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title: 2018-05-11-机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D
key: 20180511
tags: 机器学习 cuda cudnn tensorflow gym
modify_date: 05-11
机器学习环境安装-I7-GTX960M-UBUNTU1804-CUDA90-CUDNN712-TF180-KERAS-GYM-ATARI-BOX2D
说明：
正文：
- 说明：这里记录了如何在ubuntu最新环境安装机器学习的主要环境的方法和尝试过程。
机器学习环境安装全家桶
ubuntu18.04环境安装CUDA+CUDNN+TF
1.查看nvidia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的折腾过程
- 神贴/好帖: http://www.zhimengzhe.com/bianchengjiaocheng/qit*cheng/415560.html
- 过程简述:
- 首先尝试记忆中GTX960M显卡只能支持的最高CUDA6+CUDNN5的组合配置安装;
- 官网查了硬件型号,匹配的就是CUDA6+CUDNN5,因为CUDNN是神经网络NN加速库,主要看cuda;
- 但很快发现tf官网说即将最低支持cuda8,这怎么办???
- 查帖子发现也有人在GTX960M上安装CUDA8,所以猜测: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,大胆猜测是这个逻辑;
- 按照以上逻辑,贪心下载了CUDA9.1,越到了安装问题,解决后发现TF不支持,惨;
- 找贴发现可以安装多个CUDA版本,只要路径配置得当就行了,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等最新几个release-note信息,并查关键字CUDA,发现只支持到CUDA9.0;于是下决心安装它;
- NVIDIA官网不用注册就能随意下载CUDA(但CUDNN需要注册下载),速度都很快,于是下载runfile(目前发现,我忘记安装patch补丁,只安装了CUDA9.0的主程序,目前也能用!)
- 按照上述神贴方法,考虑到ubuntu18.04已经将GTX960M的显卡升级到最新的390的drvier驱动,而且神贴说只要driver版本接近(帖子说AAA.BB小版本BB可以不一样),但我发现CUDA9.0只支持到387,和390很接近,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安装它自带的才387的driver显卡驱动,否则显卡驱动的安装将极其复杂!
- 顺利安装完CUDA9.0,按提示和神贴设定路径,然后注册NVIDA官网,下载配套CUDNN712,并同样runfile安装,并参考另外帖子(下面详述)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安装包提示最高支持ubuntu17.10,别管它,其实我18.04照样安装!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)
- 官网下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive (需免费注册nvidia会员)
- 释放后做些拷贝和路径设定就行,参考以上CUDA的神贴,较简单.
-
5.安装TF-CUDA-CUDNN经验
- 首先,目前GPU做的最好的是N卡(NIVIDA显卡),不仅硬件好,驱动,CUDA平台,CUDNN神经网络加速库都好,远超其他显卡;目前其他显卡无法加速神经网络!!!
- 其次,你有幸买了N卡,且准备搞深度学习,最著名的开源框架TF(Tensorflow),Pytorch,以及高级库keras等等,一般都支持CUDA/CUDNN,先选其一学习吧;
- 再则,有了N卡,比如我的GTX960M(游戏本的,但是不打游戏),关键是配套驱动driver要不断升级,比如跟着ubuntu18.04,最新升级到了390.xx的版本;
- N卡的驱动driver版本AAA.XX(比如390.xx),它配套CUDA,也就是说CUDA库会说明需要drvier升级到何版本,一般xx不同没关系,AAA最好一样;
- 笔者经验:AAA相差小的没关系,而且新的driver一般向下兼容,旧的AAA就必须升级了;(如果上N卡官网查你的硬件比如GTX960M,它自动匹配的CUDA很低,不要信!否则绝望!)
- CUDNN是配套cuda的版本的;
- TF也是配套cuda的版本的;
- N卡的驱动driver版本AAA.XX(比如390.xx),它配套CUDA,也就是说CUDA库会说明需要drvier升级到何版本,一般xx不同没关系,AAA最好一样;
- 安装依赖路径: GTX960M-->DRIVER FOR UBUNTU18.04(390.XX) -->CUDA9.0(9.X)-->CUDNN7.1.2/TF1.8.0-->KERAS
- TF马上最低支持cuda8.0了,请尽快升级driver,以便升级到cuda8/9/..,来使用配套的TF/CUDNN,老硬件N卡照样用!
- 这里仅仅是我这种硬件软件配置的成功案例,供看管参考,不代表原理和其他软硬件配置都能成功,还需尝试!!!
- 另外,我CUDA的几个patch忘记安装了,估计是它修改兼容性和BUG的,目前不出其他问题,我就不安装了,怕有问题;
ubuntu18.04环境安装OpenAI的GYM的强化学习环境
-
1.安装GYM环境
- 通常做法,用命令: pip3 install gym[all] //这里假设ubuntu已经安装升级了python3和pip3,且按照上述方法切换默认python为PY3而不是PY2;
- 问题:一般你会遇到结果提示,Box2D和atari-py安装失败,重复上述命令,再次安装全部gym[all],就更清晰的看到只有此2模块没有安装成功(和win10一致);
-
2.安装swig
- 如上述2个模块安装失败,发现一个错误是没有swig,和win10一样,到官网下载对应的swig版本,win10下是exe(能成功),ubuntu用命令(能成功);
- sudo apt-get install swig
- swig链接:http://www.swig.org/download.html
-
3.安装gym的Box2D-kengz的物理引擎
- gym是个全家桶,里面包含了多种物理引擎Box2D等,游戏环境Atari等,是个用于研发和调测强化学习RL的好环境;
- 先再次安装,改个名字: pip3 install gym[Box2D] //单独命令安装Box2D,而不是all,也不是原来过时的Box2D-kengz
- 安装成功后,如下测试:
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.安装gym的Atari-py的小游戏强化环境集合
- 单独安装: pip3 install gym[atari-py] //报错一样,显示可能cmake有问题(win10下就需要安装MingGW等环境,最终没时间弄下去)
- 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而不是pip3来安装;
- 然后再安装atari-py: pip3 install gym[atari] //成功
- 如果报错如下,请进入该报错提示的目录,需要额外手动生成缺漏的so文件,src源码在atari该目录,进入该目录直接make就能生成!
- 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/ //此时没有build目录和文件libale_c.so
- 在该目录看到了makefile文件和src目录,猜测是没有编译出so文件!
- 在该目录直接运行命令make,它自动编译同目录的makefile编译编辑脚本,于是so文件有了,再次测试!!!通过了!!!
- atari 安装完成!!!!
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.运行RL强化学习的例子
- 强化学习RL很有趣,最近在学习,看了一些morvan的教程(github查找关键字"morvan"得到的第一个结果)
- 跑一个普通RL例子,虽然import里面不需要纯python的图形库tkinter,但是matplotlib著名py的画图库需要,则要做如下安装:
- 安装tkinter: sudo apt install python3-tk //特别注意,不是 sudo apt install python-tk!!!
ubuntu18.04环境实用经验
请参考持续收集的项目computer-using-hints, 及源码
-
1.ubuntu18.04切换默认的python方法:
- 链接: https://segmentfault.com/q/1010000003713912
- 命令:
# 如下命令用来定义2种python
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
-
3.ssh登录ubuntu18.04
- 原理:默认ubuntu系统安装后有ssh,而没有sshd,所以其他服务器要通过ssh链接ubuntu需要如下
安装指导:https://jingyan.baidu.com/article/359911f5a5b74857fe0306c4.html
首先看看自己的Ubuntu是不是已经安装或启用了ssh服务，执行ps -e |grep ssh
如果只有ssh-agent 这个是ssh-client客户端服务，如果没有sshd，继续如下安装ssh-server
安装sshd:
sudo apt install openssh-server 手动操作开启/关闭ssh服务相关命令：
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 -
6.安装pycharm
- 先下载免费社区版本的pycharm,然后执行bin下面的pycharm.sh脚本就启动了图形界面(pycharm.sh)
- 其次参照如下链接,配置Project Interperter;因为一般有多个python,比如pycharm自带,ananconda如果你安装了,系统的python3或2如果你安装了,我选系统python3作为解析其),你选了哪个,pycharm会自动探测其依赖库的更新,一般ananconda好. https://www.cnblogs.com/fanmu/p/8010580.html
-
7.解决apt-get循环依赖而无法安装lib库的问题
- 问题:遇到ubuntu系统中使用apt-get来安装某个lib库,但是A依赖B,C;B依赖D;D依赖A,E,这样循环依赖,没法单独安装每个lib库;
- 解决:其实只要你sudo apt-get install A,B,C,D,E //将循环依赖库一并写上就可!