Win10+RTX2080深度学习环境搭建：tensorflow、mxnet、pytorch、caffe

2022-04-24 00:39:55

准备工作
设置conda国内镜像源
conda 深度学习环境
tensorflow、mxnet、pytorch安装
- tensorflow
- mxnet
- pytorch
Caffe安装
参考

GPU为RTX2080，系统为更新到最新版本的Win10。

准备工作

安装VS2015，到官网地址older-download下载安装
安装Matlab，笔者安装的是Matlab2017b
安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe（到anaconda archive下载），笔者曾下载并安装了最新版的Anaconda3-2018.12-Windows-x86_64.exe，在使用conda安装包时发生SSLError错误，据github issue所说是最新版win10和最新版anaconda有冲突，4.4版本没有这个问题，4.4对应的python版本为3.6
安装CUDA 10.0，到cuda-toolkit-archive根据自己的平台下载安装，安装好后可以看到环境变量多了CUDA_PATH、CUDA_PATH_10_0等，以及path中也多了bin和libnvvp路径
安装CUDNN 7.4，到cudnn-archive根据CUDA版本下载安装，下载下来后将其中的所有文件（bin、include、lib文件夹）拷贝到cuda的目录，合并对应的文件夹

设置conda国内镜像源

为conda设置国内镜像源，默认国外的镜像源会比较慢。

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

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

conda config --set show_channel_urls yes

这时目录"C:\Users\用户名"下的.condarc文件内容变为

channels:

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

show_channel_urls: true

如果有default可以删除。

conda 深度学习环境

# 创建conda环境

conda create -n py36DL python=3.6

# 更新pip

pip install --upgrade pip

# 若报错

easy_install pip

# 激活环境

activate py36DL

# 安装ipython，后面用于测试库是否安装成功

conda install ipython

tensorflow、mxnet、pytorch安装

注意：下面的所有安装都是在激活了的py36DL环境中进行的。

tensorflow

笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：

到fo40225/tensorflow-windows-wheel找到对应的版本下载whl，笔者下载的是tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl的avx2版本（有两个压缩包，解压出whl文件），如果安装不成功的话可以试试sse2版本，这里神奇的地方是该whl文件应该是在cuda100cudnn73avx2下编译的，但是我的环境是cuda100和cudnn74，竟然也是可以安装成功的，笔者久经磨难，喜极而泣。

下载下来后通过pip安装

# 切换到whl目录

pip install tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

# 进入ipython验证

import tensorflow as tf

tf.VERSION

# '1.12.0'

mxnet

mxnet安装比较简单，这里直接通过豆瓣镜像源用pip安装。

pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ mxnet-cu100

# 进入ipython验证

import mxnet

mxnet.__version__

# '1.3.1'

mxnet的官网显示支持到cu92，实际已经有了cu100版本。

pytorch

pytorch的安装也很简单，在官网，选择pip、Python3.6、CUDA10.0，显示

pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

pip3 install torchvision

这里先把链接https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl拷贝到IDM下载whl文件，然后离线安装

# 切换到whl路径

pip install torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

pip install torchvision

#进入ipython验证

import torch

torch.__version

# '1.0.0'

Caffe安装

笔者使用的是happynear/caffe-windows版本的caffe，下载解压，同时下载第三方库拷贝到项目windows/thirdparty/文件夹，Copy .\windows\CommonSettings.props.example to .\windows\CommonSettings.props，打开Caffe.sln，根据github上的README修改配置文件.\windows\CommonSettings.props，编译成功后再参考README配置python和matlab，注意使用时需要将thirdparty/bin目录添加到path环境变量，否则运行时会报错。

修改环境变量后以管理员运行CMD，运行

echo %path%

立即生效，不用重启系统。

配置文件修改

主要修改项如下：

UseCuDNN：true
CudaVersion：10.0
PythonSupport：true
MatlabSupport：true
CudaArchitecture：compute_50,sm_50;compute_52,sm_52;compute_60,sm_60;compute_61,sm_61;compute_70,sm_70;compute_75,sm_75;
CuDnnPath：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDNN-100。需替换为你的cudnn7.4的路径
PythonDir：D:\Anaconda3\envs\py36DL\。替换为你的python路径
MatlabDir：D:\Program Files\MATLAB\R2017b\。替换为你的matlab路径

根据wiki，RTX2080的Compute capability (version)为7.5，目前只有CUDA10.0支持7.5，因此CudaArchitecture中如果加入compute_75,sm_75;的话需要CUDA为10.0，否则会报错。如果装的是CUDA9.2，在不加compute_75,sm_75;的情况下也是可以编译成功的。

编译时常见错误

将警告视为错误

在报错的工程上右键，选择属性→C/C++→将警告视为错误，改为否，生成项目。要是某个项目文件报这个错的话，也可以在相应文件上右键，进行同样操作。
The Windows SDK version 10.0.10586.0 was not found

在报错的工程上右键，选择重定SDK版本目标，选择目标平台版本（默认就一项 8.1），点击确定，生成项目。

运行时错误

Check failed: error == cudaSuccess (74 vs. 0) misaligned address

根据cuDNN bug in Caffe with "group" in conv layer (misaligned address) #5729，在 cudnn_conv_layer.cpp 文件void CuDNNConvolutionLayer<Dtype>::Reshape函数size_t total_max_workspace = ...代码前加入对齐代码如下

this is a bug of Caffe, I solved it by modifying cudnn_conv_layer.cpp and aligning the address to be multiples of 32.

You can insert tow lines of code before size_t total_max_workspace = ... as follow:

size_t m=32;

max_workspace = (max_workspace + m-1) / m * m; //align address to be multiples of m

BTW, I think there is another bug, these lines should be put in else block:

for (int g = 0; g < (this->group_ * CUDNN_STREAMS_PER_GROUP); g++) {

  workspace[g] = reinterpret_cast<char *>(workspaceData)+g*max_workspace;

}

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