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让你的GPU为深度学习做好准备(附代码)

来源: 时间:2019-08-15
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本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。

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《在谷歌云平台搭建基于GPU的深度学习》 可思yabo88滚球sykv.com

我知道,基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵,并且不容易获得,除非你……

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https://hackernoon.com/deep-learning-with-google-cloud-platform-66ada9d7d029

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假设你有一台带有GPU的裸机, 当然如果有些配置是预先设置好的,可以跳过下面部分教程。此外,我还假设你有一个NVIDIA的显卡,我们在本教程中只讨论如何配置TensorFlow,也就是目前最受欢迎的深度学习框架(向谷歌致敬!)

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安装CUDA驱动程序 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

CUDA是NVIDIA开发的一个并行计算平台,是搭建TensorFlow的基本前提。但是我们后面会提到,实际上最好使用逆向工作的方法,所以我们稍后再回到这部分。

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安装TensorFlow 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

启动终端(如果是远程访问的话,就使用SSH)。总之,找到特定应用程序(如果有的话)所需的TensorFlow版本,或者如果没有这样的限制,可以使用我目前使用的TensorFlow 1.8.0。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

pip install tensorflow-gpu==1.8.0 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

在TensorFlow安装的时候,我们运行下Python shell,

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python 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

在Python shell中输入下面的代码: 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

import tensorflow as tf

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但这时我们还没有安装CUDA,你会看到类似下面的报错: 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

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9.0版本、文件名或者是其他的报错,这取决于您选择的TensorFlow版本。但是这样做的目的是知道我们需要哪个版本的CUDA,在这个例子中是9.0。官方文档中TF版本和CUDA版本的对应关系不是很清楚,所以我一直觉得这种逆向工程方法更好。

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然后,我们再回到CUDA的安装。使用 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

exit()

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退出Python shell。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

安装CUDA驱动(相信我,这次是真的安装)

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转到https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。根据之前的操作,选择你需要的版本: 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

Linux->x86_64->Ubuntu->16.04 (or 17.04)->deb (network)

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下载相应的.deb文件,并按照NVIDIA的官方说明安装CUDA。完成之后,让我们检查下是否一切正常。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

再次打开Python shell并运行下面的代码,

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import tensorflow as tf

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当然,我们还没有完成,这次你会看到稍微不同的报错(如果在此之前就出现了类似的报错,参考下面的“Troubleshooting”中的修复方法) 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

我们还需要NVIDIA提供的一个叫做cuDNN的库,它可以使用GPU加速深度神经网络的计算。注意,本教程中的cuDNN版本是7.0。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

打开https://developer.nvidia.com/cudnn并注册一个帐户(免费的)。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

注册好帐号后,登录 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

选择你需要的cuDNN版本,并确保你选择该版本所对应的CUDA版本。在本教程中,我们需要下载以下版本, 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0

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在下拉选项中选择, 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

cuDNN v7.0.5 Library for Linux

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这样,.tgz文件就开始下载了,将文件存储到你的机器上,并使用以下命令进行提取,

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tar -xzvf 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹,切换到该目录,并执行下面两条命令,

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sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

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sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

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这样就完成了(但愿如此)。再次启动Python shell,这次你知道该做什么。 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

如果这次运行没有报错,那就没问题了。

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为确保TensorFlow能够检测到GPU,在Python shell中使用以下代码, 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

tf.test.gpu_device_name() 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

它将会把所有可用的GPU显示出来。如果这个命令在旧版本的TF可能运行不了,可以试试下面的命令。

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nvidia-smi 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

问题修复 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

如果所有配置都正确, nvidia-smi也可以执行,但TensorFlow仍然报出相同的错误,那么很有可能环境变量出了问题。执行下面的命令进行修复: 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH} 可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

export PATH=/usr/local/cuda/lib64:${PATH} 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

如果 nvidia-smi命令都无法执行,CUDA没有正确安装,那就重新安装配置一遍,看看有没有什么遗漏的地方。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

欢迎大家提问,建议或者批评。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

祝好。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

原文标题:

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Setting up your GPU machine to be Deep Learning ready

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原文链接:

可思yabo88滚球-AI,sykv.com智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

https://hackernoon.com/setting-up-your-gpu-machine-to-be-deep-learning-ready-96b61a7df278

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译者简介

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陈振东,工资不高、想法不少,目前工作于北京银行软件开发部,负责核心系统的建设,主要方向包括客户信息(CIF)模型、三方支付交易等,并作为主要成员参与银行分布式与云计算平台的搭建。热衷于对金融yabo88滚球架构与统计分析方法的研究,希望通过更多的交流拓宽工作和学习的思路。

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