从零开始:深度学习软件环境安装指南

在搭建深度学习机器之后,我们下一步要做的就是构建完整的开发环境了。本文将向你解释如何在一台新装的 Ubuntu 机器上安装 Python 和 Nvidia 硬件驱动、各类库和软件包。

为了进行强化学习研究,我最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南,但目前仍然没有全面的安装说明。另外,我也不得不阅读了很多文档来试图理解安装细节——其中的一些并不完整,甚至包含语法错误。因此,本文试图解决这个问题,提供一个详尽的软件环境安装指南。

本文将指导你安装

  • 操作系统(Ubuntu)
  • 4 种驱动和库(GPU 驱动、CUDA、cuDNN 和 pip)
  • 5 种 Python 深度学习库(TensorFlow、Theano、CNTK、Keras 和 PyTorch)

这些软件之间的互相依赖关系如下图所示。其中,你只需要安装一种深度学习库,请自由选择。


深度学习软件安装和依赖示意图

以下是各个软件的细节介绍:

  1. Ubuntu(v16.04.3)——操作系统,各种任务处理。
  2. Nvidia GPU 驱动(v375)——允许系统获得 GPU 带来的加速。
  3. CUDA(v8.0)——GPU C 语言库。「计算同一设备架构」。
  4. cuDNN(v6.0.21)——基于 CUDA 的深度学习基元库。「CUDA 深度学习库」。
  5. pip(v9.0.1)——Python 安装包。「Pip 安装包」。
  6. TensorFlow(v1.3)——谷歌开发的深度学习框架。
  7. Theano(v0.9.0)——此前由 MILA 负责维护的深度学习框架。
  8. CNTK(v2.2)——微软研究院开发的深度学习框架。
  9. Keras(v2.0.8)——深度学习包装可互换后端。可与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 共同使用。
  10. PyTorch(v0.2.0)——可被 GPU 加速的动态图深度学习框架,主要由 Facebook 的研究人员负责开发。

1. 安装 Ubuntu 16.04.3

v 16.04.3 可由 USB 启动的方式安装,它是最新的 LTS(长期支持)版本。首次在电脑上启用时,请在 BIOS 中选择由 USB 引导启动。

我的电脑中有两块硬盘——一块 1TB 的 SATA 和一块 256GB 的 SSD。在我的设想中,Ubuntu 被安装在常规硬盘中,固态硬盘(SSD)用于处理数据集和加速训练。在安装过程中,在屏幕中的 Installation Type 中选择 Something else,随后我们要进行三个分区操作:

  • 引导分区(128GB):包含系统文件、程序设置和文档。
  • 交换分区(2 倍的内存大小):对于我来说这就是 128GB。这块分区的容量用于扩展 Kernel RAM 作为虚拟内存使用。
  • 用户分区(剩下的部分):1TB 的硬盘剩下的空间大约还有 744GB。

在安装后,最好先运行以下命令来升级内核版本。

  1. sudo apt-get update

  2. sudo apt-get upgrade

Reference:https://tutorials.ubuntu.com/tutorial/tutorial-install-ubuntu-desktop#0

2. 安装英伟达 GPU 驱动

在安装完 Ubuntu 后,你可能会发现屏幕的分辨率不对,而且不能修改,这是因为现在还没有安装 GPU 驱动。

安装驱动有两种方法:从 Ubuntu 资源库和数据源。第一个方法更加容易,但需要频繁的重新安装。使用 sudo apt-get update 和 sudo apt-get upgrade 指令后,系统的内核可以自动升级。但这样并不会更新英伟达驱动,可能会导致 GUI 无法正确加载。从数据源安装可以避免这个问题。

从安装包里安装 v375 驱动(简单的方法)

以下命令会将与你系统相兼容的驱动版本显示出来,它会提供两个版本号:最新的不稳定版和长期稳定版。版本号会从头列起,所以你需要把页面滚到最上面。

  1. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

添加并安装资源库。通过第二个命令,改变你想要安装的<driver_number>。我们在这里推荐安装最新的长期稳定版本——375 版。

  1. sudo apt-get update

  2. sudo apt-get install nvidia-<driver_number>

重启计算机以重新配置视频输出。

  1. sudo shutdown -r now

要测试驱动程序是否工作,Screen Display(SUPERKEY,屏幕显示类型)现在应该可以识别你使用的显示器了,你可以修改设置、分辨率与方向。

Reference:https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa

从英伟达网站安装 v384.90(较难的方法)

从英伟达网站下载最新的驱动程序版本。基于硬件配置,我选择的选项是:

GeForce -> GeForce 10 Series -> GeForce GTX 1080 -> Linux 64 bit -> English (UK)

可选条件:编译到 32 位架构和 GUI 的开发版本。

  1. sudo apt-get install gcc-multilib xorg-dev

按 CTRL + ALT + F1 键登录,从 GUI 转至终端。为了重建视频输出,必须先将其暂停。

  1. sudo service lightdm stop

如果命令行没有效果,Ubuntu 新版本使用 systemctl 替换 lightdm。然后使 runfile 可执行,并运行它。

  1. cd <download location>

  2. chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run

  3. sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run --dkms

运行时,你可能会收到一条 pre-install script failed 信息。这没什么影响,因为预安装脚本包含命令 exit 1,其目标是确保你真的想安装驱动程序。

选项--dkms(默认开启)在 kernel 自行更新时将驱动程序安装至模块中,从而阻止驱动程序重新安装。在 kernel 更新期间,dkms 触发驱动程序重编译至新的 kernel 模块堆栈。

如果安装失败,则原因在于计算机的 BIOS 未关闭 Secure Boot。重启电脑,在 BIOS 选项中关闭 Secure Boot。

如果安装成功,则可以重启 GUI。

  1. sudo service lightdm start

卸载:sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run --uninstall

验证

确保以下命令能够识别正确的 GPU 版本

  1. nvidia-smi

确保驱动程序版本号与你安装的一致

  1. cat /proc/driver/nvidia/version

3. 安装 CUDA 8.0

从英伟达网站,使用下列系统属性下载 CUDA 的 runfile(地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)。

Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 16.04 -> .deb(network)

导航至.deb 文件的位置后,将该文件解压缩,更新软件包列表,使用下列命令安装 CUDA。

  1. sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

  2. sudo apt-get update

  3. sudo apt-get install cuda

将库添加至 bash path,这样就可以使用其他应用找到库了。

  1. echo 'export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc

  2. echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc

  3. source ~/.bashrc

验证时,使用 nvcc -V 确保 Nvidia C Compiler(nvcc)版本与 CUDA 的版本匹配。

重启电脑 sudo shutdown -r now,完成安装。

可选操作:测试 CUDA 安装

测试安装的一个方法是运行一些示例。以下命令行创建了一个存储示例程序的 test_CUDA 目录。

  1. mkdir test_CUDA

  2. cd test_CUDA

  3. ./cuda-install-samples-8.0.sh .

子目录 NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/3_Imaging/cudaDecodeGL 中是 findgllib.mk 文件。该文件的第 61 行 30 列包含了英伟达驱动程序的硬编码值,该值应从 367 更改成你安装的驱动程序版本号。

编译示例

  1. cd ../.. && make

你现在可以在 NVIDIA_CUDA-8.0_Samples 内随意运行示例。你可以在 NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release 中找到两个非常有用的脚本:./deviceQuery 可以在使用过程中打印 GPU,./bandwidthTest 可以打印它的带宽。

Reference:http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

4. 安装 cuDNN 6.0.21

在英伟达网站上注册开发者项目,同意条款。从下拉菜单中选择 cuDNN v6.0.21 (April 27, 2017), for CUDA 8.0,并下载:

  1. cuDNN v6.0 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
  2. cuDNN v6.0 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)
  3. cuDNN v6.0 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)

.deb 优先于.tar,因为.deb 格式更适用于 Ubuntu,可以进行更纯净的安装。使用下列命令安装这三个包:

  1. sudo dpkg -i libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

  2. sudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

  3. sudo dpkg -i libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

测试 cuDNN

将已安装的示例复制到可读目录,然后编译并运行 mnistCNN。

  1. cp -r /usr/src/cudnn_samples_v6/ $HOME

  2. cd $HOME/cudnn_samples_v6/mnistCUDNN

  3. make clean && make

  4. ./mnistCUDNN

如果一切顺利,脚本应该会返回一条 Test passed! 消息。

卸载 cudnn

使用以下命令卸载三个库。另外,如果你已经创建了样本,那么再加上 rm -r ~/cudnn_samples_v6。

  1. sudo apt-get remove libcudnn6

  2. sudo apt-get remove libcudnn6-dev

  3. sudo apt-get remove libcudnn6-doc

Reference:cuDNN Installation Guide cuDNN Installation Guide(http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html)

5. 安装 pip 9.0.1

Pip 的升级非常频繁,几乎每两周一次,建议使用最新版本的 pip。

请使用以下命令安装和升级最新版本的 pip。

  1. sudo apt-get install python-pip python-dev

  2. sudo pip install --upgrade pip

验证:请确保键入 pip -V 后可以打印出版本号。

6. 安装 Tensorflow 1.3.0

  1. pip install tensorflow-gpu

验证:启动$ python,确认是否以下脚本能够打印出 Hello, Tensorflow!

  1. import tensorflow as tf

  2. hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

  3. sess = tf.Session()

  4. print(sess.run(hello))

Reference:https://www.tensorflow.org/install/install_linux

7. 安装 Theano 0.10

Theano 需要的系统环境:

  1. sudo apt-get install libopenblas-dev cmake git

此外还要遵循 Python 的系统需求。

  1. sudo pip install numpy scipy nose sphinx pydot-ng pycuda scikit-cuda cython

libgpuarray 可以让 Theano 使用 GPU,它必须从源编译。首先下载源代码

  1. git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git

  2. cd libgpuarray

将其编译为一个名为 Build 的文件夹。

  1. mkdir Build

  2. cd Build

  3. cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

  4. make

  5. sudo make install

随后将其编译成一个 Python 包。

  1. cd ..

  2. python setup.py build

  3. sudo python setup.py install

将下面一行添加至 ~/.bashrc,这样 Python 就可以找到库了。

  1. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/:$LD_LIBRARY_PATH

最后,安装 Theano

  1. sudo pip install git+https://github.com/Theano/Theano.git#egg=Theano

验证:创建测试文件 test_theano.py,其中的内容复制自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html#testing-theano-with-GPU

随后看看 THEANO_FLAGS=device=cuda0 python test_theano.py 在使用了 GPU 之后是否成功。

Reference: Theano 0.9.0 documentation(http://deeplearning.net/software/theano/install_ubuntu.html)

8. 安装 CNTK 2.2

  1. sudo pip install https://cntk.ai/PythonWheel/GPU/cntk-2.2-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

验证:输入 python -c "import cntk; print(cntk.__version__)",输出 2.2。

Reference: Setup CNTK on your machine(https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/setup-cntk-on-your-machine)

9. 安装 Keras 2.0.8

  1. sudo pip install keras

验证:检查$ python 中的 import keras 是否成功。

Reference: Keras Installation(https://keras.io/#installation)

10. 安装 PyTorch 0.2.0

PyTorch 运行在两个库上: torchvision 和 torch,我们需要这样安装:

  1. sudo pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-

  2. 0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl

  3. sudo pip install torchvision

验证:以下脚本能够打印出一个带有随机初始浮点数的张量。

  1. from __future__ import print_function

  2. import torch

  3. x = torch.Tensor(5, 3)

  4. print(x)

Reference: http://pytorch.org/

结论

目前为止,整个过程中最难的部分是找出 Nvidia 驱动和深度学习包之间的依赖关系,以及最有效的长期安装过程。而最简单的部分是安装 Python,安装包和文档都得到了良好的维护。

虽然阅读文档和源代码都非常耗费时间,但了解每个软件包的构建和功能是非常具有启发性的,它也可以帮助我们理解整个 Ubuntu 生态系统。

希望本文对你有所帮助。 

工程深度学习入门开发环境
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