
Ubuntu 16.04深度学习环境搭建指南:CUDA, cuDNN, MATLAB等全面安装教程
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更新于2024-07-18
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本教程详细介绍了如何在Ubuntu 16.04.4桌面版上安装并配置一套深度学习开发环境,包括CUDA、cuDNN、Matlab、Python、Nccl、OpenCV、Caffe、PyTorch和TensorFlow等常用工具。以下步骤将帮助你在服务器上搭建这些环境:
1. 硬件环境:首先,确保你的系统配备了NVIDIA显卡,因为深度学习训练通常需要高性能GPU的支持。
2. 软件环境和框架安装:
- 安装SSH:为了远程访问服务器,需要安装openssh-server,确保可以安全地进行命令行交互。
- 安装Vim:Ubuntu 16.04默认没有Vim,需要手动安装以提高文本编辑效率。
- 显卡驱动安装:
- 下载NVIDIA官方驱动,如390.67版本,禁用系统自带的nouveau驱动。
- 修改`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`文件,添加blacklist nouveau,禁用Nouveau,并更新配置。
- 重启电脑,关闭图形界面,禁用OpenGL以防止登录循环问题。
- 通过`./NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run -no-opengl-files`安装驱动,确保只安装驱动文件。
- 启动lightdm服务,重启系统,验证安装。
3. CUDA 9.0安装:访问CUDA官网下载对应版本(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),按照官方指南进行安装。
4. 其他库的安装:
- Matlab:虽然未提供链接,但你需要根据Matlab的安装指南安装,可能涉及购买许可证或使用社区版本。
- Python:Ubuntu 16.04预装Python,可以使用`pip`安装深度学习库,如TensorFlow、PyTorch等。
- Nccl:NVIDIA Collective Communications Library,用于加速多GPU之间的通信,通常与CUDA一起安装。
- OpenCV:这是一个开源计算机视觉库,用于图像处理和机器视觉,可以使用`apt-get`或下载源码编译安装。
- Caffe:一个流行的深度学习框架,需遵循官方文档安装或使用包管理器安装。
- PyTorch:另一个流行的深度学习框架,安装方法类似Caffe。
5. 验证和配置:安装完成后,通过`nvidia-smi`命令检查GPU状态,`nvidia-settings`用于图形卡配置。
这个教程提供了一套详尽的指导,涵盖了从基础设置到高级框架安装的全过程,适用于对深度学习有需求的Ubuntu 16.04用户。如果你在安装过程中遇到问题,文档汇总的报错信息可以帮助你快速定位并解决问题。
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