网络模型maskrcnn-benchmark环境搭建

前言

哎呀，感觉好久没有更新了，打开博客只有可怜的一篇，还是一个月之前发的。。不是不想写，实在是感觉没有什么具有价值的东西可写，在电脑上笔记倒是记了不少，不过想想感觉都是一些摘抄记录。另外感觉写博客也不是那么容易的事，因为写的东西还要给别人看的，需要好好的梳理内容逻辑，用词措辞等。怎么说呢，慢慢来吧，这才刚刚起步。

话说为什么要写这篇博文呢？因为实验室的服务器有问题了，最近我一直在装系统，搭环境之类的，和大多数的新手一样，我也是各种百度，各种找博客解决期间遇到的问题。但是，有些操作可能要做多次才能成功，比如装显卡驱动，我是装了卸、卸了装，装了又装。。。每一次都要重复的去网上查找方法命令。经过多次折磨，终于想要把装搭的方法、过程记录一下。之前我觉得这些没必要写，因为网上都有，现在我明白了，为了以后可能再次经历这个过程，我决定把方法记录下来，那下一次就会方便多了，或许也可以方便他人。

正文

之前服务器的问题是开不了机，每次开机直接黑屏，只显示一行：/dev/nvme0nlp2:clean 1199789/14188544files, 40674657/56741376blocks，连命令行Ctrl Alt F1都进不去，试了一些办法以及找大佬帮忙也不行，最后只能重装系统，装的 ubuntu16.4LTS 。

目标配置

我想要搭建的环境是用来跑深度学习模型maskrcnn-benchmark，采用docker安装，那么就需要显卡驱动，cuda，cudnn，pytorch，docker，nvidia-docker等。

• 本机配置：ubuntun16.4LTS，显卡 RTX2080Ti

安装显卡驱动

1. 首先去官网下载适用于自己的驱动版本，我下载的是 NVIDIA-Linux-x86_64-430.40.run

2. 禁用 nouveau 。

   • sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf，插入

   blacklist nouveau
   options nouveau modeset=0

   • 然后sudo update-initramfs -u ，重启

3. • ctrl alt F1进入命令行执行sudo service lightdm stop

   • 然后卸载原有驱动sudo /usr/bin/nvidia-uninstall，不过从下图来看好像 .run 文件安装的不用卸载，官网文档上面有其它格式文件的卸载方法

     

   • sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-430.40.run
   • sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.40.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

   • 安装选项：continue，continue，32-bit compatibility libraries? NO，nvidia-xconfig update your configuration...? YES。这块记不清了，不确定的网上搜一搜。

4. • reboot 重启
   • nvidia-smi 查看一下是否安装成功

安装cuda

1. • 官网下载适合版本的cuda，我下了cuda_10.0.130_410.48_linux.run

     

   • gcc --version 查看gcc版本，有版本要求

2. sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 安装选项accept no y y y y y

3. 环境设置

   sudo vim ~/.bashrc 在最下面添加

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64 # 根据版本修改
   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin

   source ~/.bashrc

4. • nvcc -V 查看cuda信息

   • cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

     sudo make

     ./deviceQuery

     出现Result = PASS则成功安装

5. 另外，卸载cuda

   cd /usr/local/cuda/bin

   sudo ./uninstall_cuda_10.1.pl

安装cudnn

1. 官网下载与cuda版本匹配的cudnn版本，我下的是cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz cuDNNv7.1.4 Library for linux

2. sudo tar -zxvf ./cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz

   sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

   sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

   贴出官方文档以备参考

3. 查看cudnn cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

安装pytorch

1. 直接上官网选择合适的版本，根据给的命令下载安装即可

2. 还可以离线安装，下载地址：https://anaconda.org/pytorch/pytorch/files。

   下载之后执行conda install --offline pytorch-1.2.0 py3.7_cuda10.0.130_cudnn7.6.2_0.tar.bz2

安装docker

​ wget -qO- https://get.docker.com/ | sh

​ sudo usermod -aG docker xxx xxx是用户名

​ newgrp docker

​ sudo service docker start

​ docker run hello-world

更多docker操作参考：RUNOOB

安装nvidia-docker

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update

• sudo apt-get install nvidia-docker2
• sudo pkill -SIGHUP dockerd

docker安装maskrcnn-benchmark

• 项目地址：maskrcnn-benchmark

  nvidia-docker build -t maskrcnn-benchmark --build-arg CUDA=10.0 --build-arg CUDNN=7 docker/

  安装出错的原因是最新版本的torchvision不再支持pytorch1.2以下的版本，因此需要更改docker/Dockerfile中安装torchvision的命令为

  RUN git clone https://github.com/pytorch/vision.git \
   && cd vision \
   && git fetch && git fetch --tags && git checkout v0.3.0 \     # <=== add this line
   && python setup.py install

  以上解决方法来源于issue#1056，不过后面官方应该会解决这个问题吧，就是不知道是什么时候。。

• 根据上面得到的maskrcnn-benchmark镜像创建容器

  docker run -ti -v 主机映射目录:容器映射目录 --shm-size=64g --runtime=nvidia -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all maskrcnn-benchmark

结语

哎呀，写一篇博文不容易啊，尤其还是这种教程形式的博文。以上基本就是我整个的安装的方法、过程。注意，以上方法在我这边的服务器上面均有效，并不敢保证在其他所有计算机上都有效。。这个博文还是记录的性质多一些，如果能给其他人以帮助那最好不过了。

转载于:https://www.cnblogs.com/QuintinLiu/p/11465311.html