Ubuntu18.04+RTX 2080Ti+CUDA 10.0 +cuDNN+PyTorch搭建深度学习环境

基本硬件环境

硬件基本信息

硬件	型号
CPU	I7-9700k
GPU	RTX 2080ti
内存	DDR4 2666 16GB*2
主板	ASUS Z390-A
机箱	Tt(Thermaltake) 启航者S5
电源	海盗船 850W 支持2080ti
SSD固态硬盘	三星 500GB M.2接口 860 EVO
HHD机械硬盘	西部数据 1TB SATA3接口
CPU散热器	九州风神 玄冰400 12cm
机箱散热器	先马(SAMA) 黑洞 12cm * 3

SSH

SSH无密码登陆

• 安装SSH Server

  Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server：

  sudo apt-get install openssh-server

• 登陆本机

  ssh localhost

  此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 ,但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

• SSH 无密码登陆

  首先退出刚才的 ssh，回到了我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：

  exit                           # 退出刚才的 ssh localhost
  cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
  ssh-keygen -t rsa              # 会有提示，都按回车就可以
  cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  # 加入授权
  

  此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了

安装驱动

linux安装NVIDIA显卡驱动

驱动下载地址 ,下载时切记选择.run版本，我们下载的版本是NVIDIA Linux-x86_64-430.40.run

安装驱动之前要安装其他需要的依赖工具：

sudo apt-get install gcc g++ make

检测驱动是否成功安装

方法1:使用nvidia-smi命令测试

英伟达系统管理接口（NVIDIA System Management Interface, 简称 nvidia-smi）是基于NVIDIA Management Library (NVML) 的命令行管理组件,旨在(intened to )帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。

在终端输入命令nvidia-smi

方法2:使用nvidia-settings命令

在终端输入命令nvidia-settings

会调出NVIDIA的驱动管理程序：

如果打开的页面能够看到驱动的版本号，如本案例所示为430.40，则nvidia-setting安装正常。

搭建深度学习环境

CUDA 10.0安装

进入CUDA toolkit download官网之后会显示CUDA最新版本，这个时候先别急着选系统和下载文件类型，先看一下下什么样的CUDA版本能够跟PyTorch适配。

• 进入PyTorch官网
  
  我们能看到可选择的CUDA版本只有9.2和10.0，因此我们去CUDA官网下载10.0版本

• CUDA toolkit起始界面

  

• 选择适配的CUDA版本

  打开显示的是最新的10.1 版本，这里我们选择“Legacy Releases”查看之前发布的版本,并如下图所示选择“CUDA Toolkit 10.0”版本

• 定制化下载CUDA 10.0

  

• 安装CUDA

  sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

  然后会出现很长的协议书，一直按到最后出现如下需要用户选择的界面：

  

  之后，按照提示安装即可。我依次选择了：

  1 accept #同意安装
  2 n #不安装Driver，因为已安装最新驱动
  3 y #安装CUDA Toolkit
  4  #安装到默认目录
  5 y #创建安装目录的软链接
  6 y #复制Samples一份到家目录
  

  安装完成界面（由于我们没有选择安装driver，因此会显示不完全安装，但是CUDA toolkit都已成功安装就可以了）：

  

  以及安装过程中有CUDA location:

  

  在本例中cuda被安装到的路径为/usr/local/cuda-10.0

• 更改环境变量、创建动态链接库并创建链接文件

  • 声明环境变量

    $ sudo vim ~/.bashrc

    在文件(在用户目录下)的尾部,输入内容如下：

    export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:$PATH}} 
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    

    保存退出,并输入下面指令使环境变量立刻生效:

    $ source ~/.bashrc

  • 设置环境变量和动态链接库

    $ sudo vim /etc/profile

    在打开的文件末尾加入:

    export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

  • 创建链接文件

    $ sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

    在打开的文件中添加如下语句:

    /usr/local/cuda/lib64

    保存退出,然后执行

    $ sudo ldconfig使链接立即生效。

• 检查CUDA是否安装成功

  nvcc --version

  

• CUDA Sample测试

  切换到 CUDA 10.0 Samples 默认安装路径(即在/home/用户/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples 目录下), 终端下输入：

  $ cd NVIDIA_CUDA-10.0_Samples
  $ sudo make all -j4
  

  

• 查看CUDA 驱动和CUDA toolkit版本

  $ cd bin/x86_64/linux/release
  $ ./deviceQuery
  

  

  Q：这个时候存在一个问题 如果CUDA驱动比CUDA版本要高 是否可以支持？

  

安装cuDNN

先在NVIDIA官网注册用户名和密码，然后进入cuDNN下载页面，需要与BUDA10.0环境适配，因此我们选择下载以下几项来安装：

• 首先解压tgz包

  tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.2.24.tgz

• 复制文件到cuda环境

  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*
  

• 安装deb包

  sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
  sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
  sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
  

• 测试是否安装成功

  cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~
  cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
  make clean && make
  ./mnistCUDNN
  

  

  显示“Test passed!”即测试通过！

安装Python、Anaconda和Pip

Python

• 下载python 3.7.2 源程序压缩包

  $ sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.2/Python-3.7.2.tgz

• 解压

  $ tar -xzvf Python-3.7.2.tgz

• 配置

  $ cd Python-3.7.1
  $ ./configure --enable-optimizations
  

  执行上述语句将启用代码的发布版本，可以优化二进制文件以更好的更快的运行，但是需要运行测试，编译时需要花费一些时间（大约半小时），也可以不进行这一项配置。

• 编译和安装Python 3.7.2

  $ sudo make
  $ sudo make install
  

  • Debugging

  在执行$ sudo make install时出错

  1. 出现的问题

     “zipimport.ZipImportError: can’t decompress data; zlib not available Makefile:1130: recipe for target ‘install’ failed make: *** [install] Error 1“

     解决方案

     安装zlib1g-dev

     $ sudo apt install zlib1g-dev

  2. 出现第二个问题

     “ModuleNotFoundError: No module named ‘_ctypes’
     Makefile:1130: recipe for target ‘install’ failed
     make: *** [install] Error 1”

     解决方案

     $ sudo apt-get install --reinstall zlibc zlib1g zlib1g-dev
     $ sudo apt-get install libffi-dev libssl-dev libreadline-dev -y
     

     然后重新执行$ sudo make install,显示：

     

• 查看Python版本

  $ python --version

  

Anaconda

Method 1 参考Anaconda快速安装攻略

由于在官网下载非常慢，并且经常网络断掉，因此最好在清华大学开源软件镜像站中下载，具体下载链接 ，在该页面滑倒最后可以下载最新版本。本案例选择下载Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh版本。

• 进入下载文件的位置

  $ cd Downloads/

• 运行.sh文件：

  $ bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

• 进入注册信息页面，输入’yes’

  安装过程中会提示

  Anaconda3 will now be installed into this location:
  /home/silver/anaconda3

  • Press ENTER to confirm the location
  • Press CTRL-C to abort the installation
  • Or specify a different location below

  我们不更改安装路径的话继续输入

  出现如下界面则说明anaconda成功安装，这里询问是否需要安装VScode，一般不需要的话就输入"no"

  

• 将anaconda加入系统环境变量

  sudo vim ~/.bashrc

  加入：

  export PATH=/home/silver/anaconda3/bin:$PATH

• 在终端中输入

  conda info

  即可查看详细信息

如何启动Anaconda图形化界面

$ source ~/anaconda3/bin/activate root
$ anaconda-navigator

Method n(官网下载非常慢 不推荐！) 进入Anaconda官网下载页面

下载相应版本安装即可:

sudo sh Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

安装PyTorch

进入PyTorch官网，根据自己的环境来定制化选择PyTorch下载安装版本，选好之后复制下方的命令行：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

下载完成提示：

安装Tensorflow

• 首先安装NVIDIA必要组件：

  $ sudo apt-get install libcupti-dev

• 先确保linux上pip可用

  $ sudo apt-get install python3-pip python3-dev # for Python 3.x

• 然后用pip3(针对python3.x版本)安装gpu版本的TensorFlow

  $ pip3 install tensorflow-gpu

  安装过程中遇到了两个错误提示：

  • ERROR1:

    ERROR: 1.14.0 has requirement setuptools>=41.0.0, but you’ll have setuptools 39.1.0 which is incompatible.

    • 出错原因：setuptools 版本太低

    • 解决方案：更新setuptools版本 输入：

      pip install --upgrade setuptools

    • 命令执行结果：

      

  • ERROR1:

    ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

    • 出错原因：不能够卸载’wrapt’,因为我们不能准确判断它归属于哪个文件，这将会导致部分卸载

    • 解决方案：输入

      pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr

    • 命令执行结果：

      

• 此时再重新执行$ pip3 install tensorflow-gpu

  当我们解决完各组件的安装问题后，即可成功安装tensorflow，安装成功界面如下：

  

• 检测tensorflow是否安装成功并查看版本号

  import tensorflow as tf
  print(tf.__version__)  ##两条下划线
  

  

• 在VS Code中运行一个Tensorflow程序

  • 案例来自斯坦福大学NLP课程 cs224n Lecture7 参考链接

  • 程序执行之前需要安装numpy包

    import tensorflow as tf 
    import numpy as np
    
    # create data
    x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)     # 随机生成100个随机数列 
    y_data = x_data*0.1+0.3 
    
    ###Create tensorflow structure start###
    Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))  # W大写代表可能是权重矩阵，里面的参数分>别是[1] 代表1维矩阵 ，生成随机数范围指定从-1.0到1.0
    biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
    
    y = Weights * x_data + biases
    
    loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)   # 0.5代表学习率
    train = optimizer.minimize(loss)  #训练的过程就是不断在最小化损失函数的过程
    
    # deprecated 
    # init = tf.initialize_all_variables()
    init = tf.global_variables_initializer()
    
    ###Create tensorflow structure end###
    
    sess = tf.Session()
    sess.run(init)
    
    for step in range(201):
      sess.run(train)
      if step % 20 == 0:
        print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases))
    

  • 终端输出结果

    

    我们在终端执行结果界面可以看到程序已经运行在RTX 2080 Ti上，GPU提供7.5的算力。

至此，深度学习环境搭建完成！！[撒花]
今天也是一个爱(有)学(耐)习(心)的女孩纸呢嘻嘻～

Reference

linux安装NVIDIA显卡驱动

ubuntu18.04安装2080ti教程

多显卡驱动踩坑记

​ 我在安装NVIDIA驱动时也遇到过突然系统重启进入TUI(文本命令行界面)，如果想要进入图形界面需要Ctrl+Alt+F1,或者TUI界面下，Ctrl+Alt+F1+F2一起按一定能进入图形界面。

安装CUDA_配置环境变量

Ubuntu 18.04 安装 python3.7

Python3.7安装：ModuleNotFoundError: No module named ‘_ctypes’

Anaconda快速安装攻略

cuDNN安装测试