unbuntu 16.04搭建深度学习环境.pdf

在深度学习领域，Ubuntu操作系统因其开源特性和广泛的社区支持，成为搭建深度学习环境的热门选择。而NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是深度学习中广泛使用的并行计算平台和编程模型，可以让开发者利用NVIDIA的GPU来处理复杂的数据计算任务。本指南将详细介绍在Ubuntu 16.04系统上搭建深度学习环境的步骤，主要包括安装NVIDIA显卡驱动、CUDA以及cuDNN的过程。 1. 安装NVIDIA显卡驱动 需要检查系统中是否已经安装了NVIDIA显卡驱动。在终端输入命令`lshw -c video`查看显卡信息，如果显示`driver=nvidia`说明驱动已正确安装。如果显示`driver=nouveau`，则需要安装官方NVIDIA驱动。在安装之前，可通过NVIDIA官方网站根据显卡型号下载对应驱动。 安装过程中，需要先禁用nouveau驱动以确保新驱动的正常安装。可以通过编辑`blacklist.conf`文件，添加`blacklist nouveau`和`options nouveau modeset=0`两行命令，然后执行`update-initramfs -u`来禁用nouveau驱动。 安装NVIDIA驱动之前，还需要给下载的驱动文件赋予执行权限。通过命令`chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run`完成这一操作。安装驱动时，可以通过附加参数来简化安装过程，例如`-no-x-check`、`-no-nouveau-check`和`-no-opengl-files`等，以避免可能的安装问题。安装结束后，重启系统以使驱动生效。 2. 安装CUDA 在成功安装显卡驱动后，可以继续安装CUDA。从NVIDIA官方网站下载与显卡驱动版本兼容的CUDA版本。安装CUDA之前，先运行下载的.run安装文件。在安装向导中，要特别注意去除Driver部分的勾选，因为之前已经安装过驱动。安装完成后，需要设置CUDA的环境变量，通过在`~/.bashrc`文件中添加`export CUDA_HOME=/usr/local/cuda`、`export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin`和`export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-xx/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}`命令。修改完成后，通过`source ~/.bashrc`命令刷新环境变量。 安装完CUDA后，可以通过运行`nvcc -V`来验证CUDA是否安装成功。 3. 安装cuDNN cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络库，它是许多深度学习框架所依赖的重要组件。在安装cuDNN之前，需要登录到NVIDIA开发者网站下载适合CUDA版本的cuDNN。下载完成后，解压并复制到CUDA的安装目录下。安装过程较为简单，主要就是将库文件复制到相应路径。 在Ubuntu 16.04上搭建深度学习环境，不仅需要上述软件安装，还可能需要安装一些深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架通常对CUDA和cuDNN版本有依赖，因此在安装框架之前，确保CUDA和cuDNN安装正确是非常关键的步骤。 搭建深度学习环境的过程较为繁琐，涉及到系统级的配置和依赖管理。但一旦搭建完成，Ubuntu系统加上NVIDIA的硬件支持，将为深度学习开发者提供一个强大的计算平台，助力解决各种机器学习和数据分析问题。