python
commande de terminal est la suivante:
# virtualenv -p [/usr/bin/pythonx] [path/env_name]
virtualenv -p /usr/bin/python3.6 ./env_python3.6
# (验证操作)进入虚拟环境的terminal命令，进入虚拟环境路径-》bin目录下，激活虚拟环境：
source activate
# （验证操作）退出虚拟环境
deactivate
5.4 Installation pytorch
5.4.1 pénétrer dans l'environnement virtuel
# 进入虚拟环境的terminal命令，进入虚拟环境路径-》bin目录下，激活虚拟环境，terminal命令如下：
source activate
5.4.2 montage pytorch1.1.0 + torchvision0.3.0
# terminal命令如下：
pip install torch==1.1.0 torchvision==0.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
5.4.3 modifier la version 5.4.0 Pillow
installation par défaut Pillow de la version 7.0.0 est donnée au moment de la torche à l'importation, commande de terminal:
pip install Pillow==5.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
5.5 Installation requirements.txt
L'autre projet a nécessité le kit d'installation, à l'intérieur du fichier requirements.txt projet. commande de terminal est la suivante:
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
