原来人工智能的开发环境是这样配置的

本文转载于知乎作者:Dennis

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从刚上研一到现在也算研究了快1年计算机视觉了,主要课题是多目标的识别,小白一枚,在配置环境的过程中踩到了很多坑,一路打打杀杀,摸索出来了一些经验,把这些记录下来,为自己以后配置有个参考,也为大家提供多一点的借鉴.

第一大步:安装双系统

https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads

2.空U盘一个,我们使用软碟通软件,打开软件后先选择打开文件,选择你下载好的镜像,然后点菜单栏的启动,选择写入硬盘映像,这时会弹出一个窗口,检查u盘名字,写入方式为usb-hdd+,这里最好在便捷启动里选择写入新的驱动器引导扇区syslinux,虽然有人说不选也行,选上总还是保险的,然后点击写入。

3.接下来的时间你要做的是去删除一块磁盘用于ubuntu,在win10的菜单栏图标处右键,选择磁盘管理,然后找一块没有文件的分区,比如D盘或者E盘等,尽量大一点的,我给ubuntu分了500G,因为后续如果下载数据集还有预训练文件什么的需要的空间可不小,到时候再想扩展可不容易了。然后在你选择的位置右键,删除卷,看到磁盘变成未分配,就ok了。

4.这时启动盘应该也差不多好了。重启电脑,在logo页面时按F2/F10/delete等进入BIOS,然后调到boot或者最后一项菜单那,里面应该就有你的u盘名字了,你可以选择直接启动,也可以调整顺序让他以后优先从u盘启动,这里我就直接选择启动了。然后进入选择install ubuntu,然后跟着提示一步步来,安装时更新选不选都行,选完时间能慢一点,根据自己的网速决定吧,然后选择与win10共存,这时他就自动为你安装到你刚刚删除的那个分区中了,以后在win系统下是看不见的,然后接着一步步往下来,自己设的密码要记住,以后执行命令都会用到,别弄太长的。中途如果卡住,拔掉网线或者断开wifi。安装完成后提示重启电脑,如果不悲催的话,重启后就能正常进入系统了!

第二大步:安装显卡驱动

我使用的方法为系统自己安装的方法,打开系统设置,软件更新,附加驱动,选择NVIDIA驱动,重启后生效,这种方法快捷简单还不容易出现各种bug,如果你需要手动安装的话,参考网址:

http://www.cnblogs.com/wmxfd/p/installation_for_ubuntu16_04_2.html

然后更新语言支持,下载源选择清华源,关闭自动更新,前两步做不做都行,关闭自动更新必须做,因为自己试了几次,更新后很有可能哪天系统就进不去了。

第三大步:安装cuda和cudnn

此处我参考了:cnblogs.com/wmxfd/p/ins的方法,非常棒,在此谢过!

https://www.cnblogs.com/wmxfd/p/installation_of_nvidia_graphics_driver_and_cuda8_and_cudnn6.html

一.安装Cuda8.0

我这里为大家提供了8.0的版本

链接:https://pan.baidu.com/s/1QCk-lMZ43QXIt-1UF1YAgg 密码:5grq

2、下载后在当前目录运行命令安装

sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run.26_linux-run

安装过程中基本上选择默认路径以及选Yes,但是提示是否安装Nvidia驱动时一定选择No,因为此前已经安装了相应的显卡驱动

3、安装成功后,声明一下环境变量,并将其写入到 ~/.bashrc 的尾部:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin$}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$

4、设置环境变量

终端输入:sudo gedit /etc/profile

文件末尾加入:export PATH=“/usr/local/cuda/bin:$PATH”

运行:source /etc/profile,查看是否有误

5、设置动态链接库

终端输入:sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

添加:/usr/local/cuda/lib64

执行生效:sudo ldconfig

6、测试cuda的samples

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

make

sudo ./deviceQuery

7、完毕

二、安装Cudnn5.1

链接:https://pan.baidu.com/s/1v2IGQrSC6r7b_Chy9kYMng 密码:xs5n

2、下载后进行解压

3、进入include文件夹,执行

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件

4、进入lib64文件夹,执行

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库

5、执行

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成软链接

sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接

注意!!软链接中的数字5.1.10等参照文件夹lib64中原有的软链接名

6、完毕

到此,深度学习的环境基本就配好了,你可以开始使用各种神经网络畅游在人工智能的世界了。

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181125G10K0O00?refer=cp_1026
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