上个随笔讲了在windows 上安装 caffe,并且 跑mnist 这个例程的过程,说真的,就像奶妈一样,每一步都得给奶才干活。最近配置了一台台式机,可以作为以后自己配置学习机的参考。
配置如下:补图。
电脑概览
电脑型号 兼容机
操作系统 Ubuntu 16.04 LTS
CPU AMD Ryzen 7 1700X Eight-Core Processor(3400 MHz)
主板 华硕 ROG STRIX X370-F GAMING
内存 16.00 GB ( 2400 MHz)
主硬盘 2000 GB (希捷 ST2000DM006-2DM164 已使用时间: 78小时)
显卡 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti (11264MB)
显示器 戴尔 DELL P2417H 32位真彩色 60Hz
声卡 NVIDIA High Definition Audio
网卡 Intel(R) I211 Gigabit Network Connection
安装过程如下所示:
1、nvidia 驱动
update:最近电脑被熊孩子重新装Linux 2号系统弄得用不了,今天重新安装系统,卡在驱动安装上面,再重新安装了几次系统尝试后,把这个成功的方法记录下。
bios设置:关闭 scrue boot ,boot 菜单下进入 scrue boot ,进入 key management,clear all 。。。.那个以后,将系统类型设置为 other OS,此时 scrue boot 变为 disable。
进入系统以后,没有禁用 nouvean的步骤,直接 安装 一些工具(第二个可能拼写错了 换成synaptic试试)
sudo apt-get install dkms sysoptic build-essential
然后关闭x-window,我执行了以下命令
sudo systemctl stop lightdm sudo service lightdm stop sudo /etc/init.d/lightdm stop
接着 加载 ppa 源,
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
然后更新一下
sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
最后安装:驱动和一个工具
sudo apt-get install nvidia-390 nvidia-modprobe
我觉得这次和上次我能安装成功,和nvidia-modprobe 有很大关系,不幸的是我没有当时一股脑将命令行记录下来,而是脑中记录了nvidia-384 才是OK的。
link : https://gist.github.com/wangruohui/df039f0dc434d6486f5d4d098aa52d07#install-nvidia-graphics-driver-via-apt-get
link : https://www.cnblogs.com/matthewli/p/6715553.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral (这次没用上,但能填其它坑)
----------------------------------以下方法方法不靠谱--------------------------------------------------------
Cril + Alt + F1,进入命令行模式,登录自己的账户:
$ sudo service lightdm stop
$ sudo apt-get --purge remove nvidia-*
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install nvidia-384
$ sudo service lightdm start
Cril + Alt + F6 or F7,登录,或者重启,然后登录,就可以了,有些人提到了要关闭主板、BIOS 相关命令,表示在此主上不需要这么麻烦,所以happy的这样配置就好。
--------------------------------------------------------------------------不靠谱的方法 end ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2、cuda ,在官网上下载 cuda 8.0,我下载的是 .deb 文件,根据官网上的提示进行安装,最后需要在 .bashrc 文件中添加一些内容,我我这边添加的内容可以去install guide 中找到,也可以通过其他人的博客来找到并且添加。
3、opencv 3.3 的安装可以参考我以前的博客,我这次本来是先提前安装 opencv 3.1 的版本的,后来多次编译都没有办法将它安装成功,于是自己果断换了 3.3 版本的,一次编译、安装,看来有时候安装软件需要考虑版本,并不是越老的版本越稳定,越容易安装。
4、caffe 的安装,还是根据官网的说明+以前自己的博客来进行,安装过程中 运行了mnist 训练例程,发现是秒完成。在执行 ./train_lenet.sh 的时候发觉执行起来 有些问题,博客上提示的 sudo ./train_lenet.sh 命令可以解决这个问题,而博客上提示的 重新装 1080 ti 的驱动的建议则是相当坑爹,当初安装这个驱动就花了一些时间,重新安装his不可能。
5、后来自己折腾了很久用 bazel 编译 TensorFlow 不巧的总是出错,而借助 pip 和 pip3 两个命令进行安装,发觉也是不能做到,而师弟们在这台电脑上借助 Anaconda 则轻松完成了安装,那么就用师弟们安装的吧。
6、过几天自己需要mxnet 在 ubuntu 上安装,毕竟 李沐 老师提供了一套非常牛逼的 深度学习 教程,强调实践。
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