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如何配置深度学习系统

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故事尾音
发布2019-12-18 17:27:29
1.4K0
发布2019-12-18 17:27:29
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文章被收录于专栏:NLP算法工程师之路

Anacodna相关操作

下载安装以及切换镜像

代码语言:javascript
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#下载和安装anaconda
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

#切换到清华源,加快下载速度
wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py
python oh-my-tuna.py

conda环境创建、退出和移除

代码语言:javascript
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conda create --name py36 python=3.6 #创建环境
conda activate py36 #激活环境
conda deactivate py36 #退出环境
conda remove --name py36 --all #删除环境
conda info -e #查看系统中的所有环境

conda查找包的所有版本

代码语言:javascript
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conda search tensorflow

conda瘦身

代码语言:javascript
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conda clean -p      //删除没有用的包
conda clean -t      //清理tar

查看系统内存和进程

代码语言:javascript
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#安装系统查看器
pip install glances

运行glances查看系统状态

深度学习环境创建

注意不需要手动配置cuda和cudnn,直接conda安装

TF环境

1.x推荐1.14.0版本

代码语言:javascript
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conda install tensorflow-gpu==1.14.0
#conda install tensorflow-gpu //默认是2.0版本
conda install keras

Torch环境

代码语言:javascript
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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

在线安装失败

有可能因为网络原因下载失败,因此可以先下载然后本地安装,tf和torch也类似

cuda和cudnn安装

代码语言:javascript
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wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2
conda install cudnn-7.3.1-cuda10.0_0.tar.bz2 #本地安装
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudatoolkit-10.0.130-0.tar.bz2
conda install cudatoolkit-10.0.130-0.tar.bz2 #本地安装

pytorch gpu版本

代码语言:javascript
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wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/pytorch-1.3.0-py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0.tar.bz2
conda install pytorch-1.3.0-py3.6_cuda10.0.130_cudnn7.6.3_0.tar.bz2

从头配置centos服务器环境

参考这篇 博客

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2019-11-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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