如何配置深度學習系統
- 2019 年 12 月 18 日
- 筆記
Anacodna相關操作
下載安裝以及切換鏡像
#下載和安裝anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切換到清華源,加快下載速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py
conda環境創建、退出和移除
conda create --name py36 python=3.6 #創建環境 conda activate py36 #激活環境 conda deactivate py36 #退出環境 conda remove --name py36 --all #刪除環境 conda info -e #查看系統中的所有環境
conda查找包的所有版本
conda search tensorflow
conda瘦身
conda clean -p //刪除沒有用的包 conda clean -t //清理tar
查看系統內存和進程
#安裝系統查看器 pip install glances
運行glances查看系統狀態
深度學習環境創建
注意不需要手動配置cuda和cudnn,直接conda安裝
TF環境
1.x推薦1.14.0版本
conda install tensorflow-gpu==1.14.0 #conda install tensorflow-gpu //默認是2.0版本 conda install keras
Torch環境
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0
在線安裝失敗
有可能因為網絡原因下載失敗，因此可以先下載然後本地安裝，tf和torch也類似
cuda和cudnn安裝
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2 conda install cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2 #本地安裝 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudatoolkit-10.0.130-0.tar.bz2 conda install cudatoolkit-10.0.130-0.tar.bz2 #本地安裝
pytorch gpu版本
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-1.3.0-py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0.tar.bz2 conda install pytorch-1.3.0-py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0.tar.bz2
從頭配置centos服務器環境
參考這篇 博客
