深度学习入门——环境搭建

本篇文章介绍了Ubuntu16.04系统中，使用Python2的 CUDA8.0、cuDNN5.1、MXNet、TensorFlow、Keras框架的环境搭建。

深度学习框架介绍

安装之前先来介绍一下使用的深度学习框架。需要明确的是，各个框架的地位是不同的，有的更底层，有的则是在其他框架的基础上建立起来的。

1、CUDA、cuDNN
这两个框架是NVIDIA公司提供的GPU加速计算框架。cuDNN（CUDA Deep Neural Network library)则是更加专门的针对深度加速的框架。要使用GPU加速必须安装这两个框架。

2、TensorFlow
TensorFlow非常火热，是Google开源的深度学习框架。未来前景我认为应该很不错。

3、MXNet、Keras
z这两个库是在深度学习框架中处于高层的库，Keras是以TensorFlow以及Theano为底层计算框架的。因此理论上说，使用这两个框架，开发神经网络会非常简单。类似的框架还有Caffe等。

安装CUDA

嗯，安装之前，首先确定自己的显卡是否支持CUDA，要查看自己显卡的版本，输入命令：$ lspci | grep -i nvidia，然后在NVIDIA网站查看所支持的型号。界面如下：

接下来开始下载。来到CUDA官方下载地址，选择对应系统版本（我的是ubuntu16.04），选择安装类型为 deb(local)，开始下载。文件稍大，接近2G。注意下载界面下方的安装指导，文件下载好后根据该指导进行安装。输入以下命令：

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

我的安装一帆风顺，没有什么问题，如果出现问题，建议参考官方的安装指南进行排查。

接着修改环境变量。在终端输入这两句：

$ export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后修改文件中环境变量设置$ sudo vi /etc/profile，输入上面export的两句，保存，退出。终端输入$ sudo ldconfig使环境变量立刻生效。

接下来测试CUDA是否安装成功，终端输入$ nvidia-smi得到当前GPU的使用情况，看起来应该像这样：

再编译一个例子来检验，控制台输入：

$ cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
$ make
$ sudo ./deviceQuery

控制台会显示很多GPU的信息，如果最后一行显示Result = PASS，那就说明安装成功了。

安装cuDNN

来到cuDNN官方下载地址，首先点击注册，并通过邮箱激活，然后登录选择下载。

下载好后，解压缩，发现两个文件夹，中有一些文件。只要将文件复制到CUDA的目录下即可。控制台中输入：

$ tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz #解压缩
$ cd cuda  # 进入解压缩的得到的目录
$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/    #复制头文件
$ sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
$ cd /usr/local/cuda/lib64/
$ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5    #删除原有动态文件
$ sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5  #生成软衔接
$ sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so      #生成软链接

这样cuDNN就安装好了。

安装MXNet

我的安装是跟据官方的安装说明来的。ubuntu平台有快速安装和标准安装两种方法。我选择了快速安装。

首先确保安装了git，如果没有，控制台输入$ sudo apt-get -y install git安装。然后：

# Clone mxnet repository. In terminal, run the commands WITHOUT "sudo"
$ git clone https://github.com/dmlc/mxnet.git ~/mxnet --recursive

# Install MXNet for Python with all required dependencies
$ cd ~/mxnet/setup-utils
$ bash install-mxnet-ubuntu-python.sh

# We have added MXNet Python package path in your ~/.bashrc.
# Run the following command to refresh environment variables.
$ source ~/.bashrc

c注意，这样的方式安装的MXNet是不支持CUDA的。如果要使用CUDA，在运行install-mxnet-ubuntu-python.sh这个脚本之前，需要先对安装进行配置。方法如下：

$ cd ~/mxnet
$ cp ./make/config.mk . #将安装配置文件拷贝到主目录
$ sudo gedit config.mk  #修改配置文件

z在配置文件中修改以下几项：

USE_CUDA = 1 #使用CUDA
USE_CUDA_PATH = /usr/local/cuda #指定CUDA路径
USE_CUDNN = 1  #使用cuDNN

如果已经安装了没有CUDA版本的MXNet，没有关系，修改配置文件，重新运行一遍install-mxnet-ubuntu-python.sh就可以了。

在~/mxnet/example目录下有许多实例，MXNet官网也有。尝试一个实例来检验是否安装成功。我根据官网的教程，实现了一个卷积神经网络来分类MNIST手写数字。5万张的训练集，最后验证集的准确率达到了98.8%，耗时2分钟。

安装TensorFlow和Keras

f当安装好了CUDA，这两个库就非常容易了，使用pip即可。不过要注意，TensorFlow有CPU和GPU两个版本，GPU版本名称是tensorflow-gpu。命令如下：

$ pip install tensorflow-gpu
$ pip install keras

使用Keras的Github项目中的example进行测试，同样用CNN在MNIST数据集上测试。最后结果和MXNet一样，也是98.8%。

总结

网上很多环境搭建的教学和介绍，不同的作者使用的系统环境和库的版本可能都不一样。有些方法在我看来也走了一些弯路。我认为最好的资料还应该是官方给出的说明。其次才是其他网络资料。另外自己应该对所安装的框架、使用的系统、常用的安装方法有所了解，这样才有能力对出现的问题做出正确的判断。

最后

以上就是威武钢笔为你收集整理的深度学习入门——环境搭建的全部内容，希望文章能够帮你解决深度学习入门——环境搭建所遇到的程序开发问题。

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