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:
linux深度学习环境搭建_第1张图片
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:
在这里插入图片描述
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

linux深度学习环境搭建_第2张图片
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。

你可能感兴趣的:(环境搭建)