Ubuntu深度学习的相关配置
安装NVIDIA驱动
- 查看显卡信息
ubuntu-drivers devices
- 自动安装显卡驱动
sudo ubuntu-drivers autoinstall
- 确认是否安装成功
nvidia-smi
安装docker
使用阿里源安装
# step 1: 安装必要的一些系统工具
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
# step 2: 安装GPG证书
curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
# Step 3: 写入软件源信息
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
# Step 4: 更新并安装Docker-CE
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y install docker-ce
# 安装指定版本的Docker-CE:
# Step 1: 查找Docker-CE的版本:
# apt-cache madison docker-ce
# docker-ce | 17.03.1~ce-0~ubuntu-xenial | http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages
# docker-ce | 17.03.0~ce-0~ubuntu-xenial | http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages
# Step 2: 安装指定版本的Docker-CE: (VERSION例如上面的17.03.1~ce-0~ubuntu-xenial)
# sudo apt-get -y install docker-ce=[VERSION]
tips: 由于使用的是19.10版本,暂时没有对应的源,故手动将step 3切换至19.04
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu disco stable"
安装NVIDIA Container Toolkit
Add the package repositories
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
测试
sudo docker run --gpus all -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"
装载工作目录至容器
docker run --gpus all -itd --name tf --rm -v $PWD:/tmp -w /tmp tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
以上命令在后台创建了一个支持GPU的tensorflow:latest-gpu-py3容器,将其命名为tf(方便后面容器操作),并将工作目录切换至主机当前目录。
参考资料
Ubuntu 18.04 安装NVIDIA驱动 实践
tensorflow官网
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