服务器的简述与个人系统的建立

服务器：

其实就是一个大型的计算机
初次使用时   apt-get/sudo   命令是无法使用的

配置c/c++环境

分配账号：建立系统环境表

首先记录系统环境：

	版本	查看版本命令
ubuntu	gcc5.4	cat /proc/version
centos	gcc4.8	cat /etc/redhat-release
python
protobuf	2.6.1	protoc -V
opencv	2.4.8	pkg-config opencv
blas： open/atlas/mkl
cuda	8.0---12.0	cat /usr/local/cuda/version.txt
cudnn	5.1	cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
cmakelist	2.8

这是一个作为程序员的经验，记录系统的配置，比对自己的配置

优先级：

一 系统环境变量优先级最低  <  .bashrc(将路径放入这里，使用方便)  <  [MakeFile]环境配置文件）

二 还有写的顺序也决定了优先级

 

多版本共存解决方式：

    调节优先级：
        使用源码安装的方式调节优先级：
        源码安装的打印信息：（达成了lib库文件和include头文件的运用    bin配置文件不能使用）
                ①license        
                ②指定安装路径(到个人目录)     
                ③是否允许修改系统的一些版本：NO          
                ④是否建立软连接：NO

 

python管理

cuda建立虚拟环境：    cuda create -n

  技巧：
        1.指定python版本，尽量区分开，即使是不需要变动也能使用
           因为在配置环境时，可以看出是否被激活，配置的不一样，你就能明白是否激活了
        

 

 

操作：

 

登录账号就可以看到ip地址与系统和其版本

之后手动查看系统的gcc和protoc的版本

gcc -V
protoc -V

发现有 gcc 5.4.0 却没有 protoc，源码安装protoc

首先建立       mkdir software       建立软件文件夹

protoc源码地址：https://blog.youkuaiyun.com/bodybo/article/details/79036593   

（多下载几个版本可以调节使用）

放入linux      打开安装包所在的位置

$ ./configure --prefix=/usr #修改为自己的路径，我的是software 
$ make
$ make check
$ sudo make install
$ sudo ldconfig # refresh shared library cache.

没有管理员权限的，sudo命令可以不执行

运行此命令发现权限不够，不是因为必须使用sudo，而是文件问题

chmod +x *

然后就可以运行了。

执行第二步的make

若出现上面图片的问题，则是因为没有配置环境的问题

将系统的cuda放入bashrc（一个隐藏文件）之中

#若输入nvcc -V 报错  就是因为没有配置环境的问题

vim ~/.bashrc

#最后添加
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin 

#source
source ~/.bashrc

 

若是安装了别的cuda版本，使用时就将bashrc下的cuda/bin路径改掉

 

 

查看opencv版本：

pkg-config opencv --modversion

opencv源码地址 ：  https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.3.0

注意：pkg   unzip   python   pip  在新的服务器下都没有

而其中 pip 和 cuda（usr/local下）是可以放在个人账户下的  ，进入cuda

nvcc -V #查看cuda的版本

 找cudnn，cudnn不是一个安装的东西，而是一个头文件和一个库文件，可以直接解压

 

在此目录下放入cudnn的库文件

链接：https://pan.baidu.com/s/1Cs5UOxOM9X4bYCVUiDTsRQ 
提取码：sjmk