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华硕主板的Win,电脑使用帮助


正文写随笔日期为2018.03.13
  因为买计算机自带了win10类别,自个儿就不曾重新安装win10,而是在原win10意况下分割多个磁盘来安装ubuntu16.04,本人ComputerGPU为Gtx 1080Ti显卡,要留神的是显示器连接线是直接与Gtx 1080Ti显卡连接,而不是接连主板上的接口!Computer配置见下图。小编的硬盘是双硬盘二个256G的SSD固态硬盘,多少个2T的HDD机械硬盘,今后win10是设置在SSD上,作者计划把ubuntu也安装在SSD上。

参照相当多稿子,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm

Ubuntu上以virtualenv形式安装TensorFlow

正文介绍了如何在Ubuntu上以virtualenv形式安装tensorflow。  

安装pip和virtualenv:

# Ubuntu/Linux 64-bit

sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv

# Mac OS X

sudo easy_install pip

sudo pip install --upgrade virtualenv

创制 Virtualenv 虚拟意况:

  踏入你想安装tensorflow的父目录下,然后实行上面三令五申构造建设虚构情形:

virtualenv --system-site-packages tensorflow

激活设想情状并设置tensorflow:

  对于python27,则进行如下命令:

source ./tensorflow/bin/activate  # If using bash

source ./tensorflow/bin/activate.csh  # If using csh

(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:

pip install --upgrade

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:

pip install --upgrade

# Mac OS X, CPU only:

pip install --upgrade

  对于python3则实行如下命令:

source ./tensorflow/bin/activate  # If using bash

source ./tensorflow/bin/activate.csh  # If using csh

(tensorflow)$  # Your prompt should change

# Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only:

pip install --upgrade

# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:

pip install --upgrade

# Mac OS X, CPU only:

pip3 install --upgrade

测验安装:

  在极端试行如下命令步向python shell意况:

python

  在python shell情形中测验:

>>> import tensorflow as tf

>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

>>> sess = tf.Session()

>>> print(sess.run(hello))

Hello, TensorFlow!

>>> a = tf.constant(10)

>>> b = tf.constant(32)

>>> print(sess.run(a b))

42

>>>

• 假若碰着如下错误:

1

2

  _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow', fp, pathname, description)

ImportError: libcudart.so.7.0: cannot open shared object file: No such file or directory

  那是你的CUDA安装配备不对:

    安装CUDA和CUDNN能够参考 那篇作品 。

  且加多如下两行到您的 ~/.bashrc 文件

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

• 如若逾越如下错误:

Python 2.7.9 (default, Apr  2 2015, 15:33:21)

[GCC 4.9.2] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> import tensorflow

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcublas.so.7.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:2188] Unable to load cuBLAS DSO.

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcudnn.so.6.5. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:1382] Unable to load cuDNN DSO

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcufft.so.7.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:343] Unable to load cuFFT DSO.

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:101] successfully opened CUDA library libcuda.so locally

I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:93] Couldn't open CUDA library libcurand.so.7.0. LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64

I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_rng.cc:333] Unable to load cuRAND DSO.

  由安装报错可见,它接受的是7.0本子,故找不到,而假诺你安装的是7.5版本,则足以推行如下命令增添相应链接:

sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.7.5 /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.7.0

sudo ln -s libcublas.so.7.5 libcublas.so.7.0

sudo ln -s libcudnn.so.4.0.4 libcudnn.so.6.5

sudo ln -s libcufft.so libcufft.so.7.0<br>sudo ln -s libcurand.so libcurand.so.7.0

Ubuntu 15.04下TensorFlow源代码方式安装

哪些评价Tensorflow和其他深度学习体系

本文介绍了哪些在Ubuntu上以virtualenv情势安装tensorflow。 安装pip和virtualenv: # Ubuntu/Linux 64-bit sudo apt-get in...

layout: post
title: 2018-05-27-computer-using-hints-计算机使用协理
key: 20180527
tags: ubuntu cuda cudnn tensorflow gym qq ssh

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那篇算是和睦对caffe学习的三个总计体系的始发。首先因为caffe的依据项相当多,配置起来也正如麻烦。那篇算是相比详细地把caffe的各个相关配置说领会。转发请评释出处。

modify_date: 2018-05-27

  早前用的微机都是BIOS MB奥迪Q3,从前装的双系统基本都Win7和ubuntu16.04,而这一次是在win10下且是在UEFI GPT条件下安装ubuntu16.04,所以在早先从前google了成都百货上千新星教程,幸免了好多坑,感激这么些和善的人!

推荐Ubuntu 14.04本子,因为digits的扶植比较好。显卡支不辅助GPU加快要搞理解啊,不帮助就全用CPU算吗,别浪费时间折腾cuda了。

2018-05-27-computer-using-hints-计算机使用扶植

说明:

  • 正文揭穿于: gitee,github,博客园
  • 转发和引用请指明原来的著小编和连接及出处.

内容和接纳:

  • 此文为了将hints做成静态页面而方便我们查看及相互链接,您还足以访问它的源码项目(多少个意气风发律的镜像卡塔尔(قطر‎:
    • gitee(https://gitee.com/freelogic/computer-using-hints.git);
    • github(https://github.com/freelogic/computer-using-hints.git);
    • gitlab(https://gitlab.com/freelogic/computer-using-hints.git);
  • 提出你通过本page的页内寻找来寻找关键字及有关内容,当前主流浏览器都有"页内寻找"作用;

正文:

黄金时代、安装前策画

世家基本要固守官方教程上边来。不过官方教程有的坑未有一点点出来的,本文也后生可畏并列上了。

Content

  • 1-Basic OS Hints
    • 1.1-Ubuntu
      • 1.1.1-Ubuntu18.04哪些切换暗许的python版本?
      • 1.1.2-Ubuntu18.04怎么设置摆渡云盘顾客端(不是摆渡云同步顾客端卡塔尔(قطر‎?
      • 1.1.3-怎样通过ssh终端(举个例子在WIN10卡塔尔(قطر‎登陆Ubuntu18.04阳台?
      • 1.1.4-Ubuntu18.04怎么着设置QQ?
      • 1.1.5-Ubuntu18.04什么设置chrome?
      • 1.1.6-Ubuntu18.04哪些设置pycharm?
      • 1.1.7-Ubuntu下如何设置循环正视的lib库?
      • 1.1.8-Ubuntu18.04缓慢解决USB有线鼠标插入后不只怕利用的主题素材?
      • 1.1.9-Ubuntu18.04下计算SHA1和MD5值?
      • 1.1.10-Ubuntu18.04下文件目录比较工具(相符beyondcompare卡塔尔?
      • 1.1.11-Ubuntu18.04下安装相符notepad 的公文工具
      • 1.1.12-Ubuntu18.04下安装OCR工具(tesseract)
      • 1.1.13-Ubuntu18.04下调解字体和鼠标准样板式及大小
      • 1.1.14-Ubuntu18.04下测网速
      • 1.1.15-查看Ubuntu18.04的硬件配置
      • 1.1.16-Ubuntu18.04的apt-get命令怎么着设置内定版本?
      • 1.1.17-Ubuntu18.04的ufw的简约防火墙操作
  • 2-Special Topic Hints
    • 2.1-Programming
      • 2.1.1-版本管理
        • 2.1.1.1-GIT
          • 2.1.1.1.1-怎么着从本土PUSH分支退换到八个远端GIT货仓(借使远端GIT酒店为八个备份镜像库且内容黄金时代致卡塔尔?
        • 2.1.1.2-GIT仓库
          • 2.1.1.2.1-不能够注册新GITLAB帐号且忘记老帐号密码咋办?
      • 2.1.2-JAVA
        • 2.1.2.1-JDK
          • 2.1.2.1.1-JDK安装
      • 2.1.3-DataBase
        • 2.1.3.1-MYSQL
          • 2.1.3.1.1-MYSQL的安装
      • 2.1.4-Testing
        • 2.1.4.1-JMeter
          • 2.1.4.1.1-JMeter的安装
          • 2.1.4.1.2-JMeter的遍布式测试
    • 2.2-机器学习
      • 2.2.1-情形设置
        • 2.2.1.1-ubuntu
          • 2.1.1.1.1-ubuntu18.04情状设置机器学习景况TF的三件套CUDA-CUDNN-TENSOLANDFLOW
          • 2.1.1.1.2-ubuntu18.04条件设置OpenAI的GYM的加强学习景况
    • 2.3 大数据
      • 2.3.1-日志
        • 2.3.1.1-ELK
          • 2.3.1.1.1-安装ELK
  • 3-END

1.安装EasyUEFI

平常选择BIOS MBRAV4构架的双系统必要接收EasyBCD软件来增多运转项,使用UEFI要求EasyUEFI。在win10下先安装EasyUEFI以便于今后在win10下管理运行项以致去除ubuntu系统。

大器晚成、显卡的装置

1. Basic OS Hints

2.制作Ubuntu 16.04LTS启动盘

  • 下载Ubuntu 16.04LTS于Ubuntu 16.04LTS中夏族民共和国官方网站或者Ubuntu 16.04LTS官网
  • 自小编是用ubuntu官方推荐的Rufus来制作运行盘,其艺术见How to create a bootable USB stick on Windows,使用该工具的时候,有三种格局可选,到底是用那种方式决议于计算机的铺排,能够百度时而Computer主板是还是不是UEFI以致硬盘分区是MBEvoque依旧GPT:怎么着查看计算机硬盘是gpt分区抑或MB大切诺基分区 什么查看主板是UEFI运行以至是不是支持UEFI方式,确实不通晓的就选第风流倜傥项。有资料说平昔解压到空的U盘也能行。简单的说超多办法都能做成系统运营盘。
  • 而是也可能有用UltraISO软碟通来创立的,可是本身制作后装置的时候退步了,然后改用Rufus,文件系统用的是Ntfs,安装时照旧退步了。那三种退步境况都以ACPI error,后来自家意识是U盘太旧了的开始和结果,即便那些u盘也可能有16G,于是小编用另一个较新的16G的u盘用Rufus制作运维盘,文件系统用的暗中认可的FAT32,分区方案和对象类别项目采纳本人相应的就可以,见下图。

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剥夺nouveau驱动,nouveau是ubuntu自带的对nivida的开源驱动,对安装AMD的合法驱动会不日常,所以先将其剥夺。

1.1 Ubuntu

3.禁止使用UEFI安全开发银行、关闭火速运维

  • 禁止使用UEFI安全开发银行的办法见构造深度学习主机与情状(TensorFlow 1080Ti卡塔尔国:(二卡塔尔Win10&Ubuntu双系统与显卡驱动装置。
  • 闭馆急速运维的方法关门win10的极快运转,假使Win10电源管理中绝非非常的慢运行选项,那么请遵照Win10电源处理中并未有极快运营选项中的的不二等秘书技开展安装就能够,因为自个儿正是这种气象。

按Ctrl Alt F1 进入tty1控制台,输入

1.1.1 Ubuntu18.04什么切换私下认可的python版本?

  • ubuntu18.04切换暗中同意python的秘诀:

    • 参考:
    • 命令:

      # 定义2种python版本
      sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100     
      sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150
      
      # 如下命令用来切换
      sudo update-alternatives --config python
      

4.为Ubuntu系统一分配配硬盘空间

  • 只要供给,用DiskGenius或者分区帮手对各种硬盘大小实行调解
  • “鼠标右键Computer—>管理—->磁盘管理—->选中盘符右键—->压缩卷 ”
    压缩出起码60G(空间太小,等会分区的时候很难分配,况且会运作慢卡塔尔国的长空出来,不要分配盘符,直接让其处于空闲或未分配情形就可以。那几个未分配的空中正是我们未来的ubuntu系统的设置使用空间。小编压缩了130g机械硬盘空间用于安装ubuntu。

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

1.1.2 Ubuntu18.04什么样设置摆渡云盘客户端(不是摆渡云同步客户端卡塔尔?

  • ubuntu18.04装置摆渡云盘客商端(不是摆渡云同步客商端卡塔尔
    • 参考:
      • 以此链接有bcloud3.9.1安装包,它是能找到的摩登版本,已归入个人云盘"作者的次序ubuntu"位置;
      • bcloud其实都是社区和个体本人维护的源码!3.9.1版本已测可用;
    • 设置参照他事他说加以考察:

二、安装ubuntu 16.04

  • 设置方式主要见陈设深度学习主机与情形(TensorFlow 1080Ti卡塔尔:(二)Win10&Ubuntu双系统与显卡驱动装置,还可仿照效法 Win10下UEFI情况安装Ubuntu 16.04双系统教程
  • 小编的分区景况为:

swap沟通空间:8G
efi系统一分配区 :512M
挂载“/” :30G
挂载“/usr” :35G
挂载“/home”:51G

因为本身参照他事他说加以考察了上面:

1.swap置换空间,相当于Win中的虚构内部存款和储蓄器,平时须要划分对应物理内部存款和储蓄器2倍的上空,酌量到深度学习主机内存平常都是32G、64G要么128G,所以选择忽视不分开,之后如有须要仍然为能够在系统安装中加多swap部分。实际上小编分开了8G。
2.EFI系统一分配区,选拔分区类型为“逻辑分区”,分区地方为“空间初阶地点”。分配大小为512M,足矣。
3.挂载“/”,类型为EXT4日记文件系统,采取“逻辑分区”和“空间伊始地点”。根目录将挂载除了“/home”和“/usr”之外的其它目录,分配30G。
4.挂载“/usr”,类型为EXT4日记文件系统,采用“逻辑分区”和“空间初步地方”。“/usr”为Linux置放软件之处,分配40G。
5.挂载“/home”,类型为EXT4日记文件系统,选取“逻辑分区”和“空间伊始地点”。剩余50G左右空间全体分配给“/home”。

  • 风流罗曼蒂克经安装ubuntu时现身ACPI error,可参看win10安装ubuntu-GNOME双系统踩坑综合

在里头写上

1.1.3 怎样通过ssh终端(比如在WIN10卡塔尔(英语:State of Qatar)登陆Ubuntu18.04平台?

  • 用ssh登录ubuntu18.04

    • 规律:暗中同意ubuntu系统安装后有ssh,而未有sshd,所以任何服务器/PC不恐怕通过ssh合同来远超登入ubuntu,须求如下操作:
      安装参考:https://jingyan.baidu.com/article/359911f5a5b74857fe0306c4.html
      # 查看Ubuntu是否已经安装或启用了ssh服务
      ps -e |grep ssh
      # 如果只有ssh-agent,则它是ssh-client客户端进程;
      # 如果没有sshd进程,则需要继续安装ssh的server模块,他是OS的一部分;
    
      # 安装sshd
      sudo apt install openssh-server
    
      #开启/关闭ssh服务命令:
      sudo service ssh start  #手动启动服务
      sudo service ssh stop   #手动关闭服务
      sudo service ssh status #查询服务状态
    

三、安装显卡驱动

  • 因为那时候本人的ubuntu还不可能连网,所以不可能到用系统自带的软件更新里去安装,所以不能不和煦在win10里下载好驱动,再在ubuntu里设置。
  • 安装格局见Ubuntu 16.04 安装GTX1080Ti驱动、Ubuntu 16.04安装NVIDIA驱动

blacklist nouveau

1.1.4 Ubuntu18.04怎么着设置QQ?

  • install QQ
    • Best way is use "WEBQQ(http://web2.qq.com/)" instead of install local program;
    • WEBQQ is an URL, you can make a URL link icon on desktop of ubuntu;

四、台式机ubuntu有线上网难点

想在笔记本ubuntu16.04和win10上都用贰个有线网卡来上网,开掘非常多网卡都不能够在ubuntu中上网,纵然能够也必须要需求复杂的安装网卡驱动步骤,不过自身也开掘了在ubuntu系统中免驱能够即插即用且在windows中也足避防驱连网的二种网卡分别是:

  • RT5572有线网卡,2.4GHz和5GHz双频,传输速率为300Mbps,因为速率非常的慢,所以自个儿用的是其一网卡。
  • RT3070(L)白或者 RT3070(L)黑或者RT3070(L)-Hi-Link,频段只为2.4GHz,传输速率为150Mbps

options nouveau modeset=0

1.1.5 Ubuntu18.04怎样设置chrome?

  • install chrome
    • Best way is to download chrome's deb package and use "sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb" to install;
    • Notes: after 'deb' downloaded, don't click on it to install automaticly, it maybe report error and use command above suggested to install it in terminal;

五、卸载 Ubuntu

  • 方法见Win10 Ubuntu16.04双系统(UEFI GPT, SDD HDD卡塔尔设计方案

按esc 输入:wq 保存退出

1.1.6 Ubuntu18.04哪些设置pycharm?

  • install pycharm
    • ubuntu18.04的新星的"软件/software"个中可以搜到"pycharm",不过双击自动安装多次失利,所以提出用如下普通方式安装;
    • 下载免费社区版本的pycharm包,然后实施"binpycharm.sh"脚本,就开动了图形分界面,提议拖动到ubuntu的desktop做个链接,方便下一次运转;
    • 配备python剖析器: 从"setting"配置界面,寻觅关键字或直接找到"Project Interperter",然后根据事态接纳;
      • 经常安装完pycharm后它自动感知OS系统,大概会意识多少个python分析其, 比方ananconda,或系统的python3,或python2等等;
      • 提出您选anaconda或os自带, 然后pycharm会自动探测其依赖库的改革,每便运维pycharm,日常会更新index,其实正是"扫库"看是不是安装了新lib库;
      • 举个例子: 你anaconda命令行下用"conda"命令安装了python模块AAA,而os的python3下那个模块AAA未有安装,则pycharm若是利用os的python3则不会重新建立lib的index;
      • 参考:

六、安装CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1

在装置完CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1现在察觉,tensorflow最新版本 1.7.0不支持CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1,而是帮衬CUDA 9.0 和Cudnn 7.0,见tensorflow官方网站安装表明:Installing TensorFlow 或 Installing TensorFlow on Ubuntu,否则会现身如下错误:

(tensordai) mengzhuo@ubuntu:~$ python
Python 3.6.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 20 2017, 13:51:32)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
输入指令:import tensorflow as tf
现身错误:ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

就此,大家还是安装CUDA 9.0 和Cudnn 7.0吧,安装情势跟上面包车型地铁法子风流浪漫致。
CUDA 9.0下载地址为:CUDA Toolkit 9.0,所以大家可一直跳过前3步,直接看第4步安装CUDA 9.0和CUDNN 7.0.5的不二等秘书籍

ps:vim编辑器很好用啊,还不会的同伙要紧紧抓住时间学呀。

1.1.7 Ubuntu下怎样设置循环重视的lib库?

  • 斩草除根ubuntu下用命令"apt-get"安装有轮回信赖的意气风发组lib库的主题素材
    • 标题:ubuntu下行使"apt-get"来安装lib1库,但lib1信赖lib2,而lib2又依赖lib3和lib4,但结尾lib4大概还信赖lib1,循环了;
    • 消除:其实,你没办法单独安装lib库;只要"sudo apt-get install lib1,lib2,lib3,lib4" //将循环信赖库风度翩翩并写上,同期设置就能够

1.安装CUDA 9.1

  • 参谋教程:Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 9.0 详细教程、ubuntu16.04设置cuda9——简明教程

  • 法定教程敬拜上:合法教程

  • 下载CUDA Toolkit 9.1 Download

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  • 安装的首要性格局见:Ubuntu16.04装置CUDA9.1、cuDNN7详实教程,基本同合法教程如出豆蔻年华辙,作者和那几个科目有有个别不等同就是在设置蒙受变量时,因为笔者也安装的是CUDA 9.1,所以在极限中输入

sudo gedit /etc/profile

在开发的文本末尾,增多以下两行。
64位系统:

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

那边的文件目录是cuda-9.1不是cuda-9.0。

执行

1.1.8 Ubuntu18.04化解USB有线鼠标插入后不能够使用的标题?

  • 缓慢解决UBUNTU18.04插入USB有线鼠标无效的标题
    • 标题: ubuntu18.04只怕私下认可在电瓶形式会关闭USB端口,则USB鼠标插入不能采用;
    • 解决: 插入电源,台式机计算机就能够堆新接入的有线USB鼠标感知并能使用了;
    • TODO:暂未找到怎么样设定ubuntu18.04在电源形式下禁止使用或弃用USB设备(如USB的WIFI鼠标卡塔尔(英语:State of Qatar)的布署;

2.安装Cudnn 7.1

  • Cudnn 7.1的安装是服从Ubuntu16.04安装CUDA9.1、cuDNN7详细教程中以tgz文件的款型设置的。那几个课程也是坚决守护cudnn7.1.1安装官方教程来的。下载cudnn须要登记,笔者是在cuDNN Download中下载的,下载的是cuDNN v7.1.1 Library for Linux,见下图。

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    小结起来实在以tgz文件的样式设置cuDNN只需求4条命令就能够安装成功,在cuDNN7的tgz安装文件所在的文件夹内:右键--->在尖峰中开辟--->然后在极限内输入以下4指令就能够:

tar -xzvf cudnn-9.1-linux-x64-v7.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*

  • 因为是以tgz文件的花样设置的cudnn所以不能够依据合法教程中雷同来验证cudnn是还是不是安装成功,但是自身到各样文件目录看了下,确认应该是设置成功了。

lspci | grep nouveau

1.1.9 Ubuntu18.04下计算SHA1和MD5值?

  • ubuntu下计算sha1/md5值
    • 参考:
    • 命令: md5sum ./hoek-2.16.3.tgz > ./hoek-2.16.3.tgz.md5.txt //要是你下载了tgz到当前目录
    • 命令: sha1sum ./hoek-2.16.3.tgz > ./hoek-2.16.3.tgz.sha1.txt //若是你下载了tgz到当前目录

3.卸载 CUDNN 7.1.1 和CUDA 9.1,

查询pci总线中是还是不是还也许有nouveau,grep后边接正则表达式过滤。

1.1.10 Ubuntu18.04下文件目录相比工具(形似beyondcompare卡塔尔国?

  • Ubuntu下有无需付费工具meld,它可怜周围beyondcompare,能够相比目录和文书,很好用!
    • 设置: 在ubuntu搜索关键字"软件",展开"软件"(相符app store或安装使用集团卡塔尔(英语:State of Qatar)后,在它里面寻觅关键字"meld",直接设置和运营;

3.1 卸载CUDA 9.1的艺术见:

  • 以runfiles格局设置CUDA9.1的官方卸载方法:

sudo /usr/local/cuda-9.1/bin/uninstall_cuda_9.1.pl

  • ubuntu16.04 下 卸载CUDA9.1

如何都未有表达禁止使用成功。

1.1.11 Ubuntu18.04下安装相同notepad 的文书工具

  • ubuntu下不能够直接设置notepad ,但足以设置其家门的名字为"notepadqq"的linux版本;

    • 参考:Ubuntu 16.04设置Notepadqq编辑器代替Notepad
    • 安装:
      sudo add-apt-repository ppa:notepadqq-team/notepadqq
      sudo apt-get update
      sudo apt-get install notepadqq
    

3.2 卸载CUDNN 7.1.1 的方法:

因为安装CUDNN,实际上只是把几文件复制到CUDA的装置目录下,所以卸载CUDNN只供给把CUDA的设置目录"/usr/local/cuda-9.1"一同删除就足以了:

cd /usr/local/
sudo rm -r cuda-9.1

尽管已涉世证过CUDA就能在/home/客商名 下产生文书夹“NVIDIA_CUDA-9.1_萨姆ples”,能够把它一齐删除:

cd /home/mengzhuo
sudo rm -r NVIDIA_CUDA-9.1_Samples

留心:作者用官方卸载方法卸载CUDA 9.1后再用上面的"4.4.1 方法一"安装CUDA 9.0后发现
系统一分配辨率形成没装驱动相仿,并且在ubuntu登陆分界面现身循环登陆,招致不可能以图片格局步入ubuntu。
自个儿推断的原因:卸载CUDA 9.1时推测连带着驱动的部分包被卸载了。
自家消除的办法是:在报到分界面按Alt Ctrl F1跻身字符分界面,然后卸载作者刚才安装的CUDA 9.0,在还未卸载驱动的意况下用驱动的.run安装包,再遵照上面讲的装置驱动方法重新安装修复了驱动。然后分辨率变健康,循环登入现象未有。末了本人步向ubuntu系统后用了

重启后登入时,大概会循环现身填写登录密码,不可能步向系统的动静,按Ctrl Alt F1,登陆,

1.1.12 Ubuntu18.04下安装OCR工具(tesseract)

  • ubuntu下的OC奥迪Q7工具十分的少(最少未有win下的金山OCGL450,快译通OCCRUISER,紫光OC福特Explorer等等卡塔尔,但无需付费预装的tesseract就相当好!

    • ubuntu18.04自带tesseract4.00版本,能够识别中印度语印尼语(中文识别需如下安装汉语包卡塔尔(英语:State of Qatar),测量试验效果还不易,超过部分在线OCRubicon网址(收取薪酬或免费卡塔尔(قطر‎,它是新型LSTM的神经网络及机器学习的内容,能够越发读书;
    • 安装:
      sudo apt-get install tesseract-ocr  //发现ubuntu18.04已经安装了最新的4.00版本
      sudo apt-get install tesseract   //同上
      sudo apt-get install tesseract-ocr-chi-sim //安装额外的中文简体识别包
      tesseract //查看命令的格式和参数
      tesseract --list-langs //查看支持的语言
      tesseract ./yangpu-xiaoxue.jpg yangpu-xiaoxue.txt -l chi_sim  //进行识别命令并输出结果txt文件;
      # 性能说明: 中文识别(4MB的JPG包含2列450行文字)运用到了4个core,大约30秒左右,未查是否使用了GPU,仅供参考;
    
    • 参考1:
    • 参考2(详细):
    • 其三方UI分界面软件: 在ubuntu的"软件/software"中找找"gimagereader"关键字并安装它,它是tesseract的一个UI分界面,相当好用!
    • 瑕玷:tesseract不可能自动转变为带表格的XLS文件格式,而一些在线OC纳瓦拉(如下卡塔尔国,或win下的OC科雷傲支持中文版面识别,能将table转换为XLS的表格导出;
    • 其他OCGL450: 在线OCLX570有免费和收款版本,比较多,推荐那几个,它征服表格识别并改变为xls表格,无需付费的最大能鉴定分别10MB以上的JPG;

4.安装CUDA 9.0

CUDA 9.0下载地址为:CUDA Toolkit 9.0

  • 参照教程:Ubuntu 16.04 上设置 CUDA 9.0 详细教程、ubuntu16.04设置cuda9——简明教程

  • 法定教程敬拜上:设置CUDA9.0官方教程

设置格局同地方安装CUDA 9.1均等,其重点措施见:Ubuntu16.04安装CUDA9.1、cuDNN7详尽教程,基本同官方教程如出生龙活虎辙,具体方法如下:

卸载显卡方法:

1.1.13 Ubuntu18.04下调解字体和鼠标准样本式及大小

  • 计划ubuntu18.04的字体大小和鼠标大小
    • 参考:
    • 华硕主板的Win,电脑使用帮助。注明: 虽说故事ubuntu18.04弃用了unity界面,但要么基于仿照效法资料,尝试并认同了如下方法可用;
      • 命令: sudo apt-get install unity-tweak-tool //安装了untiy tweak配置台;
      • 形成后请找寻"tweak"关键字, 找到并张开tweak后,能够font样式大小,也足以配备鼠标样式大小(但大小不可能自由调度卡塔尔;

4.1 检查本人的Computer是不是富有CUDA安装条件

检查办法见:Ubuntu16.04设置CUDA9.1、cuDNN7详实教程

 sudo apt-get remove --purge nvidia*

1.1.14 Ubuntu18.04下测网速

  • ubuntu18.04的网络测速

    • 主题素材: 因互联网不稳固,越发是路由器滚烫,互连网连不上,所以想测量试验网速,而ubuntu未有附近win下360的宽带测速器,方法如下;
    • 参考:
    • 命令:

      sudo apt-get install speedtest-cli  //安装speedtest-cli, 及设你是python3且升级到pip3命令
      speedtest-cli --h  //查看帮助
      speedtest-cli --share  //执行网络测速命令
      speedtest-cli --list   //获取测速使用的speedtest网站配置的各个目标网站的名字和距离公里数的大列表;
      
    • 在线UI分界面: speedtest也提供在线分界面供查看测验进度和结果:http://www.speedtest.cn/)

4.2 安装NVIIDA驱动。

CUDA提供二种安装方式:package manager安装和runfile安装。因为CUDA安装文件将近1.6G,所以 这里作者选用runfile安装,选拔runfile安装,CUDA自带的驱动恐怕不能够牢固内核音信,所以要先安装NVIIDA驱动。笔者日前早就设置了驱动,所以那步已经免了。

设置显卡驱动:

1.1.15 查看Ubuntu18.04的硬件配备

  • 翻看ubuntu硬件配备
    • 方法1: 命令sudo lshw //返回CPU/MEM/DISK/GPU/USB等信息
    • 艺术2: 在寻觅中输入"system", 张开"system profiler and benchmark", 其实便是将lshw的图形化,看起来方便而已;
  • 特别主义,ubuntu这些linux系统,对于台式机计算机的充电方式或电瓶情势的切换管理,及USB设备的激活等,不是特地好,提出:
    • 假定有线USB/WIFI鼠标,以致touchpad和键盘无效了,请插入电源再尝试看;
    • 抑或因为电源格局转换,以致不能够登入,鼠标动但键盘无效不也许输入密码,则能够品尝短按power键来休眠并复苏,尝试激活键盘;

4.3 下载CUDA 9.0的runfile安装文件

下载地址:CUDA Toolkit 9.0

$ sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa

华硕主板的Win,电脑使用帮助。1.1.16 Ubuntu18.04的apt-get命令怎么着设置内定版本?

  • apt-get安装内定版本
    • 命令: sudo apt-get install package=version

4.4 初步设置CUDA 9.0

$ sudo apt-get update

1.1.17 Ubuntu18.04的ufw的简易防火墙操作

  • ubuntu的ufw安装和应用
    • TODO: ubuntu的ufw安装和接纳
4.4.1 方法生机勃勃:互连网海南大学学部分的点子都以这种,太复杂,所以可径直看4.4.2的主意二
  • 重启系统,在登入界面时按Ctrl Alt F1步入字符终端分界面,登入成功后,关闭图形化界面

sudo service lightdm stop

  • 以cd命令进入CUDA 9.0的.run安装文件所在文件夹内,举例作者的是:

cd /home/mengzhuo/    # mengzhuo是自个儿的种类客户名

  • 找到下载文件的门路,键入上面包车型大巴指令安装:

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

  • 单击回车,直到提示“是还是不是为NVIDIA安装驱动?” 一定要选用否,因为早已设置好驱动程序,其余都以暗许。

最后,你拜会到cuda驱动、sample、tookit已经安装成功,可是缺少一些库。

  • 增添这么些库:

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

  • 重复开动图形化分界面:

sudo service lightdm start

  • 并且按住Alt ctrl F7,重临到图形化登陆分界面,输入密码登录。 假如能够成功登入,则象征不会遇见循环登录的主题材料,基本证明CUDA的装置成功了 .重启计算机,检查Device Node Verification:

ls /dev/nvidia*

  • 若结果突显:

/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm

或显示出雷同的音信,应该有八个(包蕴三个周围/dev/英伟达-nvm的),则设置成功。 若是呈现其它意况,则遵照Ubuntu16.04装置CUDA9.1、cuDNN7详尽教程中方法实行安装。

  • 极端中输入

sudo gedit /etc/profile

  • 在开垦的文本末尾,增添以下两行:
    64位系统:

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

32位系统:

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH

  • 保留文件,一视同仁启。因为source /etc/profile是暂且生效,重启Computer才是长久生效。重启计算机,检查上述的境况变量是或不是设置成功。

$ sudo apt-get install nvidia-352

2. Special Topic Hints

4.4.2 方法二:

因为大家在设置cuda时并无需安装驱动,所以不用按Ctrl Alt F1步入字符终端,也不用闭馆图化分界面。同期,在章程一中,在证实是或不是安装成功时,make也太复杂了,须求花20 分钟,其实只须要make三个文书就能够,那样只须求几秒就可验证是或不是安装准确。具体方法如下:

  • 先安装 安装cuda所需的正视库:

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

  • 输入以下命令:

cd /home/mengzhuo/    # mengzhuo是我的系统用户名,该文件夹下存在CUDA9.0的.run安装文件
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

单击回车,直到提醒“是不是为NVIDIA安装驱动?” 必须要选取no,因为已经安装好驱动程序,别的都以选取yes。

  • 增加境遇变量:

sudo gedit /etc/profile

在开荒的文本末尾,加多以下两行:
64位系统:

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

  • 保留文件,因人而宜启。因为source /etc/profile是临时生效,重启计算机才是永远生效。重启Computer,检查上述的蒙受变量是不是设置成功。

执行sudo start lightdm 输入密码能见到桌面就ok啦

2.1 Programming

4.5 验证CUDA 9.0是否安装成功

ps:显卡驱动挂掉之后很恐怕您就看不到系统分界面了,运维现在显示器一无可取,其实系统是在运作的。笔者的做法是先提前装好了SSH服务,遭逢这种气象就由此另生龙活虎台ComputerSSH登入进去安装驱动。

2.1.1 版本管理

4.5.1 方法风姿洒脱:互连网海南大学学部分的法子都以这种,太复杂太花时间,所以可直接看4.5.2的办法二
  • 验证CUDA Toolkit:

nvcc -V

  • 终极,大家要求尝试编译cuda提供的例子,看cuda能不可能不荒谬运作,张开终端输入:

cd /home/user_name/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples
make

  • 系统就能活动步向到编写翻译进度,整个经过大概必要十几到拾九分钟,请耐性等待。借使出现谬误的话,系统会顿时报错截至。 借使编写翻译成功,最终会显得Finished building CUDA samples,如下图所示。

  • 运作编写翻译生成的二进制文件。 编写翻译后的二进制文件暗中认可寄放在NVIDIA_CUDA-9.1_Samples/bin中。接着在极限中输入 :

cd bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

  • 结果如下图所示:见到相似如下图片中的展现,则象征CUDA安装且布局成功,在那之中Result = PASS代表成功,若战败 Result = FAIL .
  • 最终再检查一下系统和CUDA-Capable device的连天情况
    极点输入 :

./bandwidthTest

见状肖似如下图片中的突显,则表示成功

二、CUDA安装

2.1.1.1 GIT
4.5.2方法二:
  • 验证CUDA Toolkit:

nvcc -V

澳门新浦京娱乐场网站 5

  • 大家必要尝试编写翻译cuda提供的事例,看cuda能不可能符合规律运维,这里我们不用像方法一一样make全部samples,而只需make二个sample就足以了,那样能够使时间从20多分钟削减到几分钟,张开终端输入:

cd /home/mengzhuo/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities # 进入NVIDIA_CUDA-9.0_Samples中 deviceQuery所在文件夹,mengzhuo是我自己的username
make
cd /home/mengzhuo/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

  • 结果如下图所示:看见近似如下图片中的展现,则象征CUDA安装且构变成功,个中Result = PASS代表成功,若败北 Result = FAIL 。
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/4368611-5edfa3dc03e2e85d.png)

CUDA官方网站下载。其实应该先下载好的,要是没赶趟用图形分界面下载,用wget, curl什么的下载也同等。 听说331的驱动有坑啊,大家不要用十一分驱动。下边设置一些依赖项/

2.1.1.1.1 如何从本地PUSH分支校正到七个远端GIT仓库(假诺远端GIT仓库为四个备份镜像库且内容风流倜傥律卡塔尔国 ?
  • 参照: 请自查摆渡/Google/BING,关键字"git push到多个远端仓库";
  • 艺术: 项目目录下有个藏匿的".git"目录,修正其下的陈设文件".gitconfig":

    # 在.gitconfig文件添加如下独立小节,"<>"之间内容需根据实际情况变化,以下是举例:
      [remote "all-remote-git(gitee/github/gitlab)"]
      url = https://gitee.com/<user-account>/<repo-name>.git
      url = https://github.com/<user-account>/<repo-name>.git
      url = https://gitlab.com/<user-account>/<repo-name>.git
    

5.安装CUDNN 7.0.5

  • Cudnn 7.0.5的设置是比照Ubuntu16.04装置CUDA9.1、cuDNN7详实教程中以tgz文件的款式设置的。那个科目也是比照cudnn7.0.5装置官方教程来的。下载cudnn供给登记,小编是在cuDNN Download中下载的,下载的是cuDNN v7.0.5 Library for Linux
    ,见下图。

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总括起来实在以tgz文件的样式设置cuDNN只须要4条命令就能够安装成功,在cuDNN7的tgz安装文件所在的公文夹内:右键--->在尖峰中开荒--->然后在尖峰内输入以下4限令就可以:

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.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*

因为是以tgz文件的款式设置的cudnn所以无法依照法定教程中千篇后生可畏律来验证cudnn是或不是安装成功,但是作者到各类文件目录看了下,确认应该是安装成功了。

sudo service lightdm stop

2.1.1.2 GIT仓库

七、安装Anaconda 3.5.1及中间自带的python 3.6

固然如此本人的ubuntu 16系统自带的python是2.7.12,然则Anaconda不仅能够进行包处理,仍是可以开展意况管理,所以用它来进展创办虚构碰着并拘禁。去Anaconda的官方下载地址或清华anaconda镜像下载对应python版本的Anaconda安装文件。小编那边下载的是python3.6的版本:本次使用的是Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh。

  • 首要安装格局见Ubuntu 16.04 安装Anaconda3。此外,也参照了Ubuntu 安装 Anaconda3 详细步骤。

sudo apt-get install g

2.1.1.2.1 不能够登记新GITLAB帐号且忘记老帐号密码如何做?
  • 即使无法登记GITLAB帐号,或者是因为register new account必要用到google的证实图形识别控件,但国内被墙了,请FQ再测量检验;
    • 您也足以用github帐号,授权其登入gitlab,相仿用,还更低价和均等,忘记密码也能够苏醒如下描述;
  • 什么走入gitlab帐号(忘记密码和关联email的动静下卡塔尔?
    • 尽管gitlab帐号和github同名或绑定; 那么用github帐号登入到gitlab当中, 然后能够校正password和关联email;

八、安装pycharm

  • 方法见Ubuntu 16.04 安装 PyCharm

  • 假定在应用程序中找不到pycharm运维项,可用如下方法:
    打开Pycharm--->Tools--->Creat Desktop Entry...--->Ok

完全不必用这种办法:在ubuntu16.4中为pycharm创立桌面迅速运维情势。这种措施不唯有复杂,並且作者用这种措施后意识前后相继Logo并从未被加载,所以Logo变发了三个问号图片。

sudo apt-get install git

2.1.2 JAVA

九、利用pycharm创造设想情况,并在设想意况内安装tensorflow、keras等深度学习框架

假若不想使用pycharm创立虚构景况,并在设想环国内安装tensorflow、keras等深度学习框架,而是非要本人在终点手提式有线电话机输入指令来进行,那么可平昔跳过本节看下黄金时代节"十、在Anaconda创制的设想情状内安装tensorflow",本节和下生龙活虎节方法是如出后生可畏辙的,只是本节形式更简便易行、越来越直观而已。

  • 打开pycharm--->Files--->New Project--->Pure python
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/4368611-8e172c5348157b3b.png)

1.png
  • 在New environment using中可选拔“Conda”或"Virtualenv"来制造设想情形,在Location中把“untitled”改成自定义的虚构意况名字,Python version中可谐和筛选想要的版本,这里本人选取的是用"Virtualenv"来成立设想情况,因为本身用“Conda”来创建虚拟蒙受后开掘安装包速率极慢,固然作者在pycharm中曾经改换了本国的pip源。

  • Files--->Settings--->Project Interpreter

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/4368611-9027908a86ce0818.png)
  • 能够点击上海体育场地中右上角的齿轮Logo,来转变项目解释器。

  • 点击右上角“ ”,能够看出“Availabe Packages”,并能够搜寻安装想要的包。假如前是选项“Conda”来创制虚构情状,这里正是一片空白,什么都未有。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/4368611-bc9744945f867340.png)
  • 改变本国pip源:点击上海体育场所中的“Manage Repositories”,然后输入源地址,如下图所示。
![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/4368611-00da744716eac9a6.png)

sudo apt-get install freeglut3-dev

2.1.2.1 JDK

十、在Anaconda创立的设想景况内安装tensorflow

本节和上风流罗曼蒂克节方法是相符的,只是上大器晚成节方法更简约、更直观,假诺你早就根据"九、利用pycharm创设虚构景况,并在设想环我国安装tensorflow、keras等深度学习框架"中的方法开展,可跳过本节。

  • Ubuntu16.04 Anaconda安装 换源 境遇创制 tensorflow安装(3)
  • Ubuntu16.04下安装tensorflow(Anaconda3 pycharm tensorflow CPU)
  • Ubuntu16.04安装anaconda3 tensorflow
  • Ubuntu下使用pycharm add TensorFlow
  • 缓慢解决每趟使用conda成立的虚构遭遇都亟待激活的标题:怎么着在Ubuntu下安装Anaconda及搭建情况设置TensorFlow深度学习框架
  • 在虚构情形中安装tensoflow时绝不用conda命令安装,因为本身看齐conda安装包当中的tensorflow gpu版本已是3个月前了,不是风靡的,所以照旧用pip3命令安装吧。

第蓬蓬勃勃在官方网站络下载安装文件(链接前文已经提供):

2.1.2.1.1 JDK安装
  • ubuntu18.04 安装JDK1.8

    • 参考: ;
      • 含多版本JDK的默许配置改正,最终有的汇报,要是只设置叁个版本的JDK就无需设定私下认可等第并启用了.
    • 下载:
      • 需注册oracle帐号,随便用三个email注册就可以;
    • 安装:
    sudo tar xvzf jdk-8u102-linux-x64.tar.gz //解压二进制安装包(非源码包需要编译)
    sudo chmod 777 /etc/profile   //如果profile文件是644模式,可以先转变为777,修改完了再chmod回去;
    sudo vi /etc/profile  //配置环境文件
    #在profile文件尾部添加
        #set java environment
        export JAVA_HOME=/home/goodong/Downloads/jdk1.8.0_162 
        export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre  
        export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib  
        export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
    
    java -vesion 或 javac //测试java安装是否正常,显示出版本号则算完成; 
    
    #多JDK版本设定:
      sudo update-alternatives --install "/usr/bin/java" "java" "/home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/java" 1 
      设置JRE可用: sudo update-alternatives --install "/usr/bin/javac" "javac" "/home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/javac" 1 
      设置JDK可用: sudo update-alternatives --install "/usr/bin/javaws" "javaws" "/home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/javaws" 1 
      设置Java Web可用: sudo update-alternatives --set java /home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/java 
      设置Java运行时环境: sudo update-alternatives --set javac /home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/javac 
      设置Javac编译器:  sudo update-alternatives --set javaws /home/youraccount/tool/jdk1.8.0_162/bin/javaws
    
    # 其他JDK版本情况: JDK9据悉不太好用,JDK10目前较新,用的人不多,还需要观察!
    

1.行使conda创制设想情状

conda create -n tensordai python=3.6

tensordai是虚构意况的名字。

本人下载的是deb本地安装文件,下载完成后,遵照文档提示的命令安装:

2.1.3 DataBase

2.在虚构意况内安装tensorflow

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb

2.1.3.1 MYSQL

2.1 方法一:见Ubuntu16.04安装anaconda3 tensorflow

潜心:这种方法本人没得逞,原因是互联网老是断掉,所以本身改造了本国的pip源,再实行了主意二来安装tensorflow 1.7.0. 所以我们要么向来看方法二吧。

下面是措施1的剧情:

  • 根据tensorflow的github官方网址可以预知python 3的设置命令如下:

GPU版:pip3 install tf-nightly-gpu
CPU版:pip3 install tf-nightly

  • 要么能够先下载好相应版本的安装文件:

Linux CPU-only: Python 2 (build history) / Python 3.4 (build history) / Python 3.5 (build history) / Python 3.6 (build history)
Linux GPU: Python 2 (build history) / Python 3.4 (build history) / Python 3.5 (build history) / Python 3.6 (build history)

我点击python3.6版本 Python 3.6 (build history)
中的“build history”,然后下载那些文件“tf_nightly_gpu-1.7.0.dev20180222-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl”,然后必需把它重命名称为“tensorflow-1.7.0-py3-none-linux_x86_64.whl”,不然会现出错误“tf_nightly_gpu-1.7.0.dev20180222-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.”
再使用下边包车型客车通令实行设置:

source activate tensordai #激活虚构遭受
cd ~/Download #本人是将下载好的东西放在了Download文件夹里
pip3 install --ignore-installed --upgrade tensorflow-1.7.0-py3-none-linux_x86_64.whl

或者

pip install tf-nightly-gpu

参考:何以在 Ubuntu 16.04 上安装并动用 TensorFlow、ubuntu16.04装置TensorFlow的正确步骤

sudo apt-get update

2.1.3.1.1 MYSQL的安装
  • ubuntu下安装mysql
    • 参考: , 释放tar.gz版本并设置;
    • 错误1: /usr/local/mysql3306/bin/mysqld: error while loading shared libraries: libaio.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory;
      • 则需安装 sudo apt-get install libaio-dev //安装mysql供给的库
    修改默认密码: mysql安装的时候会提示,其默认root的密码是"#P;eijqF<1Y6",千万别忘记,记录下来,
                然后登录后mysql会会被要求必须马上修改密码并提示错误如下:You must reset your password using ALTER USER statement before executing this statement. 
                你可以执行如下命令(参考:https://blog.csdn.net/dotalee/article/details/72576667)
    ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '12345678' PASSWORD EXPIRE NEVER;   //重设密码且永不过期
    ./mysqladmin -u root -p shutdown //关闭mysql (参考链接:https://blog.csdn.net/zyc_love_study/article/details/74347977)
    ps -ef|grep mysql  //查看mysql进程;

2.2 方法二:

  • 更动pip源,换为国内镜像,方法见:转变pip源到境内镜像、pip换源(改变软件镜像源)
    http://pypi.douban.com是豆类提供贰个镜像源,软件够新,连接速度也很好。所以笔者选择豆瓣为自己的镜像源。
    改变源命令为:

cd ~
mkdir .pip
sudo gedit ~/.pip/pip.conf

接下来直接编辑文件pip.conf的从头到尾的经过为:

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple/
[install]
trusted-host = pypi.douban.com

与上述同类就转换pip源成功了。

  • 运维命令:

pip install tf-nightly-gpu

sudo apt-get install cuda

2.1.4 Testing

3.测验是否安装成功

  • 进入python环境:

$ python # 进入python环境

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
sess.run(a b)
sess.close()

  • 卸载tensorflow

pip uninstall tf-nightly-gpu

下载了世间的Installation Guide for Linux,里面有关于情状变量的安装方法:

2.1.4.1 JMeter

参谋文献:

win10安装ubuntu-GNOME双系统踩坑综合

若果有,则印证安装成功。未有得以遵照下边方法卸载:

2.1.4.1.1 JMeter的安装
  • 参考: https://www.cnblogs.com/EasonJim/p/7443875.html)
  • 官方网址老版本下载链接:
  • 安装:

    tar -zxvf apache-jmeter-4.0.tgz    //解压缩二进制包
    sudo mv apache-jmeter-4.0 /usr/local/apache-jmeter-4.0/        //拷贝到合适的目录
    sudo ln -s /usr/local/apache-jmeter-4.0/ /usr/local/jmeter     //建立软链接,是调用时候不用了解版本,方便以后升级,方法类似cuda的安装和配置
    /usr/local/jmeter/bin/jmeter.sh  //启动jmeter
    ps -ef|grep jmeter   //查看进程并可kill杀掉无用jmeter进程
    

感谢:

自家的好男士张洞明童鞋对本文的满腔热忱扶助与耐烦引导!

sudo /usr/local/cuda-7.5/bin/uninstall_cuda_7.5.plsudo /usr/bin/nvidia-uninstall

2.1.4.1.2 JMeter的分布式测量试验
  • 布满式JMETEPAJERO使用指南
    • A.场景:
      • 1台win10(master兼slave卡塔尔;1台linux的slave; 两者同一网段,能ping通(假使不一致网段TCP包能路由到也行卡塔尔;
        • master是主要调整jmeter,slave(也叫agent卡塔尔是受控jmeter,master自身也得以看作三个slave被本身支配;
      • master假如独自自个儿使用,直接开发银行"../bin/jmeter"就能够(win10下是运作"..binjmeter.bat");
      • agent须要被决定,则应该先活动运行"../bin/jmeter-server"就能够(win10下是运作"..澳门新浦京娱乐场网站,binjmeter-server.bat"卡塔尔;并听候被master调节和启动与停止任务;
      • 假如master自个儿也做为一个agent来运营测验脚本,並且自个儿也作为主要调整master,则必需先参照agent运维"jmeter-server"命令,然后再起步用于主要调节的"jmeter"命令;
      • 如上是简述场景场所及运维顺序,具体计划如下,配置妥贴方能运营命令,推行主要调节和被控的几个jmeter来布满式施行test脚本,联合压测;
    • B.配置agent(slave)受控jmeter端:
      • 在agent机器上需纠正"..jmeterbinjmeter.properties",如下:
        • remote_hosts=10.30.33.121:1099 //121是agent本机内网IP,端口日常为1099,不知晓则毫不退换;
        • server.rmi.ssl.disable=true //暗许是注释掉的,借使不想要设定ssl(安全但配备复杂卡塔尔,则必得在这里行显式的设定为true,以便jmeter知道关闭ssl的施用!
      • 在agent机器上还要改革运转脚本"..jmeterbinjmeter-server",如下:
        • RMI_HOST_DEF=-Djava.rmi.server.hostname=10.30.33.121 //暗中同意是注释掉的,因jmeter大概有BUG,会报错,则需展开,并增添agent的IP;
        • ${DIRNAME}/jmeter ({RMI_HOST_DEF} -Dserver_port=){SERVER_PORT:-2099} -s -j jmeter-server.log "$@" //仅更改为2099端口,为了不合1099端口冲突;
          • 如果是win环境,则"..jmeterbinjmeter-server"内容和ubuntu下差异,也不能够那样布署,近年来看win下未有bug,无需改良此命令文件;
      • 启动agent机器,运行"..jmeterbinjmeter-server" //用&结尾放在后台运维也行,但看不到log输出,提出前台运转;
        • terminal里面来看"Created remote object: UnicastServerRef2 [liveRef: [endpoint:10.30.33.121:32881,objID:[-a8824d7:16390698d96:-7fff, 3759878571045247869]]]"则agent运维健康,等待master管理;
        • master机器本人也视作agent的话,相通必要先陈设如上并运转,等待本人的另四个主要调控进度接管;
        • agent收到master的职分的颁发和任务甘休式,会打字与印刷log"...start..."和"...finish";
        • 能够将agent的log等级调为debug形式,方便排错;具体配置文件是"log4j2.xml"
    • C.配置master主控jmeter端:
      • master机器上需修正"..jmeterbinjmeter.properties",如下:
        • remote_hosts=10.30.33.121:2099, 10.30.33.122:1099 //2099是合营上述agent121的,而1099是master自个儿也视作agent用的暗许1099,两个也能够同样;
        • server.rmi.ssl.disable=true //这几个架商谈agent相仿,都显式关闭ssl;
        • win10版本的jmeter4.0的jmeter-server.bat没有bug,无需改过!而意气风发旦是linux做agent,则脚本jmeter-server就要如上述agent来修改!
      • master机器也目的在于能同日而道agent工作,那么需先运营"jmeter-server.bat"命令;
        • win操作系统下的"jmeter-server.bat"命令无BUG,所以无需像上述B当中的描述来改良linux下的"../jmeter/bin/jmeter-server"命令;
      • 开发银行jmeter.bat主要调整造进度序;
        • 运转布满式测量检验职务: 在"start remote"菜单的子菜单见到了富有agent的列表(比如有121和122协和卡塔尔;能够单个或任何起步agent;
          • remote的操作,轻巧超时,轻易再次回到错误,提议二个个起步agent,假使数额相当的少的话;网络好,机器快,脚本简单则能够一齐运转;
        • 运维单机方式测量检验职分: 固然在以上景况,agent都在线能见到受控,但也能够不用菜单"start remote", 而直接用"start"菜单来忽视布满式职务下发,而让master当作单机形式选拔,自身实行脚本;
        • 布满式格局下,主要调整master机器上,提出用"聚合报告"查看测量检验结果,并分明七个agent的CPU/MEM;并用"结果树"只看偶发错误;
    • D.难题逐个审查:
      • 万生龙活虎master可以下职责给slave,能通,但debug等级日志报错(jmeter-server.log卡塔尔(قطر‎,或许网络复杂,举例如下:
        • 譬喻说master或slave开了虚构机和虚构网卡导致多少个IP地址,网络状态复杂,你须要关闭和剥夺其余IP,同样重视新颁发义务到agent来品尝;
      • 遍及式测量试验情形下,主控master会分发脚本职务给四个agent,但不会下发数据,需协和拷贝数据(尤其是大度数码卡塔尔(قطر‎;
      • 一经master和agent上边目录不相近,或然1个win和1个ubuntu linux,则测量检验脚本生机勃勃旦配置了路径,则格式不对,鲜明报错,文件名是通用的;
        • 提议将数据放在"..jmeter"或"..jmeterbin"下,而在本子中永不安插path,那样就完事了剧本在八个OS下包容;
      • 比如端口1099,2099等还未通,主要调节master无法发职务到agent,并非天职实行时候debug的log日志报错,则多半是防火墙屏蔽了端口port;
        • 建议后生可畏旦是WIN,步向调控面板,能够设定防火墙的路由准则,可以放大port口的出入,也足以将master/agent的ip都名列全体放手!
        • 假定是linux,比如ubuntu,则能够用iptables防火墙设定法则来松开PORT或IP,因为最新ubuntu18.04简化了iptables,用工具UFW来支配防火墙,请查相关脚本,UFW使用较为便利!

说起底,配置情形变量,我们平素放在系统计划文件profile里面,先开荒profile文件

2.2 机器学习

sudo vi /etc/profile

2.2.1 境况设置

在最终面参加两行代码:

2.2.1.1 ubuntu

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH

2.2.1.1.1 ubuntu18.04条件设置机器学习条件TF的三件套CUDA-CUDNN-TENSO福特ExplorerFLOW
  • 1.查看英特尔显卡配置

      # 查看N卡GPU的配置
      nvidia-smi
    
      # 查看N卡的图形界面配置
      nvidia-settings 
    
      # 命令:查看nvidia卡型号;
      $ lspci | grep -i nvidia
      # 返回内容: 01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM107M [GeForce GTX 960M] (rev a2)
    
  • 2.安装cuda的煎熬进程

    • 参考(较好):
    • 进程简述:
      • 第风流洒脱尝试回想中GTX960M显卡只可以匡助的参天CUDA6 CUDNN5的重新整合配置安装;
      • 官方网址查了硬件型号,相称的就是CUDA6 CUDNN5,因为CUDNN是神经互联网NN加速库,首要看cuda;
      • 但异常快发掘tf官方网站说将要最低匡助cuda8,这如何做?
      • 查帖子开采也可能有人在GTX960M上安装CUDA8,所以思疑:只要N卡安装上驱动driver,而driver版本关联到CUDA,cuda关联到cudnn,tf也关联CUDA版本,大胆预计是其生龙活虎逻辑;
      • 根据以上逻辑,贪心下载了CUDA9.1,越到了设置难点,化解后发掘TF不支持,惨;
      • 找贴开采能够安装五个CUDA版本,只要路线配置妥帖就能够了,不像WIN系统有个黑盒子注册表!
      • 查了TF的GITHUB管网的release里面1.8.0等时尚多少个release-note信息,并查重大字CUDA,开掘只帮助到CUDA9.0;于是下决心安装它;
      • NVIDIA官方网址不用登记就会随意下载CUDA(但CUDNN供给登记下载卡塔尔国,速度都麻利,于是下载runfile(近日发觉,作者遗忘安装patch补丁,只设置了CUDA9.0的主程序,近年来也能用!)
      • 安份守己上述神贴方法,考虑到ubuntu18.04意气风发度将GTX960M的显卡晋级到新型的390的drvier驱动,並且神贴说即便driver版本临近(帖子说AAA.BB小本子BB能够不雷同卡塔尔(قطر‎,但本身意识CUDA9.0只扶持到387,和390很相近,大胆尝试,居然安装上去了.主要安装CUDA9.0的时候不要第一步就设置它自带的才387的driver显卡驱动,不然显卡驱动的安装将最为头眼昏花!
      • 胜利安装完CUDA9.0,按提醒和神贴设定路线,然后注册NVIDA官方网址,下载配套CUDNN712,并长期以来runfile安装,并参照他事他说加以考察其它帖子(上边详述卡塔尔(英语:State of Qatar)复制文件和做链接及path等;
      • 最后pip3 install tensorflow-gpu
      • 需要keras的就pip3 install tensorflow-gpu
  • 3.安装cuda9.1/CUDA9.0/CUDA较高版本(cuda安装包提醒最高协理ubuntu17.10,别管它,其实18.04依旧安装!没事!)

      A.执行cuda9.X的run安装文件出现问题
    
        Error: unsupported compiler: 7.3.0. Use --override to override this check.
        sudo sh ./cuda_9.1.85_387.26_linux.run --override   //添加这个参数来屏蔽这个报错! 于是可以继续安装了! 看到如下结果,基本OK.
    
    = Summary =
    ===========
    
    Driver:   Not Selected
    Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-9.1
    Samples:  Installed in /home/ya/cuda9-samples
    
    Please make sure that
     -   PATH includes /usr/local/cuda-9.1/bin
     -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-9.1/lib64, or, add /usr/local/cuda-9.1/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
    
    To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-9.1/bin
    
    Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-9.1/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.
    
    WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 9.1 functionality to work.
    To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:
        sudo <CudaInstaller>.run -silent -driver
    
    Logfile is /tmp/cuda_install_13322.log
    Signal caught, cleaning up
    
    ---------------------
    
      B 设定配置(参照上面提示)

    $ sudo vim /etc/profile
    在打开的文件末尾,添加以下两行。

    64位系统:
    $ export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH: :${PATH}}
    $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH: :${LD_LIBRARY_PATH}} 

    32位系统:
    $ export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH: :${PATH}}
    $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib ${LD_LIBRARY_PATH: :${LD_LIBRARY_PATH}}

      C 安装完毕CUDA9.x,还需安装如下lib

    sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

      D 最后reboot,并用如下命令测试,看是否安装CUDA9.X正确

    $ nvcc -V
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
    Built on Fri_Nov__3_21:07:56_CDT_2017
    Cuda compilation tools, release 9.1, V9.1.85
  • 4.安装cudnn7.1.2(配套CUDA9.X)
    • 官方网址下载 (需免费注册英特尔会员卡塔尔
    • 自由后做些拷贝和路径设定就能够,参照他事他说加以考察上述CUDA的神贴,较轻巧.
  • 5.安装TF-CUDA-CUDNN经验
    • 先是,近期GPU做的最棒的是N卡(NIVIDA显卡卡塔尔(قطر‎,不仅仅硬件好,驱动,CUDA平台,CUDNN神经网络加快库都好,远超其余显卡;如今别的显卡不可能加速神经网络!!!
    • 附带,你凑巧买了N卡,且计划搞深度学习,最有名的开源框架TF(Tensorflow卡塔尔(英语:State of Qatar),Pytorch,以及高端库keras等等,平常都帮忙CUDA/CUDNN,先选其黄金年代学习啊;
    • 加以,有了N卡,比方本身的GTX960M(上网本的,然则不打游戏卡塔尔(英语:State of Qatar),关键是配套驱动driver要不断升迁,比方跟着ubuntu18.04,最新升级到了390.xx的本子;
      • N卡的驱动driver版本AAA.XX(比方390.xx卡塔尔(英语:State of Qatar),它配套CUDA,也便是说CUDA库会表达需求drvier进级到何版本,平常xx差别不要紧,AAA最佳同意气风发;
        • 小编涉世:AAA相差小的没什么,並且新的driver日常向下包容,旧的AAA就必须要进级了;(假若上N卡官方网站查你的硬件比方GTX960M,它自动相配的CUDA异常的低,不要信!不然绝望!)
      • CUDNN是配套cuda的版本的;
      • TF也是配套cuda的版本的;
    • 设置信赖路线: GTX960M-->DEvoqueIVER FO大切诺基 UBUNTU18.04(390.XX卡塔尔(英语:State of Qatar)-->CUDA9.0(9.X卡塔尔(قطر‎-->CUDNN7.1.2/TF1.8.0-->KERAS
      • TF立刻最低协助cuda8.0了,请尽早提高driver,以便晋级到cuda8/9/..,来使用配套的TF/CUDNN,老硬件N卡照样用!
    • 这边独有是自己这种硬件软件配置的打响案例,供看管参谋,不代表原理和任何软硬件配置都能学有所成,还需尝试!!!
      • 此外,笔者CUDA的多少个patch忘记安装了,揣测是它修正包容性和BUG的,近来不出别的难题,作者就不设置了,怕有标题;

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2.2.1.1.2 ubuntu18.04条件设置OpenAI的GYM的压实学习景况
  • 1.安装GYM环境
    • 日常来说做法,用命令: pip3 install gym[all] //这里假若ubuntu已经安装进级了python3和pip3,且依照上述办法切换私下认可python为PY3实际不是PY2;
    • 难点:日常你会蒙受结果提醒,Box2D和atari-py安装失利,重复上述命令,再一次安装任何gym[all],就更分明的看看唯有此2模块没有设置成功(和win10如出大器晚成辙卡塔尔(قطر‎;
  • 2.安装swig
    • 如上述2个模块安装败北,开采三个荒诞是未有swig,和win10生龙活虎律,到官方网站下载对应的swig版本,win10下是exe(能学有所成卡塔尔国,ubuntu用命令(能成功卡塔尔(英语:State of Qatar);
    • sudo apt-get install swig
    • swig下载:http://www.swig.org/download.html
  • 3.设置gym的Box2D-kengz的大意引擎

    • gym是个全家桶,里面包罗了两种物理引擎Box2D等,游戏意况Atari等,是个用于研究开发和调测加强学习哈弗L的好情形;
    • 先再度安装,改个名字: pip3 install gym[Box2D] //单独命令安装逼ox2D,并非all,亦不是原先过时的Box2D-kengz
    • 安装成功后,如下测量试验:
    测试Box2D物理引擎是通过激活如下的小游戏CartPole:
    
    用如下命令来测试Box2D是否安装成功,如果失败,只会出现白框,而没有杆子!
    python //进入python,最好是PY3
    import gym  //load gym库,这里不能有报错
    env = gym.make("CartPole-v0")  //新建一个树立杆子的游戏环境
    env.reset() //初始化
    env.render()  //渲染,此时会弹出dialog,里面有杆子!就算OK了!
    env.close()  //关闭env环境,dialog不能被gui关闭,只能用本行命令关闭!
    
  • 4.设置gym的Atari-py的小游戏加强意况集结

    • 单身安装: pip3 install gym[atari-py] //报错同样,展现恐怕cmake不符合规律(win10下就必要安装MingGW等情状,最后没时间弄下去卡塔尔(قطر‎
    • 安装cmake: sudo apt-get install cmake //cmake是ubuntu操作系统lib库,不是python库,所以用apt并非pip3来安装;
    • 下一场再设置atari-py: pip3 install gym[atari] //成功
    • 倘诺报错如下,请步向该报错提醒的目录,必要额外手动生成缺漏的so文件,src源码在atari该目录,走入该目录直接make就能够生成!

      • OSError: /home/ya/atari-py/atari_py/ale_interface/build/libale_c.so: cannot open shared object file: No such file or directory
      • 请进入/home/youraccount/atari-py/atari_py/ale_interface/ //此时未曾build目录和文件libale_c.so
      • 在该目录看到了makefile文件和src目录,估量是还未有编译出so文件!
      • 在该目录直接运维命令make,它自动编写翻译同目录的makefile编写翻译编辑脚本,于是so文件有了,再一次测验!!!通过了!!!
      • atari 安装到位!!!!
      测试:
      python //进入python,最好是PY3
      import gym  //load gym库,这里不能有报错
      env = gym.make("SpaceInvaders-v0")  //新建一个打飞机游戏环境(这里可能会报错如下!!!)
      env.reset() //初始化
      env.render()  //渲染,此时会弹出dialog,里面有飞机!就算OK了!
      env.close()  //关闭env环境,dialog不能被gui关闭,只能用本行命令关闭!
      
  • 5.运营奔驰M级L加强学习的例证

    • 离间挑唆学习LX570L很有趣,近年来在上学,看了一些morvan的教程(github查找关键字"morvan"得到的率先个结果卡塔尔(قطر‎
    • 跑一个普通TucsonL例子,就算import里面无需纯python的图样库tkinter,但是matplotlib盛名py的画图库供给,则要做如下安装:
      • 设置tkinter: sudo apt install python3-tk //非常注意,不是 sudo apt install python-tk!!!

实践 source /etc/profile 使情况变量生效

2.3 大数据

至此cuda安装完毕

2.3.1 日志

三、CUDNN安装

2.3.1.1 ELK

CUDNN是给CUDA加快的。cuDNN是GPU加快总括深层神经互连网的库。cudnn官方网站下载。貌似下载要先挂号,考察通过还要几天时间。下载好现在解压。

2.3.1.1.1 安装ELK
  • ubuntu18.04下安装ELK日志深入分析套件
    • 官网: , 它爱慕了七个ELK组件,包含xpack(将要开源卡塔尔国机器学习组件;
    • TODO: 带增加安装ELK步骤;

实行如下命令:

3. END

sudo tar xvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz && cd cuda/include && sudo cp *.h /usr/local/include/ && cd ../lib64 && sudo cp lib* /usr/local/lib/ && cd /usr/local/lib && sudo chmod r libcudnn.so.4.0.7 && sudo ln -sf libcudnn.so.4.0.7 libcudnn.so.4 && sudo ln -sf libcudnn.so.4 libcudnn.so && sudo ldconfig

如此CUDNN就安装完成了,是否很简单啊。

四、Anaconda的安装

  到 下载anaconda,推荐使用linux版的python 2.7本子,因为tensorflow中的某个东西不帮助python3.5(如cPickle卡塔尔(英语:State of Qatar)。

下载成功后,在终端实行(2.7本子):

# bash Anaconda2-4.1.1-Linux-x86_64.sh

或者3.5 版本:

# bash Anaconda3-4.1.1-Linux-x86_64.sh

在安装的经过中,会问你安装路线,间接回车暗中同意就能够了。有个地方问您是或不是将anaconda安装路径参预处处境变量(.bashrc卡塔尔国中,那些确定要输入yes

安装成功后,会有眼下客商根目录下生成叁个anaconda2的文件夹,里面正是安装好的内容。在终端能够输入

conda info 来查询安装信息

输入conda list 可以查询你今后安装了哪些库,常用的python, numpy, scipy名列当中。若是您还犹如何包未有安装上,能够运转

conda install ***  来拓宽设置(***表示包名称),假若某些包版本不是流行的,运转 conda update *** 就足以了。

五、caffe的安装

第生机勃勃先安装opencv,推荐2.4的本子。opencv1.x是纯C语言编写的,2.x c和c 的包都有,opencv3是只用c 写的。为了旁人写的代码也能符合规律运作,依然引入装2.x。

opencv2.4安装超轻便了,下载下来解压,然后进入目录make, sudo make install就解决了。

caffe官方下载 基本服从官方安装指南就能够了,l别的二个方法就是命令行下载

下载caffe:

sudo git clone

假使您没设置Git,请阅读博客:Ubuntu Git安装与应用。

下一场编写翻译caffe:先安装依赖:

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 

$ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

$ sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

贾扬台湾清华大学神还说了,大家确定要看了然啊!

下边起始安排caffe並且先河编译了。

sudo cp Makefile.config.example Makefile.config

# Adjust Makefile.config (for example, if using Anaconda Python, or if cuDNN is desired) make all make test make runtest

配备文件有几点要精心:

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).

USE_CUDNN := 1

# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).

# CPU_ONLY := 1BLAS choice:# atlas for ATLAS (default)

# mkl for MKL

# open for OpenBlasBLAS := atlas

# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.

# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS

# (which should work)!

# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas

# BLAS_LIB := /path/to/your/blas

那多少个地方根据自个儿意况选拔。

make all没分外的话,caffe即使成功了哟。

 保存后重新编写翻译:  (假使Computer有8个线程的话,就在末端加 -j8 ,可以加快编写翻译速度)

sudo make clean

sudo make all -j8

sudo make test -j8

sudo make runtest -j8

自个儿编写翻译的时候最后一步的时候,出现这么的失实:

libcudart.so.7.5 cannot open shared object file: No such file or directory

网络有一群介绍,怎么设置情状变量的(我们一览精通已经安装过了),可以那样检查是还是不是曾经增加环境变量:

$ echo $PATH$ echo $LD_LIBRARY_PATH

能够见到,碰到变量已经加多好。

化解措施是那般,将一些文书复制到/usr/local/lib文件夹下:

sudo cp /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcudart.so.7.5 /usr/local/lib/libcudart.so.7.5 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcublas.so.7.5 /usr/local/lib/libcublas.so.7.5 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-7.5/lib64/libcurand.so.7.5 /usr/local/lib/libcurand.so.7.5 && sudo ldconfig

双重,尝试sudo make runtest命令,现身如下:

时至前几日,caffe安装完毕。

将caffe路线导进入国蒙受变量,施行命令如下:

 sudo vi ~/.bashrc

 在最终加上 export PYTHONPATH=/home/***/caffe/python:$PYTHONPATH

export CAFFE_HOME=/home/***/caffe:$CAFFE_HOME

今后施行 sudo ldconfig 来收效

随时在caffe里面实践sudo make pycaffe ,未有不当就OK了,测量检验caffe是还是不是中标,

在终点输入 python 回车,import caffe 未有不当表示ok,

假诺现身No module named google.protobuf.internal

解决办法参照他事他说加以考查链接:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136772.htm

sudo chmod 777 -Odyssey  anaconda2(文件夹) 更换权限 然后
conda install protobuf

就消除啦~

六、DIGITS安装

参照链接:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136774p21.htm

一、安装digits 3.0

digits是运作在cuda和caffe根底上的,所以要先配备好cuda caffe这是必然的了。还不会配备的,请参照他事他说加以考察:Caffe学习体系(1卡塔尔(英语:State of Qatar):安装配置ubuntu14.04 cuda7.5 caffe cudnn

张开一个极限,依次运转下列命令:

cd

sudo -s

跻身当前客商根目录,并切换成一流客商(符号由$形成#,不用每句都输sudo卡塔尔国

CUDA_REPO_PKG=cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb &&

wget &&

sudo dpkg -i $CUDA_REPO_PKG

接着

ML_REPO_PKG=nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1404_4.0-2_amd64.deb &&

&&

sudo dpkg -i $ML_REPO_PKG

apt-get update

apt-get install digits

Ubuntu 14.04 安装配置CUDA  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107501.htm

Ubuntu 12.04配置NVIDIA CUDA5.5实录  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107502.htm

Ubuntu安装Theano CUDA  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107503.htm

至于Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的设置请参谋如下链接 Ubuntu 12.04 安装 CUDA-5.5

Caffe配置简明教程 ( Ubuntu 14.04 / CUDA 7.5 / cuDNN 5.1 / OpenCV 3.1 卡塔尔(英语:State of Qatar) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135016.htm

越来越多Ubuntu相关新闻见Ubuntu 专项论题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=2

正文长久更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136775.htm

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