在Linux中配置TensorFlow训练环境

本文主要是介绍在Linux中配置TensorFlow训练环境，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

1. 安装NVIDIA 驱动程序

禁用nouveau。

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

#在后面添加以下内容
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

# lsmod | grep nouveau 没显示即成功。

下载对应显卡的NVIDIA驱动

 wget https://cn.download.nvidia.com/tesla/418.226.00/NVIDIA-Linux-x86_64-418.226.00.run

添加可执行权限

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-418.226.00.run

安装驱动

 ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.226.00.run --no-opengl-files

查看驱动是否安装成功
```
nvidia-smi
```

2. 安装cuda

卸载已安装的cuda
```
sudo yum remove cuda
```
如果/usr/local/目录下，还有cuda的文件目录，删了吧
```
cd /usr/local/ 
```

下载cuda

首先，前往下载：CUDA Toolkit Download，根据自己实际需要下载对应的版本。

# 这是Centos7对应的10.1的cuda版本下载地址
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.105_418.39_linux.run

# 这是Ubuntu对应的10.1的cuda版本下载地址
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.105_418.39_linux.run

安装cuda
```
sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run
```

设置环境变量

打开~/.bashrc文件，将下面内容添加到文件的最后:

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=${CUDA_HOME}bin:${PATH}

运行：
```
source ~/.bashrc
```
打开/etc/profile文件，将下面内容添加到文件的最后:
```
export PATH=“/usr/local/cuda/bin:$PATH”
```
然后，运行：
```
source /etc/profile
```

测试

# 查看版本
nvcc -V

# 如果失败，运行下列命令
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin/:$PATH'>>~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH'>>~/.bashrc
source ~/.bashrc

测试是否安装成功

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
sudo ./deviceQuery

3. 安装cudnn

下载cudnn

解压下载的文件并进入解压目录

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

逐行运行下列命令

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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

完成后，通过下面的命令查看安装情况，如果结果逐行显示版本号，则安装成功。
```
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
```

4. 安装GCC 7.3.0

下载GCC7.3.0到路径/usr/local

cd /usr/local
wget http://mirrors.concertpass.com/gcc/releases/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz

解压安装包并进入解压包
```
tar -xvf gcc-7.3.0.tar.gz
cd gcc-7.3.0
```

下载编译所需要的依赖项

./contrib/download_prerequisites 
cd ..

建立编译后文件存放目录

mkdir gcc-build-7.3.0
cd gcc-build-7.3.0
../gcc-7.3.0/configure --enable-checking=release --enable-languages=c,c++ --disable-multilib

编译
```
make
```
安装
```
make install
```

5. 安装 Bazel

第 1 步：添加 Bazel 分发 URI 作为包源

注意：这是一次性设置步骤。

sudo apt install apt-transport-https curl gnupg
curl -fsSL https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | gpg --dearmor > bazel.gpg
sudo mv bazel.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/
echo "deb [arch=amd64] https://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list

组件名称“jdk1.8”仅出于遗留原因保留，与支持或包含的 JDK 版本无关。Bazel 版本与 Java 版本无关。更改“jdk1.8”组件名称会破坏存储库的现有用户。

第 2 步：安装和更新 Bazel

sudo apt update && sudo apt install bazel

安装后，您可以升级到更新版本的 Bazel 作为正常系统更新的一部分：

sudo apt update && sudo apt full-upgrade

该bazel软件包始终安装最新的 Bazel 稳定版本。除了最新版本之外，您还可以安装特定的旧版本 Bazel，例如：

sudo apt install bazel-2.0.0

bazel --version

6. 安装Anaconda并设置远程访问

下载anaconda

从anaconda官网下载适合本机版本的anaconda

注意：下载对应tensorflow版本的python的anaconda
```
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
```

安装anaconda

切换至anaconda文件所在的文件夹

# 运行sh命令开始安装程序
sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

配置文件

# 在家目录路径下
cd ~
# 在.bashrc文件中添加环境变量
alias mypython='/root/anaconda3/bin/python'
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
# 添加完成之后，重新载入配置文件
source .bashrc

创建tensorflow2的运行环境

conda create --name tensorflow2 -y

conda activate tensorflow2

配置Jupyter Notebook

生成jupyter notebook的配置文件
```
jupyter notebook --generate-config
```
配置密码
```
jupyter notebook password
```

配置ssh

openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout mykey.key -out mycert.pem

写入配置文件

# Set options for certfile, ip, password, and toggle off
# browser auto-opening
#c.NotebookApp.certfile = u'/home/mango/.jupyter/mycert.pem'
# c.NotebookApp.keyfile = u'/home/mango/.jupyter/mykey.key'
# Set ip to '*' to bind on all interfaces (ips) for the public server
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.password = u'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$5OEPDBDtBosBGgMG/8UfFg$ZrUtCCZHBAjWg9DZSsQ4NQ'
c.NotebookApp.open_browser = False

# It is a good idea to set a known, fixed port for server access
c.NotebookApp.port = 8888

如果出现远程访问不了

非常可能的原因是服务器防火墙没有开放端口，导致远程访问失败。排查过程如下：

查看防火墙状态

$ sudo systemctl status firewalld.service

查看防火墙已开放端口列表

$ sudo firewall-cmd --list-all

public (active)
  target: default
  icmp-block-inversion: no
  interfaces: ens33
  sources: 
  services: dhcpv6-client ssh
  ports: 8888/tcp  # 如果这里没有出现你需要的端口，则端口未开放，需要添加来开放端口
  protocols: 
  masquerade: no
  forward-ports: 
  source-ports: 
  icmp-blocks: 
  rich rules:

防火墙添加端口

# 添加端口
$ sudo firewall-cmd --permanent --add-port=8888/tcp
# 移除端口
# sudo firewall-cmd --permanent --remove-port 8888/tcp 
# 重新载入
$ sudo firewall-cmd --reload

使jupyter识别虚拟环境

jupyter notebook 默认安装在 base环境下

那么我们需要在base环境里安装 `nb_conda_kernels`

首先进入 base 环境

conda install nb_conda_kernels

接着使用 conda list 查看ipykernel的版本

conda list

我这里的版本是5.3.4。如果ipykernel缺失，需要自己安装。

接着进入目标虚拟环境

activate your_env_name
conda list

观察发现缺失 ipykernel 包

那么我们直接使用conda安装缺失的 ipykernel包

conda install ipykernel=5.3.4

然后在命令行启动jupyter notebook 发现 jupyter notebook已经可以识别到虚拟环境了

nohup的开启和停止

# 使jupyter notebook永久运行
nohup jupyter notebook
# 找到jupyter notebook的进程ID
ps -A
# 使用kill结束jupyter notebook进程
kill -9 ID

参考资料

[1].https://www.cnblogs.com/thousfeet/p/10647102.html

[2] https://blog.csdn.net/Brephos/article/details/118723717

[3] https://blog.csdn.net/weixin_39818014/article/details/113490396

这篇关于在Linux中配置TensorFlow训练环境的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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