Ubuntu20.4如何搭建深度学习平台

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1、在官网下载相应的操作系统后,使用软碟通制作启动镜像;

2、在系统安装界面,选择安装Ubuntu,等待几分钟,设置用户名-计算机名-密码等信息即可重启;

3、进入系统后,若发现系统无网络连接,可使用netplan方式配置网络,具体步骤如下:

在 terminal中输入ip -a查看所连接的网卡:

ip -a

使用管理员身份配置网卡信息:

sudo vim /etc/netplan/01-network-manager-all.yml

在文中配置已经连接的网卡:

#空白位置使用空格,请勿使用TAB
network:
 ethernets:
  eno2:  #此处为对应的网卡名
   dhcp4: no #静态地址为No,动态地址为Yes
   dhcp6: no #静态地址为No,动态地址为Yes
   addresses: [192.168.1.103/24] #静态IP地址和子网掩码
   gateway4: 192.168.1.1 #网关
   nameservers: #DNS服务器
    addresses: [8.8.8.8, 114.114.114.114] #地址配置
 version: 2
 renderer: NetworkManager

保存退出后,使用命令使其生效:

sudo netplan apply

设置与打开SSH:

sudo apt install openssh-server
#安装完成后,查看/启动ssh服务
sudo systemctl status/start ssh

4、在Ubuntu20.4中,已经安装有Python3.X,如果搭建深度学习平台,在此仅需要安装项目环境管理工具Anaconda、GPU运算平台CUDA和深度学习框架Pytorch(可根据自己情况选择)

4.1、安装Anaconda,并创建项目环境

#下载Anaconda
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
#运行,安装
sudo bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
#在过程中,注意将安装路径添加到Path中,可使用conda测试
conda list
#如果报错,即为没有添加成功,可进行手动添加
sudo vim ~/.bashrc
#在文件开始的位置,添加以下内容
export PATH=/home/iip_ski/anaconda3/bin:$PATH
#保存关闭后,运行生效
source ~/.bashrc

4.2、安装显卡驱动与CUDA

在NVIDIA官网上查找适合当前的网卡驱动前,可以先在CUDA工具包官网查看各个版本CUDA所需要的基础驱动版本号

例如:

Ubuntu20.4如何搭建深度学习平台

图中红框位置即为最低驱动版本,在驱动下载界面查看如下图:

Ubuntu20.4如何搭建深度学习平台

下完成后,切换到无图形界面,在terminal中:

init 3
#需要重新登录
#开始安装显卡驱动
sudo chmod +777 NVIDIA-Linux-x86_64-455.38.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-455.38.run -no-opengl-files 
#过程中:
#是否安装其他版本显卡驱动---否
#是否安装32位----否

安装结束后,使用nvidia-smi测试是否安装成功。

开始CUDA安装:

sudo chmod +777 cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
sudo ./cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
#安装过程中:
#开始安装,终止/继续---选择继续
#安装协议---接受
#安装选项--X表示选中,去掉显卡驱动选项,其他正常安装
#安装完成
#将CUDA加到环境参数中
sudo vim ~/.bashrc
#在文件中conda后一行,添加以下内容
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
#保存后退出
source ~/.bashrc

4.3、安装深度学习框架--以Pytorch为例

首先启用虚拟项目环境,如果没有虚拟环境,可以新建

#搭建项目使用的虚拟环境
conda create -n XXX #XXX为项目名,不建议使用中文
#创建成功后,调用
conda activate XXX

在安装相应的框架之前,为了保证提升安装速度,可将Conda更换为国内源,国外可忽略。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

安装Pytorch:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch

安装完成后,进行CUDA测试:

python
>>import torch
>>otrch.randn(2,3).cuda()
#如果正常输出没有报错,即为安装成功。

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