实现深度学习双显卡

引言

作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现深度学习双显卡的配置。这将提高训练速度和效率，让你的深度学习项目更加顺畅地运行。

流程概述

下面是配置双显卡的步骤概述：

步骤 操作
1 安装CUDA和cuDNN
2 安装深度学习框架
3 配置环境变量
4 启动深度学习任务

操作步骤

步骤1：安装CUDA和cuDNN

首先，你需要安装CUDA和cuDNN来支持深度学习框架对双显卡的利用。以下是安装CUDA和cuDNN的命令：

# 安装CUDA
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys 
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

# 安装cuDNN
tar -xzvf cudnn-<version>-linux-x64-v<release>.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*

步骤2：安装深度学习框架

接下来，你需要安装深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来实现双显卡的训练。以下是安装TensorFlow的命令：

pip install tensorflow-gpu

步骤3：配置环境变量

为了让深度学习框架正确识别双显卡，你需要配置环境变量。以下是设置环境变量的命令：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

步骤4：启动深度学习任务

最后，你可以启动深度学习任务来利用配置好的双显卡进行训练。以下是一个简单的Python代码示例：

import tensorflow as tf

# 指定GPU设备
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    # 只使用第一和第二块显卡
    tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
    tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[1], 'GPU')
    
    # 指定第一块显卡为0号，第二块显卡为1号
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[1], True)

# 在这里开始你的深度学习任务

序列图

下面是配置双显卡的步骤的序列图：

sequenceDiagram
    participant 小白
    participant 开发者

    小白->>开发者: 请求配置双显卡
    开发者->>小白: 解释配置步骤
    小白->>开发者: 安装CUDA和cuDNN
    开发者->>小白: 发送安装命令
    小白->>开发者: 安装深度学习框架
    开发者->>小白: 发送安装命令
    小白->>开发者: 设置环境变量
    开发者->>小白: 发送环境变量命令
    小白->>开发者: 启动深度学习任务
    开发者->>小白: 发送启动命令

状态图

下面是配置双显卡的步骤的状态图：

stateDiagram
    [*] --> 未配置