ubuntu18.04深度学习环境

时间: 2023-07-30 22:11:10 浏览: 140
Ubuntu 18.04深度学习环境搭建需要以下步骤: 1. 安装CUDA和cuDNN:CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速的并行计算平台,cuDNN是NVIDIA提供的用于深度学习的GPU加速库。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN,并按照官方文档进行安装。 2. 安装Anaconda:Anaconda是一个Python发行版,包含了许多常用的科学计算库和工具。可以从Anaconda官网下载对应版本的安装包,并按照官方文档进行安装。 3. 创建虚拟环境:可以使用conda命令创建一个新的虚拟环境,例如: ``` conda create --name env_name python=3.6 ``` 这将创建一个名为env_name的虚拟环境,并安装Python 3.6。 4. 安装深度学习框架:可以使用conda命令安装常用的深度学习框架,例如TensorFlow、PyTorch、Keras等,例如: ``` conda install tensorflow-gpu ``` 这将安装TensorFlow GPU版本。 5. 安装其他依赖库:根据需要安装其他依赖库,例如numpy、scipy、matplotlib等。 完成以上步骤后,就可以在虚拟环境中进行深度学习开发了。
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ubuntu18.04深度学习环境搭建

### 回答1: Ubuntu 18.04深度学习环境搭建需要以下步骤: 1. 安装CUDA和cuDNN:CUDA是NVIDIA提供的用于GPU加速的并行计算平台,cuDNN是NVIDIA提供的用于深度学习的GPU加速库。可以从NVIDIA官网下载对应版本的CUDA和cuDNN,并按照官方文档进行安装。 2. 安装Anaconda:Anaconda是一个Python发行版,包含了许多常用的科学计算库和工具。可以从Anaconda官网下载对应版本的安装包,并按照官方文档进行安装。 3. 创建虚拟环境:可以使用conda命令创建一个新的虚拟环境,例如: ``` conda create --name env_name python=3.6 ``` 这将创建一个名为env_name的虚拟环境,并安装Python 3.6。 4. 安装深度学习框架:可以使用conda命令安装常用的深度学习框架,例如TensorFlow、PyTorch、Keras等,例如: ``` conda install tensorflow-gpu ``` 这将安装TensorFlow GPU版本。 5. 安装其他依赖库:根据需要安装其他依赖库,例如numpy、scipy、matplotlib等。 完成以上步骤后,就可以在虚拟环境中进行深度学习开发了。 ### 回答2: Ubuntu 18.04是一种非常优秀的开源操作系统,尤其适用于深度学习的环境搭建。在本文中,我们将为大家详细介绍在Ubuntu 18.04上如何搭建深度学习环境。 首先,我们需要安装Ubuntu 18.04操作系统。我们建议下载官方镜像进行安装。 安装完毕后,我们需要安装CUDA(NVIDIA计算统一设备架构)和cuDNN(NVIDIA深度神经网络)。以下是安装步骤: 1. 安装Cuda Toolkit 我们可以通过官网直接下载tar文件进行安装: $ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.0/secure/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux.run $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 在安装过程中会有多项选择,我们建议选择默认选项并自定义CUDA的安装位置。 安装完成后,我们需要将CUDA添加到环境变量中。打开终端,运行以下命令: $ sudo gedit ~/.bashrc 在打开的文件的末尾添加以下代码: export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 保存文件,然后运行以下命令以使配置生效: $ source ~/.bashrc 2. 安装cuDNN cuDNN是用于加速深度学习的库,我们可以在NVIDIA的官网上下载。请注意,您需要注册才能下载库。 下载后将压缩包解压缩,并将文件复制到CUDA的安装目录中: $ tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz $ cd cuda $ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 3. 安装Anaconda Anaconda是一个强大的Python包管理器,可以轻松管理Python和相关库的版本。我们可以通过官方网站下载并安装Anaconda。 安装完成后,打开终端,输入以下命令以检查是否安装成功: $ conda list 如果显示了安装包列表,则说明安装成功。 4. 创建虚拟环境 为了避免不同的Python库版本之间的冲突,我们建议使用虚拟环境进行开发。使用以下命令创建一个名为env的虚拟环境: $ conda create -n env python=3.7 此命令将创建一个名为env的虚拟环境,并将Python版本设置为3.7。 5. 安装所需的Python库 安装深度学习需要的Python库非常重要,以下是必要库的清单: $ conda install -n env numpy matplotlib pandas jupyter scikit-learn tensorflow-gpu keras 请注意,虽然我们使用了tensorflow-gpu库,但这意味着你需要一张NVIDIA GPU显卡并正确设置CUDA和cuDNN。 如果您的电脑没有NVIDIA GPU显卡,则不需要安装tensorflow-gpu库。 6. 使用Jupyter Jupyter是一个非常好的交互式开发环境,我们建议在虚拟环境中安装jupyter。输入以下命令: $ conda install -n env jupyter 然后输入以下命令启动jupyter: $ jupyter notebook 最后,您将能够成功地在Ubuntu 18.04上搭建深度学习环境并开始进行深度学习开发。 ### 回答3: 深度学习是当今热门的领域之一,如果要在Ubuntu 18.04上搭建深度学习环境,需要以下几个步骤: 1. 安装 NVIDIA 显卡驱动 要在Ubuntu上使用深度学习,必须安装视频和GPU驱动程序。相比于CPU,在GPU上训练深度学习模型要快很多,因此推荐使用Nvidia GPU。 首先你需要下载并安装NVIDIA的驱动程序,可以使用下面的命令查看可用的版本: ``` ubuntu-drivers devices ``` 选择最新版本的驱动程序(如果你的GPU是较旧的版本,可以考虑选择旧版本的驱动程序)并安装: ``` sudo apt install nvidia-driver-<version> ``` 2. 安装CUDA和cuDNN CUDA和cuDNN是与NVIDIA GPU兼容的深度学习框架。CUDA为GPU提供并行计算解决方案,cuDNN用于优化深度学习模型的性能。 可以使用以下命令安装CUDA: ``` sudo apt install nvidia-cuda-toolkit ``` 对于cuDNN,需要先从Nvidia开发者网站下载相对应的cuDNN版本,解压并将文件复制到/usr/local/cuda/路径下: ``` sudo cp <path_to_downloaded_file>/libcudnn* /usr/local/cuda/include/ sudo cp <path_to_downloaded_file>/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 3. 配置Anaconda Anaconda是一个包含许多用于深度学习的科学计算库的平台,因此我们需要安装Anaconda。 首先从Anaconda官网下载适用于Ubuntu的Anaconda安装包,然后运行以下命令来安装: ``` bash Anaconda<version>-Linux-x86_64.sh ``` 4. 创建虚拟环境 为了保持深度学习环境的干净和整洁,我们将在Anaconda上创建虚拟环境并在其中安装所有必要的包。 使用以下命令创建具有Python3的新虚拟环境: ``` conda create --name <env_name> python=3.6 ``` 处于安全起见,我们建议使用Python3.6来进行深度学习。 使用以下命令激活虚拟环境: ``` conda activate <env_name> ``` 5. 安装深度学习框架 在虚拟环境中使用以下命令安装需要的深度学习框架,如Tensorflow、Keras、PyTorch 等等: ``` conda install tensorflow keras pytorch torchvision -c pytorch ``` 最后,您已成功地在Ubuntu 18.04上搭建了深度学习环境。现在您可以使用Python和相应的深度学习框架,从而开始探索深度学习的奇妙世界。

ubuntu18.04深度学习环境配置

### 回答1: Ubuntu 18.04深度学习环境配置需要以下步骤: 1. 安装CUDA和cuDNN:CUDA是NVIDIA的GPU加速计算平台,cuDNN是深度神经网络库。首先需要安装CUDA,然后再安装cuDNN。具体安装步骤可以参考官方文档。 2. 安装Python和相关库:Ubuntu 18.04自带Python 3,可以使用apt-get命令安装Python相关库,如numpy、scipy、matplotlib等。 3. 安装深度学习框架:常用的深度学习框架有TensorFlow、PyTorch、Keras等。可以使用pip命令安装。 4. 配置环境变量:需要将CUDA和cuDNN的路径添加到环境变量中,以便深度学习框架能够正确地使用GPU加速。 5. 测试环境:可以使用简单的深度学习模型测试环境是否配置成功。 以上是Ubuntu 18.04深度学习环境配置的基本步骤,具体操作可以参考相关文档和教程。 ### 回答2: Ubuntu18.04是许多深度学习爱好者所喜欢的一种操作系统。Ubuntu18.04不仅稳定可靠,还提供了许多强大的开发工具和编程环境。以下是一些要点和步骤,供您在Ubuntu18.04中配置深度学习环境。 1. 安装Ubuntu18.04 在Ubuntu18.04上安装深度学习环境之前,您需要首先安装Ubuntu18.04操作系统。您可以通过官方网站下载Ubuntu18.04的iso文件,然后将其写入可引导的USB驱动器。 2. 安装NVIDIA驱动程序 NVIDIA驱动程序是深度学习环境配置中最重要的部分,因为它可以提供针对NVIDIA GPU的支持。如何安装NVIDIA驱动程序取决于您的显卡型号。您可以通过以下命令来检查您的显卡型号: $ lspci | grep -i nvidia 如果您的显卡型号是NVIDIA Tesla V100,则可以通过以下命令来下载最新的NVIDIA驱动程序: $ wget http://us.download.nvidia.com/tesla/410.72/nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1804-410.72_1.0-1_amd64.deb 在安装NVIDIA驱动程序之前,您需要卸载之前安装的任何旧版驱动程序。卸载的命令如下: $ sudo apt-get purge nvidia* 安装新的NVIDIA驱动程序: $ sudo dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1804-410.72_1.0-1_amd64.deb $ sudo apt-key add /var/nvidia-diag-driver-local-repo-410.72/7fa2af80.pub $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda-drivers 3. 安装CUDA和cuDNN 安装了NVIDIA驱动程序后,您可以安装CUDA和cuDNN。CUDA可以为您提供各种各样的计算和优化库,用于构建深度学习模型。cuDNN是一个加速深度神经网络的库。以下是安装CUDA的步骤: $ wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64 $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb $ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda 安装cuDNN: $ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz $ sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include $ sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/ $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn* 4. 安装Python和深度学习框架 Python是深度学习环境中使用的主要编程语言。您可以使用以下命令安装Python3: $ sudo apt-get install python3 深度学习框架是实现深度学习算法和模型的库。许多流行的深度学习框架,例如TensorFlow、PyTorch和Keras,都可以在Ubuntu18.04上进行安装和配置。以下是安装TensorFlow的步骤: $ sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv $ virtualenv --system-site-packages tensorflow $ source tensorflow/bin/activate (tensorflow) $ pip install --upgrade pip (tensorflow) $ pip install --user tensorflow-gpu 5. 训练深度学习模型 当您完成深度学习环境的配置后,可以开始训练深度学习模型。您可以使用自己的数据集或公共数据集来训练模型。以下是使用TensorFlow训练模型的示例代码: import tensorflow as tf from tensorflow import keras (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() train_images = train_images.astype('float32') / 255 test_images = test_images.astype('float32') / 255 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) 您可以通过运行该命令训练模型: (tensorflow) $ python train_model.py 在完成训练后,您可以通过以下命令保存模型: model.save('my_model.h5') 6. 总结 Ubuntu18.04是一种出色的操作系统,适用于深度学习环境的配置。在配置深度学习环境之前,您需要安装NVIDIA驱动程序、CUDA和cuDNN。然后,您可以安装Python和深度学习框架,例如TensorFlow。在配置完环境之后,您可以使用您自己的数据或公共数据集训练深度学习模型。 ### 回答3: Ubuntu 18.04 作为当前最流行的开源操作系统,广泛应用于深度学习领域。它提供了很好的性能和稳定性,同时也支持广泛的深度学习框架和工具库,如 Keras、TensorFlow、PyTorch 和 OpenCV 等。下面是配置 Ubuntu 18.04 深度学习环境的基本步骤: 1. 确保 Ubuntu 18.04 正确安装和升级: 首先,确保 Ubuntu 18.04 正确安装和升级到最新版本。您可以使用以下命令升级您的操作系统: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 2. 安装 Anaconda 3: Anaconda 是一个广泛使用的 Python 数据科学和机器学习平台,它为用户提供了方便的包管理和环境管理工具。您可以使用以下命令下载并安装 Anaconda: wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 在安装过程中,按照屏幕上的提示进行操作。一旦安装完成,您需要从终端中运行以下命令将 Anaconda 添加到系统路径: export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH 3. 安装深度学习框架: 安装深度学习框架需要在 Anaconda 中创建一个新的虚拟环境,并安装相应的包,例如 TensorFlow 或 PyTorch。以下是以 TensorFlow 为例的样例代码: conda create -n tensorflow python=3.6 conda activate tensorflow conda install tensorflow-gpu 用类似的方式可以安装其他深度学习框架,如 PyTorch 等。 4. 安装和配置 GPU 驱动程序: 如果您的系统安装了 GPU,则需要安装相应的 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包以获得更好的性能。以下是安装 GPU 驱动程序和 CUDA 工具包的样例代码: sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-driver-430 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 5. 安装图像处理库: 在深度学习中需要加载和处理图像,在 Ubuntu18.04 中可用的图像处理库包括 OpenCV 和 Pillow。以下是样例代码: conda install opencv conda install Pillow 在完成这些步骤之后,您的 Ubuntu 18.04 系统就具备了基本的深度学习环境。您可以按照框架和工具库的具体要求进行配置和设置,以进行更高级的深度学习任务。
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