Ubuntu 18.04.2深度学习cuda 10.2环境部署(二)

    深度学习的基本环境部署完成后，现在就要考虑到使用需求来进一步优化环境了，考虑到有些用户需要两张显卡及以上需求，则需要部署cudnn来进行优化了
   在下载之前，需要进行注册，注册很简单，可以使用社交账号进行注册。网站地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

登录后：

根据自己部署的情况选择下载，如下图：

我的环境是Ubuntu18.04，cuda10.2，所以我下载的是：

安装时先安装运行时库，然后是开发人员库，最后是代码示例和用户指南
命令及提示代码如下：



由于工作环境原因，之前的硬件环境暂时用不了，不过后续的部署并不影响。
这种方式安装，可以进行测试，测试命令：
cp -rp /usr/src/cudnn_samples_v7/ /home/xiong/cudnn_samples_v7 #这里是复制到home目录里，我的是xiong用户下的家目录里
cd /home/xiong/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make

这个测试需要前面我们部署的环境，只要前面环境部署成功，在此也就没有问题了。这个图片是以前部署成功截图，只要最后信息显示Test passed！代表成功了
下面就是部署anaconda3了
对于anaconda的安装我进行了各类版本安装以及多版本存在。
安装了最新版本，但是安装TensorFlow-gpu结果不匹配怎么办，重新安装anaconda么？
其实不用重新安装，可以使用虚拟环境指定python版本就可以了。Ubuntu18.04这个系统本身就带有python3.6。只是没有anaconda一些常用的库而已。
所以，安装最新的anaconda3后，出现的情况就是两者并存，默认优先使用最新版本的python，如现在的最新python3.7，装完后执行命令python，默认进入python3.7：

执行python3，也是进入python3.7，要想进入python3.6，只需执行python3.6：

现在开始部署anaconda3了，首先去到官网下载：https://www.anaconda.com/download/
也可以使用国内源：
清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载完成后：
执行sudo bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh #自己选择的哪个版本就换成那个版本名称

这一步回车就可以了
然后就是空格键，这里是查看说明。

这里选择yes

这里比较重要了，如果你要安装多个版本的库，这里就不能用默认的了，需要自己填清楚，比如，你需要安装anaconda3.5.2和最新的Anaconda3-2020.02，那命名就要详细了。比如安装的是anaconda3.5.2和最新的版本，则需要：
/usr/local/anaconda3.5.2或/usr/local/anaconda3-2020-02

回车就好了。安装多环境就要把版本详细的命名，这样以便于后期的维护。需要安装多环境的，只需换一个版本包再执行一次安装，在这里详细把版本命名上去。
这里会自动配置变量，所以，执行conda时，是未找到命令，之所以这样，不是没有配置变量未成功，而是没有更新，秩序执行命令：
source ~/.bashrc
然后就可以使用conda了
naconda3基本已经部署完成了，不过，由于一些需求，只安装最新版本但是TensorFlow-gpu版本不匹配，那就可以创建虚拟环境来安装。命令如下：
conda create –name tf python3.6 #创建tf环境
source activate tf #激活tf环境
conda install tensorflow-gpu=1.9
source activate tf
python3.6
import tensorflow as tf

至此，TensorFlow-gpu就安装完成了
source deactivate tf #退出tf环境
conda remove –name tf --all #删除tf环境
同理，如果安装keras,版本不兼容情况，也可以在创建一个虚拟环境进行安装。
安装pytorch
对于这个安装，可以使用python创建一个虚拟环境来安装，也可以直接安装，下面选择直接安装。
由于国外网较慢，我们可以使用国内源来安装，先配置相关的源：
sudo mkdir -pv ~/.pip
cd ~/.pip
sudo vim pip.conf
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
保存，退出
cd
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 --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
对此，pip源和conda源安装完成了
下面命令是pytorch官网下载指定版本的pytorch命令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
添加国内源完成后，只需在这个命令去掉-c pytorch就可以了
这个命令是下载最新的pytorch版本，如果要下载低版本，命令如下：
conda install pytorch/torch=版本号 torchvision cudatoolkit=版本号 或
conda install torch/pytorch=版本号

  在执行上面命令之前，我们需要相关的权限，否则最后会因为权限问题而报错，命令如下：

sudo chown -R username:username /usr/local/anaconda3.5.2 #这个路径就是之前按照anaconda3填写的路径了。
chmod 775 ./.conda
我部署时就因为没有这个anaconda3文件的写入权限，但是即使777权限也会报错，ls -l anaconda3发现用户组和属主都是root，所以需要修改成你使用的用户属主和属组，也就是你使用的这个账号名，命令中username这个改成你使用的用户的用户名。

对此部署已经完成。
注：注意下机器是x86还是x86_64,我之前没有注意，下载了x86的anaconda3的安装包，安装时报错，百度了好久都没找到解决问题，后来仔细查看安装包的命名才发现下载错了。
虽然我们使用了国内源，但是还是会出现中断信号的问题，在部署过程中，所以，也可以把需要部署的软件包下载到本地，我之前部署pytorch时，下载pytorch总是中断，最后直接登录链接，找到对应的软件包下载链接，直接下载有时也会中断，因为我有迅雷会员，为此使用的是迅雷下载，倒是没有出现中断。然后上传到机器上，我是ssh远程连接，上传完成后。
安装命令如下：
conda install --use-local your-pkg-name
这样就本地安装了。