如何搭建和安装基于ubuntu的各种深度学习软件(python/anaconda/cuda/pytorch/opencv)

如何安装Ubuntu系统

整个ubuntu安装非常简单,加上下载的时间也只需要10分钟以内就能装好。
a.从aliyun下载ubuntu镜像是最快的,2G的东西3分钟下好
b.准备一个U盘,下载ultroISO,用该软件打开ubuntu iso文件,并通过该软件的启动/写入硬盘映像,无需修改其他设置,硬盘驱动器选择U盘,写入方式为USB-HDD+,把iso文件直接写入U盘(需要4-5分钟),即可得到一个启动盘
c.重启按F12进入BIOS,会先选择boot device,此时可选U盘启动(比如一个aigo U330 U盘)即从U盘启动
d.进入安装后会首先选择是保留当前windows10系统并安装ubuntu,还是擦除dist安装ubuntu,选择擦除disk后点击install Now即可开始安装

如何评估相关软件的匹配

如何搭建和安装基于ubuntu的各种深度学习软件(python/anaconda/cuda/pytorch/opencv)_第1张图片

如何搭建基于ubuntu的深度学习软件系统

a.安装GPU显卡驱动

  • GPU显卡安装前,可能会因为显卡输出的分辨率太高(比如是1960x1080),而显示器的分辨率不够(部分旧显示器为1440x900),导致显示器无法显示GPU显卡的输出并提示“显示器输出超范围”,此时可以利用一块高分辨率的显示器先启动系统,然后再设置系统分辨率为1440x900,然后用回低分辨率显示器就可以显示了。

  • GPU显卡驱动安装需要借助make工具,所以需要预安装make工具,否则会报错无法找到make工具而安装失败

sudo apt-get install make
  • 现有ubuntu系统集成了一个Nouveau驱动用于默认情况下适配各种N卡,该驱动是第三方开发的N卡驱动,但该驱动没有得到NVIDIA的支持,所以当采用GPU作为显卡运行时默认就是使用Nouveau驱动,也会导致无法安装Nvidia官方显卡驱动,否则会在安装前报错ERROR:The Nouveau kernel driver is incompativle with NVIDIA driver。解决办法就是:最新版nvidia驱动安装失败时会在最后提示因检测到nouveau驱动,可以帮用户创建一些modeprobe configuration files,同意后就会自动创建禁用nouveau驱动的文件,后续如果不想禁用则要手动删除/etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf。创建完成后重启系统。此时显示器接收的是从GPU输出的信号,但GPU又没有显卡,所以大多数情况就会使用集成显卡,显示的是极低分辨率的大图标桌面(也有小概率可能直接黑屏,什么图形界面也不显示,那就需要进入文字模式进行安装了),然后可以找到下载好的Nvidia显卡驱动,运行安装即可。

  • 下载下来的显卡驱动为.run文件,该文件默认无法运行,需要通过chmod指令修改该文件权限为可执行权限,然后才可运行.

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run
  • 检查安装成功nvidia显卡驱动的方式:输入如下,就可以看到当前显卡信息
nvidia-smi

b.安装anaconda:
最先安装anaconda,因为有了anaconda就有了python和大部分其他软件

  • 官网下载安装文件,为一个sh文件
  • 终端打开,输入bash Anaconda…sh即开始安装
  • 完成安装后默认启动的终端都是base环境,也就是anaconda默认的一个环境,启动anaconda需要在终端输入:anaconda-navigator
  • 终端输入python:显示为python3.8.5,gcc7.3.0
  • 如果要降级python:参考anaconda给出的默认方法,先下载最新anaconda,然后降级到指定python版本,比如降级到python3.7降级方式就是在终端直接输入conda install python=3.7

c.更新conda源为清华源:
参考:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
先执行如下在用户目录生成.condarc文件(即/home/.condarc,ctrl+h切换隐藏文件)

conda config --set show_channel_urls yes

然后用gedit打开该.condarc文件中粘贴如下内容,即可添加Anaconda python免费仓库

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

然后运行如下指令清除索引缓存,确保使用镜像提供的索引

conda clean -i

d.更新pip源为清华源

  • 首先在~目录下创建一个.pip隐藏文件夹,然后在该文件夹下创建pip.conf文件,并输入相关国内源即可,后续下载opencv的速度就跟得上了。
cd ~
mkdir .pip
sudo gedit ~/.pip/pip.conf
// 然后在打开的文件中输入如下信息
[global]
index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

e.安装搜狗中文输入法

  • 先要安装fcitx: 然后才能在下一步选到fcitxjhtrstysgfhshs
sudo apt-get install fcitx
  • 网页搜索sougoupinyin,下载deb直接双击安装即可
  • 然后从applications中找到fcitx configure,选择+号添加新的输入法,取消Only show current language选项,然后搜索sougou关键字找到添加,此时就应该可以中文输入了

f.安装pycharm

  • 这是最经典的python开发IDE,需要从官方下载社区版,为免费开源的,而专业版则是收费的,下载为tar.gz压缩文件格式
  • 解压缩,然后运行sh文件,即可启动pycharm
tar pycharm.tar.gz
sh ./pycharm.sh
  • 启动项目后务必选择python编译器,从项目/settings/Project/Python Interpreter中点击右边小齿轮/show all,再点击左下角加号,添加Existing environment/conda python3.7,并勾选Make available to all projects,从而每次都可以使用conda的python编译器,这样才能调用得到conda安装的相关软件包。
  • 由于每次运行pycharm都得到安装文件包的bin目录运行sh ./pycharm.sh比较麻烦,解决方案就是启动pycharm后,从tools/create desktop entry,从而可以从ubuntu的applications列表里找到,即创建了快捷方式到/usr/share/applications文件夹。

g.安装vsc
打开ubuntu自带的软件中心,搜索visual studio code,安装即可

  • 安装相关插件:chinese, python, c/c++
  • 只需要安装好python插件,就可以直接创建py文件,并F5调试运行
  • 但安装c/c++插件以后,还需要手动安装gcc/g++编译器,然后还需要修改task.json,把command从“/usr/bin/cpp”修改成”/usr/bin/g++”即可F5调试运行

h.安装gcc/g++
原本以为ubuntu是自带gccc/g++编译器的,但发现没有。需要自己安装,否则在vsc里边想写点c/c++代码都写不了,安装方式都很简单:

sudo apt install gcc
sudo apt install g++
gcc -v
g++ -v

i.安装opencv-python

  • 可直接通过pip安装,如下即可,自动选择安装了opencv4.5版(务必先更换了pip源,否则可能下载不下来。且即使更新了pip源,也需要反复拉取多次才能安装成功)
pip install opencv-python

j.安装cuda toolkit

  • 为了兼容性,选择了比较主流的cuda10.1
  • 在anaconda的base环境下,直接终端输入如下,则安装了cuda10.1以及配套的cudnn
conda install cudatoolkit=10.1

k.安装pytorch

  • 首先安装GPU驱动,并把conda源改为国内源,否则pytorch(500M+)拉不下来,然后通过pytorch官网找到安装命令,注意要适配合适的cuda版本。
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch
  • 如果conda换源也下载不下来pytorch,那么可以连手机热点,速度比pc网络快得多,然后直接从conda cloud网站上把对应文件名的pytorch拉取下来,放到/home/anaconda3/pkgs/文件夹下,并把之前下载失败的pytorch删掉,然后再重从只能高端你切换到/home/anaconda3/pkgs/文件夹下用conda离线安装即可:
    注意:跟pytorch一起更新的一些附属包,conda应该自动从远端拉取,只有像pytorch这种大包conda拉取不了才自己下载。
conda install --use-local pytorch-1.7.1-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2

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