### CentOS7深度学习环境搭建详解
#### 一、Bios禁用SecureBoot及禁用nouveau驱动
在搭建深度学习环境前，首先需要确保系统的兼容性和稳定性。这包括两个关键步骤：禁用SecureBoot以及禁用nouveau驱动。
**1.1 禁用SecureBoot**
SecureBoot是一种安全启动技术，它会阻止未经授权的操作系统或其他软件加载。在安装特定的GPU驱动程序时，可能需要禁用该功能以避免潜在的问题。通常，禁用SecureBoot需要在BIOS设置中完成。进入BIOS的方式因计算机品牌而异，但大多数情况下都是在开机时按F2、F10、Del等键。
**1.2 禁用nouveau驱动**
nouveau是一个用于NVIDIA图形处理器的开源驱动程序，但在某些情况下，为了更好地支持NVIDIA GPU，需要禁用这个驱动。具体步骤如下：
- **方法一**：
- 打开并编辑`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`文件。
- 在文件末尾添加`blacklist nouveau`。
- 使用以下命令更新initramfs：`update-initramfs -u`。
- 备份并替换`/boot/initramfs-(uname -r).img`文件：`mv /boot/initramfs-(uname -r).img /boot/initramfs-(uname-r).img.bak`。
- 使用`dracut`重新创建`initramfs`：`dracut -v /boot/initramfs-(uname -r).img (uname -r)`。
- **方法二**：
- 编辑`/etc/default/grub`文件。
- 在`GRUB_CMDLINE_LINUX`行后面添加`rd.driver.blacklist=nouveau nouveau.modeset=0`。
- 更新grub配置：`grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg`。
- **重启系统**：`reboot`。
- **检查禁用结果**：`lsmod | grep nouveau`，如果没有任何输出，表示nouveau已成功被禁用。
#### 二、安装GPU驱动
接下来是安装GPU驱动的关键步骤。
**2.1 检查GPU是否存在**
- 使用`lspci | grep -i nvidia`命令来确认是否已经安装了NVIDIA GPU。
**2.2 升级系统并准备工具**
- 更新系统：`yum -y update`。
- 安装开发工具组：`yum -y groupinstall 'Development Tools'`。
- 安装必要的包：`yum -y install kernel-devel epel-release dkms`。
**2.3 添加ElRepo源**
- 导入ElRepo GPG密钥：`rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org`。
- 安装ElRepo源：`rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm`。
**2.4 安装显卡驱动**
- 检查所需的驱动版本：`yum install nvidia-detect`。
- 获取驱动版本信息：`nvidia-detect -v`。
- 下载对应版本的`.run`文件：根据提示访问NVIDIA官网下载页面进行下载。
- 安装CUDA：先给予可执行权限`chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run`，然后运行安装脚本`sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run`。
**2.5 配置环境变量**
- 添加CUDA路径到环境变量中：`vim /etc/profile`。
- `export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin`
- `export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64`
- 应用更改：`source /etc/profile`。
**2.6 验证CUDA安装**
- 查看版本信息：`nvcc -V`。
- 运行测试程序：
- 进入CUDA示例目录：`cd /root/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples`。
- 编译示例：`make`。
- 执行测试：`./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery` 和 `./bin/x86_64/linux/release/bandwidthTest`。
**2.7 安装cuDNN**
- 下载cuDNN相应版本的压缩文件。
- 解压文件并复制到CUDA目录下：
- `cd cuda`
- `cp include/* /usr/local/cuda/include/`
- `cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/`
- 修改文件权限：`chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*`
#### 三、Python虚拟环境搭建
Python虚拟环境对于隔离项目依赖非常重要。以下是如何安装所需的Python依赖库：
**3.1 安装依赖库**
- 安装基本开发工具：如果之前未安装过，则需要安装：`yum groupinstall "Development tools"`。
- 安装其他必要的开发库：
- `yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel`
以上步骤完成了CentOS7上深度学习环境的基本搭建，涵盖了禁用SecureBoot和nouveau驱动、安装GPU驱动、配置CUDA和cuDNN以及Python虚拟环境的创建等关键环节。这些步骤对于构建稳定且高效的深度学习环境至关重要。
