Rstudio创始人Allaire和Keras之父Chollet合写的“R语言和深度学习”，宣告R也可以做深度学习。书里并不推荐windows 10上运行Tensorflow的GPU版本，而是在Ubuntu上。当然要用GPU版，只好装Ubuntu。

随着安装过程中不断查找资料，发现windows版本的Tensorflow-GPU可能也运行得不错了，这一点有待证实。

这本书的附录A给出了GPU版本安装过程，里面的命令已经过时，好在给出的网站还在。但是网站所给的例子是基于Ubuntu18.04和cuda11.0的，如果完全copy网站的命令进行安装会遇到麻烦，我在这里足足卡了两个星期。

这一篇记录整个安装过程，重点在本地GPU支持的安装。安装之前我连Ubuntu都没听说过，显卡方面的知识约等于零——事实证明这样也行。

安装一共有四步
1. 安装Ubuntu
2. 安装R4.1
3. 安装Rstudio和Tensorflow
4. 安装GPU支持
以下是安装过程和所参考的资料。

1. 安装Ubuntu

策略
- 安装win10 和 Ubuntu20.04双系统
- Ubuntu只用来跑Tensorflow，严禁手欠安装其他东西，以减少不必要的麻烦。
步骤
- 双系统安装参照：(保姆式教学) Win10 + Ubuntu 20.04——双系统安装方法 + 配置显卡 + root权限 + flash调配
  - 在第四步为新系统，分配硬件存储空间中，参考了更详细的分区说明Ubuntu20.04操作系统安装及重中之重：系统分区
重装
- 按照前面的步骤，系统安装过程非常容易，但是手欠尝试安装汉语输入法，把系统搞死，不知道怎么解决，只好重装（一号坑）。重装参照了双系统重装Ubuntu20.04及系统基本配置

2. 安装R 4.1

按照R官网的安装教程即可，按顺序执行第一个框里的命令。在执行完第二个命令之后敲入

gpg --show-keys /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc

如果出现

298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9

的key值，就继续，如果没有，执行以下命令安装key值。

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
sudo apt update

如果系统中有老版本的R，可以看这个网页如何卸载。
完成后如果在应用菜单里找到了R，就是安装成功。

3. 安装Rstudio和Tensorflow包

下载Rstudio安装包
RStudio官网提供了Ubuntu安装包，找最新的版本下载。
安装步骤按照How to install RStudio on Ubuntu 20.04 Focal Fossa Linux
执行。
安装完成后运行Rstudio，若提示configuration failed because libcurl was not found，可能是因为库不完整，需要阅读错误提示，找到所缺库的名字通过终端安装，我自己手动装了三个库libcurl4-openssl-dev, libssl-dev, libxml2-dev（二号坑）

sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev libxml2-dev

在RStudio中安装Tensorflow

安装过程在Rstudio官网，执行

install.packages("tensorflow")
library(install_tensorflow)

注意安装过程中系统会问是否安装Miniconda Would you like to install Miniconda? [Y/n]:，一定要选Y。（选n的话需要手动装aniconda——重装Rstudio并不会有再选一次的机会……三号坑，大坑）

4. 安装 GPU支持（四到N号坑，数不清试了多少次）

在这一步需要安装三样东西：nvidia显卡驱动、cuda、和cuDNN，这三样的版本号要一致。要命的是Tensorflow网页给出的命令参考，如果不加改动照着做的话，会导致版本冲突（下面会详细解释）。对于新手来说尤其要命，因为不懂这些命令是什么意思，也就无从发现版本冲突。

解决方案是所有东西的都装最新版本。这句话听着好像多余，但是开发和维护cuda、tensorflow和Rstudio是三伙不同的人，版本上不同步、被迫迁就旧版本是有可能的。前几次安装cuda出错以后我去找答案，见到一个论坛上有人说Rstudio只支持cuda11.0，把显卡驱动和cuda都降级问题就能解决，事后证明这个方案行不通，而这个答案距现在也就一年的样子。再一次，作为新手，这种情况下想做出正确判断是很难的。（大坑）

注意Rstudio官网给出的GPU支持部分完全过时，可以放心略过。

需要参考的是Tensorflow的GPU支持，安装例子在Ubuntu 18.04 (CUDA 11.0)部分。

安装GPU本地支持一共分为三步，每一步会先列出网页上的原始命令，之后是我在此基础上进行的修改。对照着记录的原因是，cuda未来仍然会升级，但Tensorflow的网页更新可能不会那么及时。知道为什么修改和如何修改，在新版本cuda出来以后就知道如何处理。

具体操作：

1. 指定程序源

Tensorflow网页的原始命令

# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /"
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

实际使用的命令

# Add NVIDIA package repositories
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt-get update
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update

这里做了两个改动：

程序源针对的是18.04版本，所以网址路径中是“ubuntu1804”，在实际执行中需要替换成ubuntu2004，不然第3步中的程序无法找到。
Tensorflow的官网上给出的程序源在nvidia.com，我替换成了developer.download.nvidia.cn。但在实际安装过程中nvidia可能通过识别IP，自动给我导到了cn，不然下载速度不会飞快。
sudo apt-get update运行到最后，会出现几个警示说某些文件夹不存在，如果全部来自服务器上的ubuntu1804文件夹，就没什么影响，可以放心忽略。

2. 安装nvidia显卡驱动

# Install NVIDIA driver
sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-450
# Reboot. Check that GPUs are visible using the command: nvidia-smi

网页中的命令可以直接使用，不用修改
但需要注意，这部分的命令虽然指定安装450版本的驱动，事实上服务器会无视命令中的版本号，自动安装最新版本。截止到现在，最新版本号是470.57.02，所匹配的cuda版本号是cuda 11.4。但网页随后给出的原始命令安装的cuda都是11.0，直接copy运行这些命令将导致冲突。（最大坑，连环坑）。
- 冲突的结果是有些库无法安装，安装完成后系统虽然会报告这些库没有安装，但不会解释原因。
- R运行tensorflow时会提示有个动态库里面有个东西打不开，不影响使用CPU版本，但是GPU版本就没法用了……
实际安装过程中我没有执行这个命令，而是通过Ubuntu里面的Additional Driver找到470进行安装。效果跟apt install是一样的。
不管用哪种方式安装，之后都需要重启，重启后再到终端里运行nvidia-smi，才能看到驱动版本号和cuda的版本号。

3. 安装cuda11.4

Tensorflow网页的原始命令

# Install development and runtime libraries (~4GB)
sudo apt-get install --no-install-recommends \
    cuda-11-0 \
    libcudnn8=8.0.4.30-1+cuda11.0  \
    libcudnn8-dev=8.0.4.30-1+cuda11.0

# Install TensorRT. Requires that libcudnn8 is installed above.
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libnvinfer7=7.1.3-1+cuda11.0 \
    libnvinfer-dev=7.1.3-1+cuda11.0 \
    libnvinfer-plugin7=7.1.3-1+cuda11.0

网页中给出了两个命令，每个命令分别安装三个包：第一个命令安装cuda-11-0, libcudnn8=8.0.4.30-1+cuda11.0，和libcudnn8-dev=8.0.4.30-1+cuda11.0，第二个命令安装libnvinfer7=7.1.3-1+cuda11.0，libnvinfer-dev=7.1.3-1+cuda11.0，libnvinfer-plugin7=7.1.3-1+cuda11.0。（对于Ubuntu新手：命令中的反斜杠“\”是分行符，没有实际含义……小坑）。
如前，原版命令安装的是cuda11.0，但最新版的显卡驱动要求安装cuda11.4和对应的库。找到正确的版本号的方法是
- 到nvidia的开发者网站(https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/)
- 对照着前面Tensorflow网页给出的原始命令的文件名，找适配cuda14的版本。(注意网址中的“ubuntu2004”，如果自己用的是1804，就对照改成ubuntu1804。)
  - 举例来说，对于libcudnn8=8.0.4.30-1+cuda11.0，就找以libcudnn8开头、以cuda11.4结尾的文件，找到的文件是libcudnn8_8.2.2.26-1+cuda11.4.deb，然后把原始安装命令中的libcudnn8=8.0.4.30-1+cuda11.0换成后者。

实际使用的命令

sudo apt-get install cuda-11-4_11.4.1-1_amd64.deb
sudo apt-get install libcudnn8_8.2.2.26-1+cuda11.4.deb
sudo apt-get install libcudnn8-dev_8.2.2.26-1+cuda11.4_amd64.deb

cuda11.4我并没有用apt命令安装，而是使用synaptic，原因还是手欠，想学一下synaptic。我没有把三个包放到一起安装，而是分成了三个命令。

sudo apt-get install libnvinfer8_8.0.1-1+cuda11.3_amd64.deb
sudo apt-get install libnvinfer-dev_8.0.1-1+cuda11.3_amd64.deb
sudo apt-get install libnvinfer-plugin8_8.0.1-1+cuda11.3_amd64.deb

最后三个文件最新版暂时就是cuda11.3，还没有cuda11.4，但不影响Tensorflow的使用。

最后，终于，启动Rstudio，运行

library(tensorflow) 
tf$constant("Hellow Tensorflow")

看到一串“successfully”就算成了。之后又装了GPU版本，运行命令

library(tensorflow)
install_tensorflow(version =  "gpu")

这个包有450M，下载时会断，如果一次安装不成功，再试几次就可以了。

为什么会有连环坑

当几个要件由不同公司提供，一个要件更新，其他要件难以立刻跟上，因此产生了版本冲突。这时候网上的每个解决办法都是临时性的，按照这些办法做，很可能会产生新的错误提示，于是安装过程坑里套坑，逐渐发散，离目标越来越远。识别出连环坑，对及时调整策略止损是非常重要的。

两个连环坑的例子：

某Rstudio论坛上说R只支持cuda11.0，于是自己尝试降级驱动和cuda，没有效果。又有人说他手动安装报错的库，于是记录报错的库，一个个找来下载、安装——当然也没用。当然，过去可能确实有冲突，但现在R的Tensorflow和新版本的cuda已经不再冲突。
还有人说是因为显卡驱动和Ubuntu的Kernel冲突，一顿搜索在nvidia网站上看到一条官方回复，说他们目前不支持Kernel 5.10，便又跑去查什么是kernel、如何降级、如何设置开机时默认使用降级的kernel——当然也没奏效。事实上目前显卡驱动和5.10版的Kernel也没有冲突了。

靠谱的解决办法还是都装最新版本，网上各论坛的、半年之前的解决版本冲突的办法都不要尝试。

Ubuntu + RStudio + Tensorflow的安装过程

1. 安装Ubuntu

2. 安装R 4.1

3. 安装Rstudio和Tensorflow包

4. 安装 GPU支持（四到N号坑，数不清试了多少次）

为什么会有连环坑

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