深度学习框架搭建 Ubuntu16.04+CUDA+Anaconda4.2+Python3.5+keras+TensorFlow gpu+cuDNN

本文分享了作者在华硕飞行堡垒笔记本上安装配置Ubuntu 16.04 LTS及深度学习环境的经历,包括解决NVIDIA显卡驱动问题、安装TensorFlow-GPU版、使用CUDA和cuDNN的过程及注意事项。

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ps:教研室没有做深度学习的师兄,所以一切靠自己,重装Linux3次,折腾了一个星期,把整个安装过程搞清楚了,这里说一句,百度或者Google到的基本都用不了,首先你可以看看发表日期,而深度学习框架的几部分基本是不断更新的。后面我会说明白,我遇到的坑。由于安装好了之后就抓紧做项目了,所以没有及时截屏存储,但是核心的问题,印象太深刻~

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PC华硕飞行堡垒(i5-6300+8G+GTX960M+4G显存),双系统win10+ubuntu


第一步.安装Ubuntu16.04 LTS 64位(32位系统可以装,但是会有不匹配的问题,因此我重装了一次Linux)


a.EasyBCD安装(baidu)

b.U盘安装(baidu),我使用的U盘安装

一般都可以顺利安装,电脑华硕飞行堡垒,i5+8G+960m(4G).用U盘安装

1.先用bios选择启动首选U盘之后f10保存

2.会出现卡在进入Ubuntu系统界面,不要等了直接重新强行重启,进入grub界面选择install Ubuntu按e不要按回车,进入编辑模式,在倒数第三行处加找到quiet splash,在后面空格接着输入 $vt_handoff acpi_osi=linux nomodeset,再F10,然后会进入安装界面,稍作等候;这个时候界面的分辨率是不正确的,而且不能更改,这个是正常的,等安装了N卡驱动就正常了,如果窗口显示不完全,可以安装alt+鼠标左键就可以拖动大窗口了。进去之后的操作和正常的安装ubuntu操作差不多。

3.由于N卡驱动问题在安装结束后应该是进不了系统的~~~找到quiet splash,在后面空格接着输入 $vt_handoff acpi_osi=linux nomodeset,再F10(我的电脑这个时候quitesplash后面已经有了$vt_handoff,那只需要在后面输入剩下的字符就OK了),大概要等3-5分钟左右,不要着急,然后可以进系统了.

 

第二步.百度Keras中文文档--->打开Keras安装指南(Linux),就可以按照按照官方的步骤安装了


第三步.最重要的一步!!官方安装好后,终端运行

pip install --upgrade tensorflow-gpu

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这时候就可以用了,真的完全够了,我居然画了一周时间走弯路,如果有问题,就对应去Stack Overflow找。当然可能按照官方的安装都会出现很多问题,但是多数都是版本问题,下面把我遇到的坑给大家绕弯路:

1.最大的难题安装TensorFlow-GPU,我尝试过自己做安装包,在JAVA的框架下,但是可以明确的告诉大家,没用。

2.安装过程会遇到需要下载很大的安装包的问题,这里给大家一个捷径谷歌or百度:proxychains代理安装使用,速度直接起飞巅峰10几M.

3.安装Ubuntu有时候EasyBCD并不管用,所以找个空U盘安装才是王道,分分钟重装也是极好的。

4.别妄想使用TensorFlow CPU除非你只是想看看深度学习,然后就丢弃

5.这一切都有windows版本,但是由于服务器都是基于Linux的,所以趁早学学Linux

6.安装CUDA的时候会提示,有两种安装方式,用runfile

7.cuDNN不是可选,应该是必备!

8.安装好后,你可能还会安装很多包,可以去百度一下python包的安装方式,还有Ubuntu中安装命令的类别,比如opencv用conda省事省力

9.网上的安装好之后的测试的方法反正我没有用的上对的,我推荐一种最直接的,找一个小程序,只要是keras可以用就可以,打开run-configure-consule中选择第二个Execute a new..然后run,你就可以看到你GPU型号,运行显存,这个时候安装已经妥妥的了。

10.希望大家都用不到这一步,遇到重装linux的时候一定看好磁盘分区,最好对应原来的分区直接覆盖清空,不要手抖。。因为可能把windows系统也清空,就很惨..


目前没有遇到过什么问题,有一次没有原因的不能进入系统,不显示Ubuntu。。。不显示登录界面,最后的问题就是显卡驱动,需要在文本模式删除显卡驱动,然后进入系统就好了,可能会存在中文不显示的情况,都是菱形,不要慌,那也是对的,从自带的修复中运行就可以进入登录循环的界面,然后进入文本在根据百度教程卸载驱动,进入系统一切正常,我把驱动卸载了,依然可以正常运行。笑脸。


大家有问题可以截图留言,看到我会回复的,那种很多年前的教程就不要看了,更新很快的。

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                                                                             

要安装TensorFlowKerasAnaconda中,请按照以下步骤进行操作: 1. 首先,从Anaconda官网下载并安装Anaconda。请确保选择适用于你操作系统的版本。 2. 打开Anaconda Prompt(Windows)或命令行终端(Mac和Linux)。 3. 创建一个新的Python环境,可以使用以下命令: ``` conda create -n your_env_name python=X.X ``` 将`your_env_name`替换为你想要的环境名称,`X.X`替换为你想要的Python版本号(例如2.7或3.6)。 4. 激活新创建的环境,使用以下命令: ``` conda activate your_env_name ``` 5. 安装TensorFlowKeras,可以使用以下命令: ``` conda install tensorflow-gpu keras ``` 这将安装TensorFlow GPU版本和Keras。 6. 安装完成后,你可以使用以下命令来验证安装: ``` conda list tensorflow-gpu keras ``` 这将显示已安装的TensorFlowKeras的版本号。 7. 如果你想在Jupyter Notebook中使用新创建的环境,请确保在激活环境的状态下安装Jupyter Notebook,并在激活环境的状态下启动Jupyter Notebook。 ``` conda install jupyter jupyter notebook ``` 这将启动Jupyter Notebook,并在默认浏览器中打开它。 请注意,这里提供的步骤仅适用于Anaconda环境中安装TensorFlowKeras。确保按照上述步骤进行操作,以便正确安装所需的库和环境。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [手把手 Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn 7.1+Anaconda+tensorflow-gpu+keras-附件资源](https://download.csdn.net/download/weixin_42185419/15595517)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Anaconda安装Tensorflow+keras](https://blog.csdn.net/daodanxiansheng/article/details/88132980)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [【避坑指南】Windows10中使用Anaconda安装tensorflow+keras](https://blog.csdn.net/hutianle/article/details/126426446)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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