Ubuntu18.04 深度学习环境配置

概述

Ubuntu 18.04是一款功能强大的操作系统，特别适合进行深度学习任务。本文将介绍如何在Ubuntu 18.04上配置深度学习环境，并提供相应的代码示例。

步骤一：安装NVIDIA驱动

首先，我们需要安装适用于NVIDIA GPU的驱动程序。打开终端，并执行以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-driver-XXX

在nvidia-driver-XXX中，XXX代表适用于您的GPU的驱动版本号。安装完成后，重新启动计算机。

步骤二：安装CUDA Toolkit

CUDA Toolkit是用于进行GPU加速计算的工具包。您可以从NVIDIA官方网站下载适用于Ubuntu 18.04的CUDA Toolkit安装包。下载完成后，打开终端，并执行以下命令进行安装：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-XXX.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys 
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

在cuda-repo-ubuntu1804-XXX.deb中，XXX代表CUDA Toolkit的版本号。安装完成后，将CUDA Toolkit添加到环境变量中：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-XXX/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-XXX/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

步骤三：安装cuDNN

cuDNN是用于加速深度学习任务的库文件。您可以从NVIDIA官方网站下载cuDNN安装包。下载完成后，打开终端，并执行以下命令进行安装：

tar -xzvf cudnn-XXX.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

在cudnn-XXX.tgz中，XXX代表cuDNN的版本号。

步骤四：安装Python和深度学习框架

在完成上述步骤后，我们可以安装Python和深度学习框架。首先，安装Python和pip：

sudo apt-get install python3
sudo apt-get install python3-pip

然后，安装深度学习框架。例如，我们可以使用pip安装TensorFlow：

pip3 install tensorflow

步骤五：验证安装

最后，我们可以验证深度学习环境是否成功安装。创建一个名为test.py的文件，并将以下代码复制到文件中：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

然后，在终端中执行以下命令：

python3 test.py

如果您看到输出Hello, TensorFlow!，则表示深度学习环境已成功配置。

结论

通过按照本文提供的步骤，在Ubuntu 18.04上配置深度学习环境是相对简单的。希望本文能帮助您顺利完成配置，并顺利进行深度学习任务。

参考链接：

  • NVIDIA官方网站：[
  • TensorFlow官方网站：[
  • cuDNN官方网站：[