Ubuntu 14.04+cuda7.5+torch+tensorflow+remastersys

本人由于手殘，安裝過很多次這系列的東西，感謝之前參考過的所有文檔的作者，為了后面安裝的新人更快完成，遂決定寫這篇文檔。

• Ubuntu14.04安裝及引導(dǎo)
• cuda7.5安裝
• Cudnn安裝
• caffe安裝
• Tensorflow安裝
• Theano安裝
• Troch安裝
• remastersys安裝及備份

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Ubuntu 14.04 安裝

已有win7系統(tǒng)的電腦，可分配100+GB的ssd給linux。

為Ubuntu安裝準(zhǔn)備可用空間
方法一：
windows中，右擊“計算機”，點擊“管理”，打開窗口左側(cè)列表中有“磁盤管理”，即可刪除一些空間，使其變?yōu)榫G色，則在安裝中可用。
方法二：
使用DiskGenius工具。
（如果灰色部分無法包括進來，就重新新建磁盤，然后調(diào)整磁盤大小，再刪除磁盤）

安裝ubuntu
檢測網(wǎng)絡(luò)那一步，如果需要網(wǎng)路，可以在右上角進行手動設(shè)置。

下一步會檢測有沒有其他系統(tǒng)，我這邊檢測不到我的win7，可以先跳過，隨后設(shè)置grub或win的引導(dǎo)。

分區(qū)
根分區(qū)： \ 100G （主分區(qū)，其他都是邏輯分區(qū)）
Swap交換分區(qū)： 32G （隨便設(shè)置的，有一份參考中設(shè)置了和內(nèi)存相同的16G，并表明內(nèi)存小于16G時，設(shè)置為內(nèi)存的1.5-2倍）
Home分區(qū)：600G （建議設(shè)置大一些，但是我就這么點空間了）
boot分區(qū)： /boot 400M
很多教程里都給出很多分區(qū)，我一般只設(shè)置這幾個，其他的會自動從根分區(qū)分出

重建引導(dǎo)
我用的是win的引導(dǎo)，grub不太會
插入winPE盤，修復(fù)win引導(dǎo)
重啟進入win系統(tǒng)，打開EasyBCD建立引導(dǎo)

進入tty時黑屏
這個應(yīng)該時分辨率問題，我的解決方法如下（具體原理不懂，但是出現(xiàn)了神奇的情況，grub引導(dǎo)出現(xiàn)了，里面包括win7啟動項）：

sudo gedit /etc/default/grub

在quite splash后面加上nomodeset

sudo update-grub sudo reboot

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cuda7.5安裝

（以前都是先安裝Nvidia的驅(qū)動，再安裝cuda 的。但安裝cuda的時候會提醒驅(qū)動沖突，本次嘗試直接安裝）
選擇cuda7.5 （.run文件安裝出錯率比較高，選擇.deb安裝）

官網(wǎng)下載cuda的.deb文件

關(guān)閉和Nvidia內(nèi)核不兼容的nouveau

Nouveau是一個開源的顯卡驅(qū)動，Ubuntu 14.04 默認(rèn)安裝了，但是它會影響nVidia驅(qū)動的安裝，所以只有請他回老家了，sorry！

Ctrl+Alt+F1進入命令行模式

sudo stop lightdm sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

在文件中寫入：

blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off

在terminal中執(zhí)行

echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf sudo update-initramfs -u sudo reboot

檢查nouveau是否關(guān)閉成功的方法：

lsmod | grep nouveau

如果顯示為空，那么就是卸載成功了。

方法二

sudo vi /etc/modprobe.d/nvidia-graphics-drivers.conf

寫入

blacklist nouveau

退出并保存（:wq!）
檢查寫入是否成功（其實就是在終端打開文件看看有沒有那一行）：

cat nvidia-graphics-drivers.conf sudo vi /etc/default/grub

末尾寫入

rdblacklist=nouveau nouveau.modeset=0

同上，保存并退出，檢查。
關(guān)于vi i開啟寫命令 刪除字符用x 強制保存并退出 :wq! o：在當(dāng)前行之下新開一行

3.安裝
防止沖突步驟，新系統(tǒng)可以忽略

sudo apt-get --purgeremove nvidia*

安裝build-essential

sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential

安裝cuda（.deb）
官網(wǎng)下載即可。

sudo dpkg –i 文件名.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda

寫入路徑

sudo gedit ~/.bashrc

寫入

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

檢查方法

echo $PATH

LD_LIBRARY_PATH同上，看輸出里面有沒有這兩項
4. 驗證安裝成功與否

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

可能遇到的問題
1.

/usr/bin/ld:cannot find -lnvcuvid

解決方法：
加入PATH（不一定時340，看你自己的安裝)

LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/nvidia-340:$LD_LIBRYARY_PATH

2.
無法獲得鎖 /var/lib/dpkg/lock - open (11 Resource temporarily unavailable)
E: Unable to lock the administration directory (/var/lib/dpkg/), is another process using it?

解決方法：
先看到底有沒開兩個apt 包括新立得
如果確定沒開兩個APT-GET
可以強行解鎖

sudo rm /var/cache/apt/archives/lock sudo rm /var/lib/dpkg/lock

檢驗驅(qū)動版本（其實用來檢查驅(qū)動安裝成功與否）

cat /proc/driver/nvidia/version nvcc -V

如果提示nvcc未安裝，其實是nvidia-cuda-toolkit的編譯器沒有安裝完整，則按照提示操作：

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

方法二（安裝.run文件）
切換到cuda的.run 所在的目錄，然后執(zhí)行安裝命令：

sudo cd cuda_install sudo sh 文件名.run

安裝前一定要執(zhí)行 md5sum ，至于如果發(fā)現(xiàn)md5檢測不一致，去nVidia重新下載^_^!
這里會一路問你各種問題，基本上就是Accept-yes-Enter-yes-Enter-yes-Enter， 其實就是讓你接受協(xié)議，然后安裝的默認(rèn)位置確認(rèn)等等，recruit就別自定義安裝位置了，默認(rèn)才是天堂。
這里一般會遇到的問題：
1.提醒你需要reboot（重啟）才能安裝，那就用命令行重啟，然后在執(zhí)行一次安裝命令：

sudo reboot sudo cd cuda_install sudo sh 文件名.run

2.環(huán)境配置

export PATH=/usr/local/cuda-6.5/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-6.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

檢查：

echo $PATH echo $LD_LIBRARY_PATH

3.check
檢查顯卡是否安裝成功：

sudo apt-get install mesa-utils glxinfo | grep -i nvidia

如果出現(xiàn)安裝失敗，重啟系統(tǒng)，重新安裝一遍基本都可以解決，實在不行就卸載原來的驅(qū)動再安裝一遍。
a. 卸載現(xiàn)有驅(qū)動
sudo nvidia-installer –uninstall
b. 下載合適版本的驅(qū)動，并安裝（官網(wǎng)）：
sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.24.run
c. 重裝CUDA Tool
sudo sh 文件名.run

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Cudnn安裝

這部分比較簡單，首先要注冊Nvidia的開發(fā)賬號，然后才能下載cudnn。
下載下來后：

tar -zxf cudnn-7.0-linux-x64-v3.0-prod.tgz cd cuda sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

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caffe安裝

以前安裝caffe，我都想罵娘啊，那個架構(gòu)，那個難裝，參考這次的教程裝的簡直輕而易舉，甚至有點不相信自己！！！
1. 更新一下

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade sudo apt-get install linux-source sudo apt-get install linux-headers-`uname -r`

其中l(wèi)inux-source在前面參考教程中有安裝，因此也一并安裝。
2. 安裝底層包

sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler gfortran libjpeg62 libfreeimage-dev libatlas-base-dev git python-dev python-pip libgoogle-glog-dev libbz2-dev libxml2-dev libxslt-dev libffi-dev libssl-dev libgflags-dev liblmdb-dev python-yaml python-numpysudo easy_install pillow sudo apt-get install pypy-dev

3.安裝caffe

cd ~ git clone https://github.com/BVLC/caffe.gitcd caffe cat python/requirements.txt | xargs -L 1 sudo pip installcp Makefile.config.example Makefile.config vi Makefile.config # 去掉USE_CUDNN:=1注釋 # 去掉WITH_PYTHON_LAYERS注釋make pycaffe -jX make all -jX make test -jX

export PYTHONPATH=/home/username/caffe/python

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Tensorflow安裝

sudo apt-get install python-pip python-dev # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled: sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

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Theano安裝

pip install Theano

檢驗：

python >>> import theano >>> exit()

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Torch安裝

Torch的安裝相當(dāng)簡便，依次輸入如下命令，即可完成安裝，假設(shè)安裝目錄為：～/torch請更改為自己的目錄。

# 1.Install curl sudo apt-get install curl # 2.Install the basic package dependencies that LuaJIT and Torch require. curl -s https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash # 3.Clone Torch to ~/torch, this will installs LuaJIT, LuaRocks, and then uses LuaRocks (the lua package manager) to install core packages like torch, nn and paths, as well as a few other packages. git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive # 4.Install Torch cd ~/torch; ./install.sh # 5.Refresh your env variables source ~/.bashrc

這個我安裝的時候，好幾次下載有問題，或者安裝有問題。
我建議，下載萬一出錯，就重新下載，或者換源試試；
安裝之前備份一個出來，萬一安裝出錯，直接刪了重來吧！這個很奇怪，也不是每次都出錯，也不是每次的錯誤都一樣。。。。
出現(xiàn)的錯誤
readline/readline.h:沒有那個文件或目錄
sudo apt-get install libreadline6 libreadline6-dev
對于依賴庫ipython，torch默認(rèn)安裝2.3.0。
檢查ipython版本的方法：
ipython --version

其它包
Torch是一個工具包相當(dāng)豐富的工具，安裝Torch時會安裝一部分?jǐn)U展包，在”/torch/extra/”下可以看到，如果想安裝其它工具包，可以通過Luarocks在終端以命令行形式安裝新的包：

luarocks install image luarocks list

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remastersys安裝和使用

PPA：https://launchpad.net/~mutse-young/+archive/ubuntu/remastersys?field.series_filter=trusty
ppa:mutes-young/remastersys

安裝：

sudo add-apt-repository ppa:mutes-young/remastersys sudo apt-get update sudo apt-get install remastersys

ctrl+alt+T打開終端，打開軟件：
sudo remastersys
生成：
sudo remastersys dist
然后要耐心等待，這里千萬不要亂操作；
大功告成后，在/home/remastersys中就可以找到你要制作的光盤鏡像了~

remastersys命令詳解：
remastersys的語法: sudo remastersys backup|clean|dist [cdfs|iso] [filename.iso]
1)將你的系統(tǒng)備份制成一個live cd/dvd sudo remastersys backup
2) 將你的系統(tǒng)備份制成一個live cd/dvd其名叫 custom.iso 的ISO文件.
sudo remastersys backup custom.iso
3)清除由 remastersys產(chǎn)生的臨時文件 sudo remastersys clean
4) 產(chǎn)生一個可發(fā)布又包括你的個人資料的 livecd/dvd
sudo remastersys dist
5) 產(chǎn)生一個只有檔案系統(tǒng)的可發(fā)布的 livecd/dvd
sudo remastersys dist cdfs
6) 為了產(chǎn)生一個可發(fā)布又包括你的個人資料的 livecd/dvd 其名叫 custom.iso的ISO文件:
sudo remastersys dist iso custom.iso

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu 14.04+cuda7.5+torch+tensorflow+remastersys的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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