Ubuntu(GPU)和MacOS(CPU)配置Miniconda、TensorFlow、Keras以及PyTorch
很早之前写的pdf，一直没有贴博客(太懒 )。不管怎么样，希望对入坑新人有帮助。
注：这个教程已经验证的系统：Ubuntu 16.04，MacOS 10.13.6。配置CUDA和CUDNN只适用于Ubuntu (MacOS使用的是cpu版本的包)，其他教程的二者均适用。
我个人喜欢miniconda，因为它轻便，给我一种自由的感觉(需要什么安装包自己装就OK了)。
1 Miniconda
1.1 下载安装包
注：我这里用的是py 3.6
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
1.2 安装Miniconda
找到下载的.sh文件，执行命令
bash ${PACKAGE_NAME}.sh
在安装的过程中，需要注意两点：
(1) 修改miniconda的安装路径。如果需要自定义路径，这一步要自己输入。
(2) 将PATH加入./bashrc。这一步在安装的时候，输入yes即可。
安装完成后，需要重启终端
1.3 加入清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
2 配置CUDA和CUDNN
如果电脑没有GPU跳过即可。注：这个配置过程只成功验证Ubuntu 16.04
2.1 确定版本号
这一步一定要仔细！我的机器是GTX1060，这里我选择使用CUDA 9.0，CUDNN 7.1.4。
2.2 安装CUDA 9.0
2.2.1 安装CUDA包
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
2.2.2 配置PATH
我最初在Ubuntu上习惯使用gedit，其实用vim是最舒服的。
sudo gedit ~/.bashrc
在该文件中末尾加入
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
保存退出后，执行命令
source ~/.bashrc
2.2.3 验证CUDA
检查驱动
cat /proc/driver/nvidia/version
检查CUDA Toolkit：
nvcc --version
监控gpu(使用它来kill某些占显存的无用资源)
nvidia-smi
2.3 安装CUDNN 7.1.4
refer to: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html
注：同样这里只成功验证Ubuntu 16.04。
2.3.1 安装deb文件
sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb
2.3.2 验证CUDNN
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN
3 TensorFlow & Keras
这里我没有使用官网提供的envs的办法。
3.1 安装gpu版本
注：只在Ubuntu 16.04 下验证成功
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu
pip install keras -U --pre
3.2 安装cpu版本
可以去 https://github.com/lakshayg/tensorflow-build/ 寻找你所需要的安装包。
注： 我这里安装的是tensorflow 1.8.0，py 3.6，MacOS和Ubuntu均验证成功
pip install --ignore-installed --upgrade https://github.com/lakshayg/tensorflow-build/raw/master/tensorflow-1.8.0-cp36-cp36m-macosx_10_7_x86_64.whl
pip install keras -U —pre
3.3 验证
执行py代码
import keras
4 安装常用的包
注：这些包都很常用，推荐大家安装，MacOS和Ubuntu均验证成功
conda install opencv scikit-image scikit-learn pandas
pip install jupyter
pip install easydict
pip install lxml
pip install seaborn
pip install tqdm
5 PyTorch
5.1 安装依赖包
注：MacOS和Ubuntu均验证成功
pip install cython
pip install msgpack
5.2 安装gpu版本
refer to: https://pytorch.org/
注：这里基于CUDA 9.0 进行安装，只在Ubuntu 16.04下验证成功
conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch
5.3 安装cpu版本
注：MacOS和Ubuntu均验证成功
conda install pytorch torchvision -c pytorch
5.4 验证
import torch
import torchvision