集群下深度学习工具包安装方法

###在conda环境下用pip安装要万分小心，能不用就不用，因为有时候是不可逆的，安装在全局！！还有conda下面环境和环境之间没有交叉
###.bashrc下添加指南：

• PATH相当于添加环境变量，例如以bin结尾的内容
• LD_LIBRARY_PATH添加库文件，以lib64或lib结尾的文件

每次运行都要先激活环境source activate xxx，对于gpu的版本，需要在gpu下运行，对于cpu的版本，在gpu和cpu下都可以运行。

conda 按照命令时候，可以先去Anaconda Cloud上搜索有没有相关安装包link

###Dlib 安装方法教程

# conda install -c menpo dlib=18.18 ## 不适合了ln01，常常出现GLIBCXX_3.4.15错误
conda install -c conda-forge dlib # 目前测试没有问题，不知道后续如何

###tensorflow安装(cpu和gpu需要不同的conda环境)

conda create -y -n tf11env27 numpy scipy tensorflow-gpu=1.1 ipython
## tensorflow-gpu 1.0安装成功
## tensorflow-gpu 1.1安装成功，但是如果同时安装cpu版本和gpu版本，默认会运行cpu。amazing
## tensorflow-gpu 1.2安装失败

加入.bashrc cuda的路径

export PATH=/data1/NLPRMNT/public/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/data1/NLPRMNT/public/cuda-8.0/lib64:/data1/NLPRMNT/public/cuda-7.5.18/lib64:/usr/local/cuda-6.5/

export CPATH=/data1/NLPRMNT/public/cudnn_v3:$CPATH
export LIBRARY_PATH=/data1/NLPRMNT/public/cudnn_v3:$LD_LIBRARY_PATH

###lightgbm和xgboost安装
xgboost在python3下好装，在2.7下需要重新编译，具体参考传送门

conda create -n xgb35 python=3.5 numpy scipy py-xgboost

pip install lightgbm 

加入glibc路径
####注意！！glibc库文件的导入会对很多东西造成影响，你最好在用的时候再解压一下这个路径，平时注释掉。GLIBC官方文档

#lightgbm
export LD_LIBRARY_PATH=/data1/NLPRMNT/public/glibc-2.14/lib:/opt/glibc-2.15/lib:$LD_LIBRARY_PATH

###pytorch安装 参考链接
不支持window下安装，所以就算安装了window版本的conda，也装不上pytorch

conda create -y -n torch27 pytorch torchvision -c soumith

###torch
传送门

###fastText安装

pip install Cython --install-option="--no-cython-compile"
pip install fasttext

###opencc安装

之前采用pip等各种方式安装，还是不行。还是用下面一句话直接一行搞定
sudo apt-get install opencc

最后

以上就是清爽香水为你收集整理的集群下深度学习工具包安装方法的全部内容，希望文章能够帮你解决集群下深度学习工具包安装方法所遇到的程序开发问题。

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