deepin 15.7 cuda9 pytorch深度学习GPU环境搭建以及矿卡p106-090 cuda
Tofloor
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133******22
deepin
2019-04-23 18:55
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本帖最后由 drowedfish 于 2019-4-28 17:24 编辑

环境配置
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deepin 15.7
cuda9
python 3.6
pytorch 1.0.1
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安装显卡驱动:===================================
#nvidia-smi 查看显卡状态
发现没有安装闭源驱动
#apt-get install nvidia-smi
直接带一串把nvidia的驱动全部装完 版本号是390.67

安装cuda
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下载cuda9.0    不建议下9.1或者9.2 如果你要用tensorflow的话。因为pip包安装的tensorflow默认支持的是大版本,除非你打算编译安装,然后自己选择cuda版本。
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
选择linux-x86_64-ubuntu-16.04-runfile
不要手贱,ubuntu的deb deepin是用不了的
安装前先保证gcc和g++版本对应cuda,我的是cuda9.0,官方文档要求gcc/g++ 5.x,
先对gcc/g++降级,参考这个https://{BANNED}ceres.comblogs.com/in4ight/p/6626708.html
sudo apt-get install gcc-5
sudo apt-get install g++-5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 100      //gcc具体目录自己用which gcc查sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 100
安装sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run --tmpdir /xx

选择不要装显卡驱动,就是nvidia accelerate driver那个,只要装cuda toolkit和sample 带tmpdir参数,可以帮助你避免根目录空间不足的烦恼


以上两步到位cuda就到位了。安装结束会有警告,那是当然他认为你没有装驱动嘛,如果缺包就apt补一下


验证cuda
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cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuerysudo make./deviceQuery
有PASS则表示成功
然后修改环境变量,pytorch和tensorflow调用cuda的时候需要找到这些lib
gedit ~/.bashrc末尾添加
#cuda
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64/LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/binPATH
具体位置根据自己安装路径修改

复制cuDnn库文件
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矿卡p106-090 cuda表现
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待续













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Aaron-1618
deepin
2019-04-23 23:11
#1
您好 ,你安装15.7后 有没有出现dock 闪退,如何在不升级dde情况下解决的呢?
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superendermansm
deepin
2019-04-24 01:07
#2
Aaron-1618 发表于 2019-4-23 15:11
您好 ,你安装15.7后 有没有出现dock 闪退,如何在不升级dde情况下解决的呢? ...

重装
这是因为在dock卡死的状态下强行结束(关机造成bug或者某些应用安装时破坏了dock的依赖造成的,比如15.6安装playonlinux会造成dock崩溃
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