深度学习上车指南

ubuntu 搭建深度学习环境: cuda, tensorflow, caffe

环境: Ubuntu Server 16.04.3 LTS,GTX1080,安装CUDA、CudNN 软件以及 TensorFlow、Keras 等。

下面是我们需要安装的软件列表。- Cuda

  • CudNN
  • TensorFlow, Pytorch- Matlab

前期准备: sudo apt-get update, 找到清华大学镜像站,下好anaconda并安装,然后将anaconda的python添加到环境变量

然后下载到NVIDIA下载cuda

一个坑: 必须关闭图形界面,不然会报错

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sudo service lightdm stop

cuda安装好

下面安装cuDNN, 用来加速深度学习框架

到英伟达官网下载好压缩包,然后解压缩。将cuda/lib64的文件复制到 /usr/local/cuda/lib64中,cuda/include/cudnn.h 复制到 /usr/local/cuda/include

然后更新libcudnn.so.7 连接, 然后ldconfig –> 搜索出可共享的动态链接库(格式如lib.so),进而创建出动态装入程序(ld.so)所需的连接和缓存文件。

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sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7sudo
ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.sosudo
ldconfig -v

到NVIDIA给的sample 里面测试一下

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cd samples && make

等待一会之后,编译完成。

带宽测试bandwidthtest

Tensorflow和Caffe编译未完待续。。。

人艰不拆,生活不易