內(nèi)容提要

第一部分:百度云主機GPU使用嘗試

第二部分:下載機的軟件安裝（下載機，低配置的機器，用來下載東西)

第三部分:GPU機器的開通和查看

第四部分:GPU機器的軟件安裝

第五部分:GPU機器做實驗

第一，二，三部分參考上一篇博文

?

第四部分:GPU機器的軟件安裝

參考老師第二課的cuda安裝教程

參考博客:http://blog.csdn.net/u011331731/article/details/79332356

前提:

首先查看apt-get是否是國內(nèi):ok

(把阿里云的追加形式copy進去,update和upgroud 時遇到圖形選擇框,都選擇了keep xxx的那一項(第一個是默認,第二個需要手工調(diào)整)))

修改pip的下載地址:ok

1、??? 添加驅(qū)動源

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

2、??? 安裝Nvidia驅(qū)動

sudo apt-get install nvidia-367

sudo apt-get install mesa-common-dev

sudo apt-get install freeglut3-dev

執(zhí)行上述3命令后應(yīng)當(dāng)驗證是否安裝ok

參考：http://blog.csdn.net/u010837794/article/details/63251725

執(zhí)行完上述后，重啟：

sudo reboot

必須要重啟哦。重啟后執(zhí)行

nvidia-smi

如果出現(xiàn)了你的GPU列表，則說明驅(qū)動安裝成功了

另外也可以通過：nvidia-settings查看自己機器上詳細的GPU信息。這個會彈出圖形界面的東西，不建議使用。

3,掛在數(shù)據(jù)盤到gpu機器,并將相關(guān)信息copy到gpu自帶數(shù)據(jù)盤中

掛載已經(jīng)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)盤到gpu機器的目錄下

執(zhí)行:

mkdir /mntc

sudo mount /dev/vdc1 /mntc

之所以用/mntc而不是常用的/mnt是應(yīng)為百度云床將GPU云主機時自動掛載了一個vdb的磁盤,200G的.這個磁盤占用了/mnt掛載點.(奇怪的是200G的磁盤在百度云的控制臺中卻沒有顯示出來)

執(zhí)行:cp /mntc/download/* /mnt/

將數(shù)據(jù)盤中/download/數(shù)據(jù)都copy到Gpu自帶的200G的磁盤中

4,安裝cuda

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

注意1：

執(zhí)行后會有一系列提示讓你確認，非常非常非常非常關(guān)鍵的地方是是否安裝361這個低版本的驅(qū)動：

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?

答案必須是n，否則之前安裝的GTX1080驅(qū)動就白費了，而且問題多多。

參考：http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%BB%E6%9C%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE-ubuntu-16-04-nvidia-gtx-1080-cuda-8

執(zhí)行安裝后顯示

Driver:?? Not Selected

Toolkit:? Installed in /usr/local/cuda-8.0

Samples:? Installed in /home/john, but missing recommended libraries

暫且認為正常。

6,更改配置文件

vim ~/.bashrc

添加

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

補充說明:添加方式(先了解下vim的基本語法)

(vim ~/.bashrc

后依次執(zhí)行如下按鍵

輸入,shift+g,自動跳轉(zhuǎn)到文件末尾

輸入o,自動換行且轉(zhuǎn)為輸入模式

輸入shift+insert,自動粘貼剪貼板內(nèi)容

輸入esc:退出編輯模式

輸入:(注意這里的:是真的”冒號”,vim中表示命令模式,冒號后的wq!表示寫入+強制退出(w表示保存,q表示退出,!嘆號表示強制),簡單來說就是先保存在退出)wq!:保存并且退出

)

再執(zhí)行：

nvidia-smi看看是否正常。

在測試下剛才安裝是否正常：

cd /usr/local/cuda/samples

cd 1_Utilities/deviceQuery

sudo make

執(zhí)行正常后，在執(zhí)行

./deviceQuery

應(yīng)該會輸出顯卡信息，這里則說明cuda安裝ok。

（若想進步一測試

cd ../../5_Simulations/nbody/

sudo make

./nbody -benchmark -numbodies=256000 -device=0

）

7,安裝cudnn

tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

7,安裝tensorflow-gpu

在安裝tensorflow-gpu前需要留意

我們需要把python2的默認環(huán)境修改為python3的環(huán)境

需要參考文章:http://blog.csdn.net/u011331731/article/details/79185782

將numpy等都安裝一遍后在安裝tensorflow

按照文章中的安裝后再安裝tensorflow

pip install tensorflow-gpu==1.4(pip已經(jīng)在~/.bashrc文件總alias為pip3了)

驗證tensorflow的安裝

第五部分:GPU機器做實驗

由于老師的tar包中以及有代碼了,只需要解壓后,按照實驗步驟執(zhí)行即可.

實驗09,

實驗10

實驗11

實驗12

這個實驗有報錯,這里的報錯應(yīng)該就是第三次作業(yè)應(yīng)該解決的問題

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的使用百度云主机的GPU主机教程_第二部分的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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