Ubuntu 18.04 LTS+GTX1080Ti+CUDA10.0 深度学习主机环境搭建

2021-10-01 01:15:05

前言

由于之前的主机存在运行docker自动重启的问题，跑模型没问题，排查之后没有发现问题所在，所以最后决定升级技嘉主板的bios并重新安装系统和环境。

1 硬件环境

显卡：GTX1080Ti
内存：32G
硬盘：256G SSD+1T机械

2 安装Ubuntu 18.04 LTS

2.1 下载官方镜像

下载地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//ubuntu.com/download/desktop

2.2 制作USB启动盘

使用Refus烧录镜像到U盘，Refus下载地址：Refus

2.3 安装系统

安装系统的步骤不在这里赘述，其他的博客[1]写的很好了，在这里提几个关键点，我的磁盘分区方案是：

2G的EFI分区
32G的swap分区（和内存大小一样）
剩下的ssd存储空间分给根目录
home挂载在机械硬盘下

之后按照步骤直到完成系统的安装。

3 安装显卡驱动

在这一步花费了大量时间，根据网上搜索的结果，大部分博客都是总结了显卡驱动安装的三种方法：

1.使用标准Ubuntu仓库进行自动化安装
2.使用PPA仓库进行自动化安装
3.使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装

在尝试这三种方法之后，使用nvidia-smi显示连接不到显卡，重启机器也是直接进入命令行模式。

所以，换了另外一种方法，具体过程如下：

首先，在系统安装完成之后不要换源，执行下面的命令去检查软件的更新

sudo apt-get update

之后在应用列表中打开Software & Updates，点击Additional Drivers，这个时候，官方推荐的列表就会显示了，其实这个跟执行

ubuntu-drivers devices

是一样的显示效果，但是在Software & Updates中操作会更稳妥一些。

点击 Apply Changes，等待进度条走完重启机器就安装完成了。执行nvidia-smi，显示如图，表示成功安装显卡驱动。

4 安装CUDA10.0

下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择CUDA 10.0

建议下载runfile，安装命令如下：

sudo sh cuda_<version>_linux.run

在安装过程中，

选择是否安装显卡驱动时选择否
是否构建/usr/local/cuda软链接时选择是
其他选项按需选择
安装完成后，需要在~/.bashrc（/home/用户名/.bashrc，.表示隐藏文件，直接用vi打开这个文件就行）文件中添加如下语句

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

5 安装cuDNN

cuDNN的下载需要匹配CUDA的版本，也需要适配接下来需要安装的TensorFlow的版本。

cuDNN的下载地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

6 安装深度学习套件

6.1 安装anaconda

官方下载地址：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.anaconda.com/distribution/%23linux
安装命令：

bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

安装过程中询问是否将anaconda的安装位置写入.bashrc选择是。

为conda换源：

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

6.2 安装TensorFlow.

官方教程：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tensorflow.google.cn/install/pip
首先，下载TensorFlow的离线镜像

新建虚拟环境

conda create -n keras pip python=3.6

激活虚拟环境

source activate keras

安装TensorFlow

pip install --ignore-installed --upgrade packageURL

测试

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('first tensorflow')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)

参考链接
[1]LotusPanda：[Ubuntu18+RTX2080Ti]从0开始搭建深度学习环境TensorFlow+PyTorch

码农公寓

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