一、安装anaconda
anaconda安装简单,只要确定自己的系统即可,具体安装请参考这里
二、确定自己的系统版本
我的是centos
at /etc/redhat-release
知识兔查看linux系统方法:
方法一
cat /proc/version
# 方法二
lsb_release -a
# 方法三
cat /etc/issue
# 方法四
cat /etc/redhat-release
知识兔三、确定自己的CUDA版本
什么是cuda:
CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
简单说强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N卡厂商推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的目的
什么是cudnn:(注意:CUDA和CuDNN一般都是结伴而行,如果需要CUDA,必然会需要CuDNN)
下载地址:注意这里需要注册才能下载,我用qq邮箱,密码首字母大写
CUDA看作是一个工作台,上面配有很多工具,如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库,有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。它就相当于工作的工具,比如它就是个扳手
但是CUDA这个工作台买来的时候,并没有送扳手。想要在CUDA上运行深度神经网络,就要安装cuDNN,就像你想要拧个螺帽就要把扳手买回来。这样才能使GPU进行深度神经网络的工作,工作速度相较CPU快很多
cudnn下载解压后cuda目录下有下面内容:
修改权限:
udo 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*
知识兔Centos7安装NVIDIA显卡驱动和CUDA10.1(以10.1为例):
先查看自己的linux上显卡型号:
spci | grep -i nvidia
知识兔可见我的显卡杠杠滴
显卡驱动下载:(下载与自己显卡型号一致的驱动)
注意:在安装显卡驱动的时候如果报错
ERROR: An NVIDIA kernel module 'nvidia-uvm' appears to already be loaded in your kernel. This may be because it is in use (for example, by the X server), but may also happen if your kernel was configured
知识兔我们需要查看是否有程序占用(如果存在占用,请停掉该程序)
sof | grep nvidia.uvm
知识兔当然显卡驱动也可以这样安装:(推荐)
曾经自己花了两天时间利用官网下载的驱动来安装,导致模型调用GPU出现error:CUDA error: all CUDA-capable devices are busy or unavailable(终究不知道原因)
udo yum install nvidia-detect # 安装检查显卡的程序
nvidia-detect -v # 查看需要的显卡驱动型号
yum -y install kmod-nvidia # 安装驱动
知识兔卸载驱动:
udo yum -y install kmod-nvidia
知识兔
如果通过官网下载驱动安装时找不到kernel,通过下面的方式安装驱动(确保kernel已经安装)
udo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.40.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-514.el7.x86_64
知识兔
检查linux是否安装了GPU
spci | grep -i nvidia
知识兔spci -v
知识兔发现下面的信息:<access denied>,可以用sudo lspci -v
安装 cuda 的时候,会询问是否安装显卡驱动,说明 cuda 安装程序里包含了的显卡驱动;建议先不要安装 cuda 里的显卡驱动,待安装完 cuda 后,执行例子程序,如果报错再检查显卡驱动是否正确,避免覆盖原来的显卡驱动
安装gcc、g++编译器:先查看是否已经安装(gcc -v)
um install gcc
yum install g++
知识兔安装kernel-devel和kernel-headers:
um install kernel-devel
yum install kernel-headers
知识兔注意这里的kernel要和自己的linux系统版本一致:可以使用uname -r查看自己的系统版本
name -r
#3.10.0-514.el7.x86_64
知识兔有时候直接yum安装的版本比较新,导致显卡驱动安装失败
udo yum remove kernel-devel # 卸载新的
sudo rpm -i kernel-devel-3.10.0-514.el7.x86_64.rpm #下载安装适合的版本
知识兔编辑grub文件
im /etc/default/grub
知识兔 在GRUB_CMDLINE_LINUX
中的末尾(注意要包含在引号内)添加/rd.driver.blacklist=nouveau nouveau.modeset=0
随后生成配置:
rub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg
知识兔
禁用nouveau:将blacklist nvidiafb注释掉,并添加如下内容,禁用的原因点击这里
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
更新配置并重启:
udo mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
sudo dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
reboot
知识兔
重启后确认禁用了nouveau:
smod | grep nouveau
# 没有内容输出表示禁用成功
知识兔
赋予权限并安装驱动和CUDA-10.0:
/NNVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run
./cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
知识兔查看安装结果
vidia-smi
知识兔总结:大家可以参考这个来安装深度学习框架