linux深度学习环境搭建

前言

自己在Linux下为搭建深度学习环境，重装系统无数遍终于成功。中间遇到过各种坑，所以想在这记录下这些流程，方便自己日后查看和供大家参考。安装的内容是python3下安装gpu版本的tensorflow, caffe

1 win10安装双系统

刚开始学习的时候，是用自己win10的笔记本安装的双系统，参考网址如下：https://blog.csdn.net/s717597589/article/details/79117112

2 基础设置

2.1 下载cmake, vim, pip

sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install cmake
sudo apt install cmake-gui
sudo apt install vim
sudo apt install python3-pip

由于基于python3，所以要安装某些包则用pip3，网页中也使用pip3代替pip

2.2 设置默认的python为python3

udo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150

2.3 设置pip国内源加速

在目录下创建文件 ~/.pip/pip.conf 内容如下：
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

3 安装tensorflow_gpu(cuda8.0, python3.5, tensorflow1.4)

3.1 安装nvidia显卡驱动

系统设置–>软件和更新–>附加驱动–>使用NVDIA–>应用更改–>重新启动

3.2 安装cuda，降低gcc版本，安装cudnn

在下网址只需完成标题的3个操作：https://blog.csdn.net/xiangyong58/article/details/71516120
查看cuda版本：cat /usr/local/cuda/version.txt
查看cudnn版本：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

3.3 安装tensorflow_gpu

pip3 install tensorflow_gpu==1.4

4. 安装opencv3.4.1

按如下网址步骤，其中部分步骤按修改的来：https://blog.csdn.net/cocoaqin/article/details/78163171
5.在解压后的opencv文件中创建编译文件夹：

sudo mkdir build
cd build

6.在应用中搜索cmake软件，最上面两个地址选择依次是opencv地址，build地址。选择后点击Configure进行配置，第一次配置后会出现界面出现红色，需要再点击一次即可。如左下图：

在搜索框中搜索java，去掉右边value的两个勾，接着点击Generate运行结束即可。

1. sudo make -j8 （多线程加速）
2. 网页中最下面的‘只需要分别输入上面图下部分的四行命令就可解决 ’下面的4行指令中nvidia-375，libEGL.so.375.39。文件需要替换成自己相同目录下的文件。

5 安装caffe-gpu(必须先完成3.1，3.2，4)

5.1 gcc版本恢复（仅需解决步骤中的前4张图）：

https://blog.csdn.net/chenshuibiao/article/details/78734957

安装caffe

下载caffe并将其解压放在home目录下，根据下面的网址进行操作：https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/78141202
其中第②步在之前已经安装过，所以不用理会。
Makefile.config修改的第3点：
除了他给的图片取消注释之外，也将该图中的78行取消注释，并将：= 后面修改为 boost_python-py35 python3.5m
对python2进行注释：

取消对WITH_PYTHON_LAYER := 1的注释。之后按照文章继续执行到最后。

5.3 配置caffe的python接口：

参考网址（可忽略）：https://blog.csdn.net/u010193446/article/details/53259294
1.安装Python接口依赖库
在caffe根目录下，有个python文件夹，文件夹里面有个requirements.txt，里面有需要的依赖库和版本信息，按照其安装即可，在安装前，需要先安装fortran编辑器(gfrotran)，因为安装scipy库时需要它，命令如下：

sudo apt-get install gfortran 
cd ~/caffe/python 
for req in $(cat requirements.txt); do pip3 install $req; done

安装结束后，可以执行如下语句验证：sudo pip install -r requirements.txt
可以看到，安装成功的，都会显示Requirement already satisfied，没安装成功的，会继续进行安装。
2. 将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量
先打开配置文件bashrc：sudo gedit ~/.bashrc
在文件的最后面添加：

export PYTHONPATH=/home/XXX/caffe/python:$PYTHONPATH (注意用户名)

然后执行更新配置(有时更新不起作用时，可以重启电脑就会有效)：sudo ldconfig

3.编译python接口：

cd ~/caffe/ 
make pycaffe

4. 验证python接口
进行python环境，引入caffe包，如果没有报错则安装成功！

python
import caffe

注：因为系统或者安装机器的不同，可能会出现一些不一样的问题，出现问题，请粘贴问题自行google或百度，都是有答案的。