ubuntu16.04上安装深度学习环境
深度学习服务器装机指南（TITAN V显卡）
基本配置：
系统：ubuntu 16.04
显卡：TITAN V
1、安装xfce图形界面替换ubuntu自带界面
1.1离线安装
|
(1)通过apt-get下载所需软件包； apt-cache search XXX （查找XXX有哪些软件包），找到XXX 软件，然后执行apt-get -d install XXX，执行完后，XXX的依赖包就会下载保存在 /var/cache/apt/archives里面； 1.根目录/下新建一个文件夹 mkdir AAA 2.将下载的deb包拷贝到上述新建的文件夹下 cp -r /var/cache/apt/archives /AAA 3.修改文件夹的权限，可读可写可执行 chmod 777 -R /AAA/ 4.建立deb包的依赖关系 dpkg-scanpackages /AAA/ /dev/null |gzip >/AAA/Packages.gz -r 如果出现错误：sudo:dpkg-scanpackages: command not found 则需要安装dpkg-dev工具： apt-getinstall dpkg-dev 5.将生成的Packages.gz包复制到和deb同目录下 cp /AAA/Packages.gz /AAA/archives/Packages.gz 6.打包成压缩包，以备后用 tar cvzf AAA.tar.gz /AAA/ 保存AAA.tar.gz文件到U盘或服务器
(2)在另外一台没有网络的Ubuntu上离线安装 1.插入U盘或光盘，将AAA.tar.gz复制到根目录下，解压 tar -xvf AAA.tar.gz 2.将安装包所在和源路径添加到系统源source.list #备份一下 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak #清空源文件 echo > /etc/apt/sources.list #添加本地源路径进去 vi /etc/apt/sources.list #插入下列语句 deb file:/AAA/ archives/ 3.更新系统源 apt-get update 4.离线安装 此时，在没有网络的情况下，我们就可以安装我们之前下载的AAA软件了 apt-get install AAA PS : 1：在update andinstall过程中可能会报错，就是因为文件夹路径需要做下调整，现在路径是/ AAA/，那就再复制一份/AAA/所有内容至/AAA/AAA/下面即可； 2：其他所有包安装都可以以这样方式制作离线源；
|
1.2在线安装
|
sudo apt-get install xubuntu-desktop
|
2、安装Nvidia GPU驱动
（1） 首先下载pip和git
|
sudo apt-get install git #安装git sudo apt-get install python-pip #安装python2的pip sudo apt-get install python3-pip #安装python3的pip apt-get install openssh-server #安装ssh服务 |
（2） 更新kernel版本
|
1.查看内核 uname -a |
（3） 禁用默认带有的nouveau
|
# sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf (数字是内核版本) 在文件最后添加 blacklist nouveau options nouveau modeset=0
|
（4） 更新initramfs image
|
终端输入：sudo update-initramfs -u |
（5） 查看nouveau是否已经禁用
|
终端输入：lsmod | grep nouveau #如果没有显示相关的内容，说明已禁用（需要重启电脑） |
|
（6） 安装显卡驱动 （https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）
|
# sudo apt-get remove --purge nvidia-*(需要清除干净) # sudo apt-get remove --purge xserver-xorg-video-nouveau (删除旧的驱动)
#sudo /etc/init.d/lightdm stop 关闭x server服务
退出图形界面 control+alt + F2
# cd 到驱动所在的目录 # chmod +x nvidia-driver-local-repo-ubuntu1604-387.34_1.0-1_amd64 必须 root： su # dkpg -i nvidia-driver-local-repo-ubuntu1604-387.34_1.0-1_amd64#
sudo /etc/init.d/lightdm restart 开启x server服务
进入图形界面 control+alt + F7 |
（7） 重启
|
# reboot |
（8） 查看GPU信息
|
# nvidia-smi |
3、安装CUDA（这里我们使用CUDA-9.0版本）
（1）网址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
（2）cd 到CUDA所在的目录
|
# cd /home/bgl/download |
（3）赋予权限
|
# chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run |
（4）运行 run文件安装
|
# sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run |
（5）安装选项
|
Do you accept the previously read EULA? (accept/decline/quit): accept（接受最终用户许可协议）
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for cuda_8.0.61_375.26? ((y)es/(n)o/(q)uit): n （不安装Nvidia驱动，步骤1时已经安装） Install the CUDA 8.0 Toolkit? ((y)es/(n)o/(q)uit): y（安装CUDA 8.0 Toolkit） 如果问openGL库 n不装了 如果问你run nvidia-xconfig y Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:（回车键，使用默认安装路径） Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? ((y)es/(n)o/(q)uit): y（安装符号链接） Install the CUDA 8.0 Samples? ((y)es/(n)o/(q)uit): y（安装例程） Enter CUDA Samples Location 默认 |
（6）安装完之后，修改/etc/profile配置文件，在最后添加以下两行
|
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH |
（7）在~/.bashrc 文件中添加以下代码
|
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:/usr/local/cuda-9.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0 export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
|
（8）安装必要的一些库
|
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
|
（9）验证是否安装成功
|
# nvcc -V 若安装成功显示(需要重启机器才能看到) nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver |
3、安装cuDNN v7 （对应cuda 9.0）
|
cd /home/bgl/download |
|
|
4、安装caffe
（1）安装必要的库
|
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
安装openblas # git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git # cd OpenBLAS # make -j # make PREFIX=/usr/local/openblas install
安装lmdb # pip install lmdb # pip3 install lmdb |
（2）git 下载caffe源码
|
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
|
（3）进入caffe目录，然后执行
|
for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
|
（4）拷贝文件
|
cp Makefile.config.example Makefile.config
|
（5）修改Makefile.config 文件里的信息
|
USE_CUDNN := 1 #使用cuda进行加速 CUDA_DIR := /usr/local/cuda-9.0 # cuda头文件及库目录 BLAS := open #使用openblas BLAS_INCLUDE := /usr/local/openblas/include #设置头文件路径 BLAS_LIB := /usr/local/openblas/lib #设置动态库路径 PYTHON_INCLUDE := /usr/local/include/python2.7m \ /usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.6m PYTHON_INCLUDE := /usr/local/include/python3.6m \ /usr/local/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/include PYTHON_LIB := /usr/lib INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial 注意反斜杠必须是亮色 表示连续 LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/include/hdf5/serial 设置其它依赖库动态库路径 删除 CUDA_ARCH := 的第一和第二行 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ 过时了 删除 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \ 过时了 删除
|
（6）开始编译
|
make all -j8 make pycaffe make test -j8 make runtest -j8
|
（7）修改环境变量
|
vim ~/.bashrc #打开配置文件，添加如下 export PYTHONPATH=/home/bgl/caffe/python:$PYTHONPATH source ~/.bashrc #生效
安装python-opencv sudo apt-get install python-opencv 安装flask sudo apt-get install flask==0.10.1 安装 gevent sudo apt-get install gevent==1.1.0 安装h5py sudo apt-get install h5py 安装tensorflow sudo apt-get install tensorflow==1.12.0 安装requests sudo apt-get install requests 安装leveldb sudo apt-get install leveldb |
（8）验证
打开python交互界面进行如下操作
