平时做开发时最烦人的除了项目不会做，恐怕就是环境依赖的问题了吧。
一个好好的项目，换个环境总是出问题，开源库一升级就挂掉，总有“坏人”搞掉自己的系统库，今天就来随便聊聊吧。
作者 | 言有三
编辑 | 言有三
如今开源生态甚好，享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼，每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题，通常都跟版本有关，软硬件的都有，今天有三来随便聊聊怎么应对，仅仅只是个人习惯。
这里不是说bug噢，而是聚焦于版本依赖。
以深度学习方向为例，我们通常面对的就是Linux，Python相关的一系列深度学习开源库。
1 了解现状：有哪些烦人的小妖精
总有那么几个库，三天两天出问题。
1、NumPy
对于搞深度学习的人来说，bug出镜率最高的，很有可能就是它了，因为不同的开源框架，甚至是开源框架的不同版本，依赖的NumPy很有可能都不一样。
Numpy是不得不用的python科学计算基础库，被几乎所有的深度学习框架依赖，目前版本已经到1.6。
Tips：Numpy出问题，基本上就是版本问题，框架未必支持最新版，比如如下我遇到的tensorflow的问题。
tensorflow 1.10.0 has requirement numpy<=1.14.5,>=1.13.3, but you'll have numpy 1.16.2 which is incompatible.
mxnet 1.4.0 has requirement numpy<1.15.0,>=1.8.2, but you'll have numpy 1.16.2 which is incompatible.
解决方案就是不要用pip install numpy这样的方式安装最新版，而是加上版本号安装框架支持的版本，比如pip install -U numpy==1.14.1之类的。
2、CUDA/CuDNN
没个GPU恐怕深度学习是搞不起来的，而NVIDIA GPU和CUDA现在又是绑定的软硬件，CUDA有不少版本了，最新的已经是CUDA Toolkit 10.1了，而笔者的笔记本上用的还是CUDA 8.0，所以tensorflow用不了高于1.4版本。一个版本的CUDA匹配一个版本的CuDNN，具体可以查官网。
Tips：CUDA/CuDNN出问题，基本上也是版本问题，比如下面的这个，CUDA版本太低，tensorflow框架报错的问题。
libcudart.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
由于CUDA已经是非常底层的硬件库了，建议没事就不要动，安装个9.0吧。
3、Protobuf
Google的protobuf是一种和平台、语言无关、轻便高效方便扩展的序列化数据结构的协议，被很多框架使用，比如caffe。
Tips：这位主也是闹bug的专业户，通常还是版本不对，类似于这样：
.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h:12:2: error: #error This file was generated by a newer version of protoc which is incompatible with your Protocol Buffer headers. Please update your headers.
这里我们要注意，说的是c版本的protobuf，就是可以运行protoc命令的，查看自己的版本很容易，protobuf --version。
Linux系统自带的protobuf通常都是2.6.1，而很多的库却依赖于高于2.6.1的版本，编译caffe需要的protoc版本需要2.6或者3.3，所以如果你装过其他依赖不同的开源库，很可能不知不觉将其环境破坏掉了。
这个时候最好的办法是自己找个目录另外弄一个，与系统的隔离，让一些包比如caffe编译的时候依赖上自己的这个库，版本的下载在此：
https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases
2 自建环境：与别人的环境和平共处
Linux有什么好？除了安全之外，最大的莫过于帐号管理，大家可以共享一套硬件，一套基本的环境，却隔离各自的目录。
不过对于新手来说，还应该学会一件事，那就是与别人的环境隔离，就是说用自己的库，不用别人的，也不让别人用自己的库。
关于哪些库需要共享，哪些库不需要共享，我的建议是这样的(这里说的是有多个人用同一台服务器，如果是你一个人，怎么搞开心就好)。
所以意思就是很明显了，自己装一套python环境，自己编译一些常用的库放在自己目录下，比如opencv，protobuf等。这样的好处有两个：
1、不是管理员也可以随意安装库了，比如python。拥有管理员权限有时候很危险的，尤其是在企业，万一一不小心误操作搞出点什么幺蛾子，轻则让大家的工作成果丢失，重则可能要辞职走人，这是一直在上演的故事。
2、可以不用担心别人更改系统环境而对自己造成影响。比如python，很多人用anaconda，就可以不使用系统的python。个人不使用anaconda，而是原生的python环境，那样可以完全掌控。
3 使用Docker：快速迁移环境
自己好不容易让环境稳定了，为了某个项目临时更改环境绝对不是一件很愉快的事情，不仅花费时间，还可能破坏稳定的系统。
这个时候，就可以上虚拟机了。关于虚拟机我们不介绍，而是介绍与之类似的Docker容器，现在运维们部署环境很多都是用Docker技术，我们这里还是针对个人用户。
相比虚拟机，我更推荐使用Docker，一，Docker容器上的程序，直接使用物理机的硬件资源，cpu、内存等利用率上有很大的优势。二，Docker镜像方便传播，使用别人的环境，找到提供好的Docker文件自动配置就行了。
如果真的需要在一个电脑上配置各种有冲突的环境，那就用Docker吧。
关于Docker技术本身这里就不做介绍，我们需要知道的是，它跟虚拟机差不多。
你可以将整个服务器的环境配置打包成一个文件随处带走，然后换一台电脑运行，这样两台电脑的环境都不会受到影响，直观理解就是这样，这也是两种我自己的用法。
要用docker当然首先要安装，官网地址如下：
https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/
(1) 以ubuntu16.04为例，首先要安装Docker命令，如果没有安装成功，可能是命令问题，去官网查看最新安装方法。或者是电脑配置太低，不支持。
//清除旧版本
sudo apt-get remove docker docker-engine
sudo apt-get update
sudo apt-get install \
linux-image-extra-$(uname -r) \
linux-image-extra-virtual
//添加repository
sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) \
stable"
//安装最新版本
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce
//检查安装情况
sudo docker run hello-world
(2) 要使用显卡，必须安装NVIDIA Docker。因为我们就是为了跑深度学习项目，所以以后运行容器就从nvidia-docker开始run，不要再用docker命令run，那样没有GPU环境。
wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi#测试安装是否成功
(3) 有了docker之后就可以使用或者制作自己的镜像了。
运行一个docker：
nvidia-docker run –it my_ubuntu bash
如果run添加—rm选项，则是不运行后台模式，exit退出时，容器就会退出
导入镜像：
sudo nvidia-docker load --input my_ubuntu.tar
导出镜像：
docker save –o my_ubuntu.tar
ubuntu_momo_multimedia
(4) 挂载本机目录方便训练，这样就不用将数据放到容器中了。
nvidia-docker run –it –v /home/longpeng:/home/longpeng-outer nvidia/cuda bash
/home/longpeng为本机目录, /home/longpeng-outer为挂载后的目录
(5) 定制版本，保存本次的环境，还可以进行导出。
nvidia-docker commit ID user-version 提交版本，不推荐使用该方式导出定制镜像，会出现超级大的包，有定制需求可使用dockerfile！
nvidia-docker run –it user-version bash 再次登录，与上次不同的就是版本号
(6) 自定义镜像/Dockerfile撰写，如果在当前目录下有一个编写正确的Dockerfile文件，就可以用docker build -t命令生成包进行发布了。
一般来说，如果这个系统安装的库都可以通过http协议下载，对外发布直接用这个dockerfile就可以了。但是有的时候，某些库只能离线加载配置，比如Matlab，无法在线用命令一键安装完，就可以发布真正的离线包。
如下就是在当前目录发布ubuntu:v3离线包，有了包以后，别人就可以加载使用。
docker build -t ubuntu:v3 .
一个格式正确的dockerfile文件通常如下：
FROM longpeng-docker_opencv3
LABEL maintainer " <zilizi_qiang@126.com>"
RUN apt-get install -y cmake \
&& pip3 install numpy \
&& cd / \
&& git clone https://github.com/Itseez/opencv.git \
&& cd opencv \
#&& git checkout 3.2.0 \
#&& cd ~ \
#&& git clone https://github.com/Itseez/opencv_contrib.git \
#&& cd opencv_contrib \
#&& git checkout 3.2.0 \
#&& cd ~/opencv \
&& mkdir build \
&& cd build \
&& cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D INSTALL_C_EXAMPLES=ON \
-D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/opencv_contrib/modules \
-D BUILD_EXAMPLES=ON .. \
&& make -j4 \
&& make install \
&& cd / \
&& rm -rf opencv \
&& rm -rf opencv_contrib \
FROM就是从一个已有的镜像开始。
RUN后面就接着要跑的命令，不需要用sudo，因为docker中默认就是root权限。可以看到在这里我们安装了numpy，cmake，编译了opencv，基本上就跟在平常的Linux环境下工作是一样的。
4 应对环境依赖的一些小情绪
大家改bug也是一步一步在实战中增强经验的，谁也不是一开始就能心平气和地接受，从小白走到大师兄的段位，心态也自然会有一些变化。
纯净的小白，好不容易找到了一个开源项目开始跑起来了，一跑之后发现没有出结果，只好干着急等人来解决。
成长为少年郎之后，就开始各种百度什么的搜索匹配答案，找到了便是万事皆休，找不到就接着找。
到了有识青年后，打开Google上去stack overflow就是一把梭，寻找点赞数最高的，有时候还翻翻github issues等地方。
到了大师兄级别，一眼就洞穿真相不需要浏览器，可能还会动起改改这个项目的心思。
不知道你现在的心态怎么样了，毕竟依赖的问题可能是一辈子的事啊。
总结
万事皆有利弊，享受着开源项目带来的便利，也要忍受它带来的麻烦，希望大家都能尽快成为游刃有余的高手，提高工作效率。
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