第一节 深度学习环境的

第一节 深度学习环境的配置

1. 基础知识介绍

GPU是深度学习常用的，相对CPU会大大提高其效率。
CUDA 是NVIDIA公司推出的运算平台，主要支持通过GPU实现数据计算
cuDNN是NVIDIA公司针对深度神经网络的一个GPU加速库

2. 深度学习环境安装步骤

(1) 安装NVIDIA官方驱动
(2) 安装CUDA
(3) 安装cuDNN
(4) 安装tensorflow-gpu
(5) 安装pyTorch

3. 具体安装内容

1） 安装NVIDIA驱动——根据CUDA版本显示从而确定NVIDIA版本
a. 通过ubuntu标准库安装     
ubuntu-drivers devices    
sudo ubuntu-drivers autoinstall   ||     sudo apt install nvidia-396
b. 通过ppa安装_测试成功     
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa     
$ sudo apt update     
sudo ubuntu-drivers autoinstall   ||     sudo apt install nvidia-396
c. 通过NVIDIA官方驱动安装     
2） 安装CUDA和cuDNN
      下载CUDA和cuDNN，其中cuDNN需要注册下载
       CUDA下载run版本，cuDNN下载for linux压缩包 

       注意：在CUDA的安装中，除了在问安装显卡驱动时选no外，其他默认或者yes即可。
             安装完成后要配置环境变量
       export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH:+:$PATH}}      #注意，根据自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...
       export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 
          #注意，根据自己的版本，修改cuda-9.2/9.0...    
      安装cuDNN      
           将其解压后得到“cuda”文件夹，将其文件夹内容复制到cuda安装文件夹即可
      sudo cp cuda/include/cudnn.h    /usr/local/cuda/include      
          注意，解压后的文件夹名称为cuda ,将对应文件复制到 /usr/local中的cuda内
       sudo cp cuda/lib64/libcudnn*    /usr/local/cuda/lib64
      sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h   /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4. pyTorch的安装

1. 安装Anaconda
 sudo sh Anaconda*.sh
 2. 设置清华镜像
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 conda config --set show_channel_urls yes
 3. 创建虚拟环境     
 conda create -n pytorch  python=3.7    
 conda  env  list  //查看虚拟环境     
 conda activate pytorch  || source activate  pytorch  //进入虚拟环境
 4. 选择pyTorch安装版本
 网址：https://pytorch.org/get-started/locally/
 conda install pytorch torchvision cuda92 -c pytorch
 5. 验证是否安装成功
 import torch
 import torchvision
 print(torch.cuda.is_available())  #True