2021 年最新版 Ubuntu 20.04 配置 Caffe 深度学习环境

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 20.04 上配置 Caffe 深度学习环境,包括更新系统软件包、安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA 工具包、安装 OpenCV 3,以及解决 Caffe 与 OpenCV 4 兼容性问题。最后,文章还展示了如何安装 Caffe 框架并进行 MNIST 数据集的训练。

前言

本文写于 2021 年 7 月 15 日。若按本文的方法配置出现了错误,请留意是否距离写作时间过远。

请确保你的电脑显卡是 NVIDIA 显卡。本文不适用于 AMD 显卡和 Intel 集成显卡。

一、更新系统软件包

在终端中执行如下命令,将系统内核和基础组件升级至最新版本,否则后续编译会因为组件版本问题遇到不可预料的错误。

# 更新软件仓库缓存
sudo apt-get update

# 更新所有软件包至最新版本
sudo apt-get upgrade -y

# 更新的过程中可能会升级 Linux 内核,执行下述命令删除不再使用的旧内核
sudo apt-get autoremove --purge -y

# 重启
reboot

二、安装 NVIDIA 显卡驱动

这里使用 ubuntu-drivers 命令安装软件仓库里的 NVIDIA 驱动。这种方法不但简单,而且安装上的驱动也很稳定,不会导致系统崩溃。

# 自动安装推荐的驱动
sudo ubuntu-drivers autoinstall

# 重启
reboot

重启后,输入 nvidia-smi 命令,检查 NVIDIA 驱动和 CUDA 驱动是否被正确安装。如果有类似下面这样的输出,则说明安装成功。

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.84       Driver Version: 460.84       CUDA Version: 11.2     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GT 720      Off  | 00000000:01:00.0 N/A |                  N/A |
| 40%   41C    P0    N/A /  N/A |    146MiB /   974MiB |     N/A      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

三、安装 CUDA 工具包

用浏览器打开 NVIDIA 开发者官网 NVIDIA 开发者 | NVIDIA Developer,点击网页最下方【常用 S

虽然没有直接关于2025最新在Ubuntu20.04系统上配置深度学习环境的信息,但可以结合已有引用中的思路和常见配置步骤给出一个大致的方法。 ### 硬件与驱动准备 - **显卡驱动**:对于使用NVIDIA显卡的情况,如引用[1]中提到的4090显卡,要安装合适的驱动。在2025,可能需要根据显卡型号和深度学习框架的要求,选择最新且兼容的驱动版本,比如可能需要安装英伟达驱动535.x 或更新版本,避免安装不兼容驱动导致开机无法进入桌面等问题。安装命令示例: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-driver-<version> ``` - **CUDA和CUDNN**:深度学习通常依赖CUDA进行GPU加速,CUDNN用于深度神经网络。根据深度学习框架的要求安装合适版本的CUDA和CUDNN。例如,引用[2]中提到使用PyTorch 2.0 + CUDA 11.7,在2025可能会有更新的版本。安装CUDA可以从NVIDIA官方网站下载安装包,然后按照官方文档进行安装。安装CUDNN需要将下载的文件复制到CUDA安装目录下。 ### 软件环境搭建 - **操作系统**:确保Ubuntu 20.04系统是最新的,可以使用以下命令进行更新: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get upgrade ``` - **深度学习框架**:以PyTorch为例,根据CUDA版本选择合适的安装命令。例如,如果使用CUDA 11.7: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` - **其他依赖库**:根据项目需求安装其他依赖库,如引用[2]中提到的数据处理库Pandas 1.5 + PySpark 3.3,可视化库Matplotlib 3.6 + Seaborn 0.12 。安装命令示例: ```bash pip install pandas==1.5 pyspark==3.3 matplotlib==3.6 seaborn==0.12 ``` ### 验证环境配置 安装完成后,可以编写一个简单的深度学习代码来验证环境是否配置成功。例如,使用PyTorch进行一个简单的张量计算: ```python import torch # 检查是否有可用的GPU if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") print("Using GPU") else: device = torch.device("cpu") print("Using CPU") # 创建一个张量并移动到设备上 x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]).to(device) print(x) ```
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