深度學習

Author：louwill

Machine?Learning Lab

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???? 搞深度學習環境永遠是第一步。筆者之前也寫過配置的兩篇文章，但時間久遠，目前來看版本已經過舊了。之前兩篇參考：

深度學習100問-1：深度學習環境配置有哪些坑？

深度學習筆記15：ubuntu16.04 下深度學習開發環境搭建與配置

???? 顯卡與服務器等硬件設備裝機完成后就需要配置本機環境。本篇配置主要包括Nvidia驅動安裝、CUDA安裝和深度學習與Python環境配置三個方面。本機系統配置為Ubuntu18.04+CUDA10.2，顯卡信息為GeForce GTX 1080Ti。

1.安裝Nvidia顯卡驅動

???? 查看本機顯卡能夠配置的驅動信息：

ubuntu-drivers devices

???? 可以看到本機推薦的驅動版本為440，然后根據Nvidia官網上CUDA10.2 的配置要求看一下是否匹配：

???? 官方給出的CUDA10.2最低驅動版本為440.33，所以要安裝CUDA10.2的話，驅動器版本只有440可選。依次執行下述命令安裝440驅動：

sudo?apt-get?purge?nvidia*? sudo?add-apt-repository?ppa:graphics-drivers/ppa? sudo?apt-get?update? sudo apt-get install nvidia-driver-440

???? 然后重啟機器使更新生效：

sudo shutdown -r now

2.安裝CUDA10.2

???? 第二步就是安裝CUDA。這里我們安裝CUDA最新的10.2版本。進入Nvidia cuda下載地址：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

???? 依次選擇對應系統和版本等信息：

???? 我們這里選擇的Ubuntu 18.04下的deb安裝類型。然后依次執行下述7條命令：

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 wget?http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb sudo?dpkg?-i?cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb sudo?apt-key?add?/var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub sudo?apt-get?update sudo apt-get -y install cuda

???? 如果順利的話CUDA10.2可以安裝完成。但如果本機之前的CUDA版本存在卸載不干凈等問題的話，安裝有可能會報dkpg的錯：

???? 所以這里補充一個CUDA完全卸載的方法：

sudo?apt-get?--purge?remove?"*cublas*"?"cuda*" sudo?apt-get?--purge?remove?"*nvidia*" sudo?apt-get?purge?nvidia* sudo?apt-get?autoremove sudo?apt-get?autoclean sudo rm -rf /usr/local/cuda*

3.安裝Python3.7 并配置深度學習環境

???? 下載anaconda：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

???? 安裝：

bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

???? 創建虛擬環境：

conda install -n 虛擬環境名稱

???? 啟動虛擬環境：

conda activate 虛擬環境名稱

???? 安裝深度學習框架，以PyTorch1.5為例：

pip install torch torchvision

???? 安裝完成后驗證一下當前環境下的PyTorch是否可以使用GPU，顯示為True則表明配置成功。

import?torch torch.cuda.is_available()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu18.04+CUDA10.2 深度学习开发环境配置指南的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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