Ubuntu 搭建深度學習框架 keras
深度學習框架Keras是基於Tensorflow的所以,安裝keras需要安裝Tensorflow:
1. 安裝教程主要參考於兩個博客的教程:
https://www.cnblogs.com/HSLoveZL/archive/2017/10/27/7742606.html
https://www.jianshu.com/p/5b708817f5d8?from=groupmessage
2. 本教程開始:
Ubuntu安裝的教程就略過了,直接從深度學習所需的環境的搭建開始說起
(需要說明的是,之所以要寫個教程是因為本人安裝了很多遍都是失敗的,原始是在該教程編寫的日期(18-06-01)的時候,我用的是CUDA9.2,但是9.2版本在整個環境搭建好最後import tensorflow的時候會報錯:"ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory",嘗試了很多辦法也不行,應該是Tensorflow還不支持CUDA9.2,雖然文檔說可以。因此本文改用CUDA9.0(卸載CUDA卸載不幹凈,原諒我不會用Ubuntu,只能重裝Ubuntu了))
一、安裝CUDA環境:
(1) 下載 CUDA 9.0 :
(2)打開終端,切換到下載的deb的目錄:
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb $ sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda
(3)完成後,配置CUDA環境:
$ sudo gedit ~/.bashrc
(4) 在文件末尾添加:
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0 export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:${PATH} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
(5) 修改保存後:
$ source ~/.bashrc
(6) 驗證是否配置成功:
$ nvcc -V
二、安裝CUDNN加速庫:
(1) 下載 CUDNN 7.14 (對應CUDA9.0):註意,下載的是第一個for Linux
(當時我安裝失敗的時候,由於教程裏面沒有提及下載地址,我就直接百度CUDNN,下載的是帶Power8,power9那種,所以安裝完然後import tensorflow的時候,就報錯"ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory",嘗試了很多方法 例如 ... ,也查了很多包括stackoverflow、github上面的方法還是不行,後來再參考一下別的深度學習環境教程,就是上面提到的參考教程的第二條,於是就進入了現在正確的下載地址,後來就安裝成功了)
(2)然後繼續按照 Installation Guide,進入下載該包的目錄:
$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
三、安裝Keras框架:
(1) 安裝相關包:
$ sudo pip3 install scikit-learn scikit-image
$ sudo pip3 install tensorflow-gpu # GPU加速版
$ sudo pip3 install keras
在這裏插播一下:
1)若沒安裝pip,即"command not found"時需要先安裝pip,然後使用Python3時需要用pip3來安裝(Ubuntu16.04 是默認安裝了兩個版本的Python的,在"/usr/local/lib”中可以看到,分別是python2.7和python3.5)
# For Python 3
$ sudo apt-get install python3-pip
# For Python 2
$ sudo apt-get install python-pip
2)使用pip來安裝的時候,若想加快安裝速度,使用國內的鏡像,例如:
$ sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras
3)最後在終端中驗證是否安裝成功:
# Enter python3.5 $ python3 >>> import tensorflow >>> import keras
若不報錯,即配置成功。
Ubuntu 搭建深度學習框架 keras