virtualbox 虚拟机使用主机GPU 虚拟机怎么用gpu

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coolfengsy 2024-07-25 09:58:06

文章标签 apt ubuntu 指定ipv4 tensorflow python CUDA 文章分类 游戏开发

大概分为：1）Python相关库

2）GPU相关库

3）TensorFlow

1：Python相关(注意X86还是X64）

1）Python ：https://www.python.org/downloads/windows/

添加两个环境变量：python安装路径/python3.5 ， python安装路径/python3.5Scripts

2）关于pip:
python已经自带，否则https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads

python3.5Scripts 文件夹下执行命令 easy_inatall.exe pip

3）python 各种库：

-Numpy ：pip install numpy (numpy+mkl)

-Scipy： http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy pip install XXX.whl(.whl文件安装命令)

- scikit-learn：pip install scikit-learn （Python机器学习）

-scikit-image： pip install scikit-image ，opencv：pip install opencv-python，pillow：

pip install pillow (使用tip: from PIL import Image 代替 import Image)

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2：GPU相关

首先是TensorFlow官网给的安装说明

virtualbox 虚拟机使用主机GPU 虚拟机怎么用gpu_CUDA

1）CUDA 8.0

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

环境变量加入：

C:Program
FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0

C:Program
FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv8.0libx64

2) CUDNN:

https://developer.nvidia.com/deep-learning-software

LInux安装指南：Deep Learning SDK Documentation

同时需要将cudnn的路径加入，或者直接把文件拷到对应的CUDA目录下

（特别注意的是CUDA8.0 对应的一定是CUDNN6.0版即bin目录下的导入的是cuDNN64_6.dll）

补充：在更新新版本的TF时，需要安装对应的CUDA和CUDNN，比如我现在更新到TF1.5，截止到目前官方给的说明，需要下载CUDA9和相应的CUDNN7,安装完毕后，重启计算机，保证环境变量生效。

3）测试：

查看显卡信息

将C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMI包含到环境变量中，然后在命令行运行nvidia-smi，即可查看显卡信息。

查看CUDA版本

在命令行运行nvcc -V, 即可查看CUDA版本

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3：TensorFlow （GPU版）

pip3 install tensorflow-gpu ==1.8.0 指定版本
3’:TensorFlow (CPU版+过公司代理）
pip3 install --upgrade tensorflow --proxy=”http：//用户名：密码@公司代理：8080“

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最后运行Demo成功:

virtualbox 虚拟机使用主机GPU 虚拟机怎么用gpu_tensorflow_02

关于更新TensorFlow版本

---这俩天tensorflow提供了新的调试接口tensorflow.contrib.eager(tensorflow/tensorflow)

日志如下：

C:UsersfengyongDesktop>pip install --upgrade tensorflow-gpu
Collecting tensorflow-gpu
Using cached tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
Requirement already satisfied: wheel>=0.26 in d:python35libsite-packages (from tensorflow-gpu)
Collecting tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1 (from tensorflow-gpu)
Using cached tensorflow_tensorboard-0.4.0rc2-py3-none-any.whl
Collecting numpy>=1.12.1 (from tensorflow-gpu)
Using cached numpy-1.13.3-cp35-none-win_amd64.whl
Requirement already satisfied: protobuf>=3.3.0 in d:python35libsite-packages (from tensorflow-gpu)
Requirement already satisfied: six>=1.10.0 in d:python35libsite-packages (from tensorflow-gpu)
Requirement already satisfied: enum34>=1.1.6 in d:python35libsite-packages (from tensorflow-gpu)
Requirement already satisfied: werkzeug>=0.11.10 in d:python35libsite-packages (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow-gpu)
Requirement already satisfied: bleach==1.5.0 in d:python35libsite-packages (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow-gpu)
Requirement already satisfied: html5lib==0.9999999 in d:python35libsite-packages (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow-gpu)
Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in d:python35libsite-packages (from tensorflow-tensorboard<0.5.0,>=0.4.0rc1->tensorflow-gpu)
Requirement already satisfied: setuptools in d:python35libsite-packages (from protobuf>=3.3.0->tensorflow-gpu)
Installing collected packages: numpy, tensorflow-tensorboard, tensorflow-gpu
Found existing installation: tensorflow-tensorboard 0.1.6
Uninstalling tensorflow-tensorboard-0.1.6:
Successfully uninstalled tensorflow-tensorboard-0.1.6
Successfully installed numpy-1.13.3 tensorflow-gpu-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc2

下面再说说Ubuntu下的安装方式，这里我用的是VM Ware虚拟机+Ubuntu16（这里为什么用16的原因是14自带的python是3.4对应的pip是1.5.4,当使用pip下载需要的库时会出现各种bug，因此我们使用16的3.5python和pip 9.0版本）

由于是在公司，因此这里遇到的坑特别严重，自己又没有Linux的使用经验，请教了身边的几位大哥，再加各种百度，终于成功安装了，这部分分享给同我一样并不是计算机出身的同学们。

代理问题：

这个问题是由于我在公司，公司网需要代理，因此我在使用Linux各种命令之前需要提供代理，比如上网（火狐）需要代理，apt-get需要代理，pip需要代理。

这里记录一下apt-get和pip代理的配置方法：

apt-get：打开终端（CTRL+ALT+T）,使用vi命令修改 /etc/apt/apt.conf 文件，加入

Acquire::http::proxy "http//你的用户名：对应密码@所使用代理的地址：端口号"；

(汉字部分改成你相应的内容即可,查看文件命令 cat /etc/apt/apt.conf )，

chmod a+w /etc/apt/apt.conf 为该文件添加写操作。

pip：vi命令修改 ~/.bashrc文件，加入

export http_proxy="http：//你的用户名：对应密码@所使用代理的地址：端口号/"

export https_proxy="http：//你的用户名：对应密码@所使用代理的地址：端口号/"

(这里要瞪大眼睛看的是 1）下面的https对应着http。2）最后加了一个/）

以上解决了关于需要Ubuntu下设置代理的问题

安装PIP3

这里默认你的Ubuntu操作系统并没有自带pip，这时你首先要安装pip，这里我使用的是python3，因此需要对应的pip3。参照官方给出的说明Installation - pip 9.0.1 documentation，先下载get-pip.py （有灵性的同学可能会问这个文件被下载到哪，wget命令下载到你的运行目录），再run一下python get-pip.py，就好用了。但是结果失败，再往下看文档，你会发现需要加上代理：python get-pip.py --proxy="[user:passwd@]proxy.server:port" 但是格式我没整明白。后来找到的方法是sudo apt-get install python3-pip ，这部分我遇到了各种问题，如果各位解决不了，欢迎留言讨论。