Theano安装笔记
由于实验需要,近三个月来,安装过十几次Theano,基本上每次都是从最基本的nvidia driver装起。总结一些粗浅的安装心得。
GPU:Nvidia K40, M40, M60
软件环境:Unbuntu 14 以及Unbuntu 16
(一)检测已有的环境
用Nividia-smi查看是否已经安装nvidia adapter graphic driver
用nvcc -V查看cuda是否已经装好,若要详细检查,还需要对cuda-sample进行make,然后./deviceQuery
(二)值得说明的一些点
1.nvidia driver(下载:)与cuda(下载:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,官方安装说明:http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#runfile-installation)里面的driver是一回事,如果先用nvidia driver装好了,就在cuda安装的时候直接从cuda toolkits装起。
2.Unbuntu16中,在用nvidia driver安装完成后,再在cuda安装时候从driver装起,安装过程不报错,但原来的driver会损坏掉,还得需要再重新装一遍
3.感觉最好的办法是直接用cuda安装从driver装起,这种一站式的方式更便捷,但是按cuda的官方安装说明(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#runfile-installation)来总是有点别扭,因为它总是让你预检查device node是否存在。可是你不装driver,/dev/nvidia*怎么可能存在。
(三)安装步骤:
1.安装cuda或nvidia driver+cuda toolkits
2.设置PATH以及LD_LIBRARY_PATH(export in /etc/profile or ~/.bashrc),编译cuda-samples,运行./deviceQuery,查看Cuda是否安装好。
至此,可以通过nvcc -V查看cuda版本号,可以nvidia-smi查看gpu的使用状态
cat /proc/driver/nvidia/version查看driver版本号
3.安装minconda(安装新软件方便)或anaconda(软件全),目前最好用2.7版本的
4.采用conda install安装theano的各种依赖包
5.conda install theano pygpu
6.新建/home/username/.theanorc,配置theano,cuda_root要写进去
[cuda]
root=/usr/local/cuda-8.0/bin
6.安装cudnn:将头文件.h以及lib*文件copy到对应的cuda目录下,在cuda lib64目录中建立软连接
有些时候必须强制设置THEANO_FLAGS=dnn.enabled=True时,cudnn才生效,不知为啥?
注意:有些地方需要重启生效
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