作業環境
グラフィックス：GPUの システム：Ubuntuの16.04。5。LTS CUDA：10.0 パイソン：3 .X
1. conda環境を作成します。
公式サイトのダウンロード：https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
適切なインストールファイルをダウンロードし、実行します。
1つの CDのINIT 2 のsudo wgetの HTTPS：// repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-MacOSX-x86_64.pkg 3のbash Anaconda3- 2019.03 -Linux-x86_64版。SH
プロンプト、およびインストールディレクトリを選択し、〜/ anaconda3 /ディレクトリのデフォルトインストール。
注：初期化
デフォルトは初期化されていない場合1、、インストール後に、何condaコマンドは、手動で初期化する必要がありません
インストールが終了しました。
あなたがAnaconda3を初期化するために、インストーラを実行したい
condaの初期化を実行して？[はい|いいえ]
[いいえ] >>>
あなたはcondaは全くあなたのシェルスクリプトを修正していないことを選択しました。
あなたの現在のシェルセッションでcondaの基本環境を有効にするには：
evalの "$（/ホーム/皮質/ anaconda3 / binに/ conda shell.YOUR_SHELL_NAMEフック）"
簡単にアクセスcondaのシェル機能をインストールするには、まず、アクティブ：
Condaのinit
あなたはcondaの基本環境が起動時に起動しないことを好むだろう場合は、
falseにauto_activate_baseパラメータを設定します。
conda設定--set auto_activate_base偽
Anaconda3をインストールしていただきありがとうございます。
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アナコンダとジェットブレーンズはあなたのアナコンダパワードもたらすために一緒に働いている
しっかりPyCharm IDEに統合された環境を。
：アナコンダのためのPyCharmはで入手できます
https://www.anaconda.com/pycharm
2、如果选择初始化、则会修改〜/ .bashrcの文件、并创建conda命令
インストールが終了します。 あなたがAnaconda3を初期化するために、インストーラを実行したい condaの初期化を実行して？[はい| なし] 「ディープラーニング」 105Lは、3558C書かれた インストールが終了しました。 あなたがAnaconda3を初期化するために、インストーラを実行したい condaの初期化を実行して？[はい| いいえ] [いいえ] >>> はい WARNING：conda.compatモジュールが廃止され、削除される予定で、今後のリリース。 何の変化 /ホーム/皮質/ anaconda3 / condabin / conda 変化なし /ホーム/皮質/ anaconda3 / binに/ condaない 変更なし/ホーム/皮質/ anaconda3 / binに/ conda- ENV 変更なし /ホーム/皮質/ anaconda3 / binに/ アクティブに 変更なし /ホーム/皮質/ anaconda3 / binに/ 無効 変化なしの /home/cortex/anaconda3/etc/profile.dありません/ conda。SH 変更なし /home/cortex/anaconda3/etc/fish/conf.d/ conda.fishない 変化なし /ホーム/皮質/ anaconda3 /シェル/ condabin / Conda.psm1 変化なし /ホーム/皮質/ anaconda3 /シェル/ condabinを/ conda- hook.ps1 変化なし /ホーム/皮質/ anaconda3 / libに/のpython3ません。7 /のsite-packages / xonsh / conda.xsh 何の変化の /home/cortex/anaconda3/etc/profile.d/ありませんconda.csh 修正 /ホーム/皮質/ .bashrcの ==>変更を有効にするために、閉じて再度開き、現在のシェル。<== あなたがいる場合「condaことを好む日間」の基本環境は、起動時に起動しない にauto_activate_baseパラメータを設定する偽： conda設定 --set auto_activate_base 偽 ありがとうございため Anaconda3をインストール！ ================================================== ========================= アナコンダとジェットブレーンズはあなたのアナコンダもたらすために一緒に働いている - パワード 緊密に統合された環境でPyCharm IDEを。 PyCharm 用：Anacondaはで入手でき ます。https：// www.anaconda.com/pycharm
終了conda環境
1 condaは無効化
2. conda py3.6
1 condaは、-n py36パイソンを作成= 3.6 2 condaがpy36を活性化させます
3.必要に応じてパケットインストール
＃清華変更されたソースピップを
1 MKDIR〜/ .pip 2 タッチ〜/ .pip / pip.conf
＃Pip.confは以下を書き込み
[グローバル] インデックス -url = HTTPS：// pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
インストールパッケージ
1つのピップは、インストール numpyの== 1.16。2 2ピップは、インストール OpenCVの-のpython == 4.1。0.25 3ピップインストール kerasの== 2.1。4 4ピップは、インストール tensorflow-GPUの== 1.13。1
4.インストールnccl2
ダウンロード：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/nccl-install-guide/index.html
CUDA nccl2におけるシステム及び対応するバージョン
。1 のsudo -i-ubuntu1604-レポNCCL- dpkgの2.4。。7 -ga-cuda10.0_1- 1_amd64.deb 2 須藤 APT追加キーは/ var / NCCL-repo- 2.4。。7 -ga-cuda10。0 / 7fa2af80.pub （プロンプト）は 3。 須藤APT更新 4。 須藤は APT インストール libnccl2 = 2.4。7。 - 。1 + cuda10。0 libnccl-DEV = 2.4。7 - 1 + cuda10。0
5.インストールOpenMPIの
ダウンロード：https://www.open-mpi.org/faq/?category=building#easy-build
1つ のsudo wgetの HTTPS：// download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.1.tar.gz 2 はgunzip -c openmpi- 4.0。1。タール .gzを| タール XF - 3 CD openmpi- 4.0。1 / 4 のsudoは./configure --prefix =は/ usr / ローカル 5 sudoを 作るすべてのインストール
6. horovodをインストールします。
ドキュメントの概要：https://github.com/horovod/horovod/blob/master/docs/gpus.md
1 HOROVOD_GPU_ALLREDUCE = NCCLはPIP インストール --no-cache- DIR horovod
発生する可能性のあるインストールの問題：
1、はImportError：libcudnn.so.7：そのようなファイルやディレクトリはありません：共有オブジェクトファイルを開くことができません。
：バージョンによっては、対応するファイルダウンロードhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadを
1つ のsudo -i libcudnn7_7をdpkgを。6.0。64 - 1 + cuda10.0_amd64.deb 2 須藤のdpkg -i libcudnn7-dev_7。6.0。64 - 1 + cuda10.0_amd64.deb