Ubuntu 16.04 安装 NVIDIA DIGITS
2017-08-06 22:36
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DIGITS是nvidia公司出品的开源可视化深度学习服务器,可以简单的通过界面操作完成数据准备、深度网络模型设计、数据训练和测试等工作。它支持多种深度学习基础平台,包括 caffe, tensorflow, mxnet等等,本文以 caffe 和 tensorflow为例,讲解如何在ubuntu 16.04下安装。
首先,安装基本支持库。
CUDA 8.0 + Caffe + tensorflow
1) CUDA 8.0
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
建议下载 linux -> X86_64 -> ubuntu -> 16.04 -> deb(local)
之后
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
注意: 部分人反馈安装使用deb文件会有问题,我没有遇到。如果有问题可以采取.run的本地可执行文件安装。
2) 安装 caffe
安装 caffe建议从 nvidia的官方提供的caffe安装:
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/master/docs/BuildCaffe.md
使用 BVLC的 版本理论上也可以,但是我没有去确认。
注意 caffe安装需要用到不少的支持库,请确保在对应的版本上编译。比如
安装 glog , gflags等,我采用了源代码自己编译的模式;
注意编译的时候要用 -fPIC选项,否则后续链接会有问题;
方法:
在cmake的时候改变一下CXXFLAGS
export CXXFLAGS=”-fPIC” && cmake .. && make VERBOSE=1
步骤:2.1)安装需要的库
sudo apt-get install –no-install-recommends build-essential cmake git gfortran libatlas-base-dev libboost-filesystem-dev libboost-python-dev libboost-system-dev libboost-thread-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libhdf5-serial-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libsnappy-dev python-all-dev python-dev python-h5py python-matplotlib python-numpy python-opencv python-pil python-pip python-pydot python-scipy python-skimage python-sklearn
2.2)安装caffe 0.15
export CAFFE_ROOT=~/caffe
git clone https://github.com/NVIDIA/caffe.git $CAFFE_ROOT -b ‘caffe-0.15’
python库支持
sudo pip install -r $CAFFE_ROOT/python/requirements.txt
这个过程会稍微长一点,请耐心等待;
或者采用清华的源:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
然后
3) 安装 digits
DIGITS_ROOT=~/digits
git clone https://github.com/NVIDIA/DIGITS.git $DIGITS_ROOT
之后
sudo pip install -r $DIGITS_ROOT/requirements.txt
安装额外支持
sudo pip install -e $DIGITS_ROOT
4) 安装完成,可以启动digits
注意此时的 CAFFE_ROOT要指向你编译的caffe地址
启动:./digits-devserver
浏览器打开 localhost:5000
就出来了界面
后续会讲如何使用和开发digits
首先,安装基本支持库。
CUDA 8.0 + Caffe + tensorflow
1) CUDA 8.0
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
建议下载 linux -> X86_64 -> ubuntu -> 16.04 -> deb(local)
之后
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
注意: 部分人反馈安装使用deb文件会有问题,我没有遇到。如果有问题可以采取.run的本地可执行文件安装。
2) 安装 caffe
安装 caffe建议从 nvidia的官方提供的caffe安装:
https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/master/docs/BuildCaffe.md
使用 BVLC的 版本理论上也可以,但是我没有去确认。
注意 caffe安装需要用到不少的支持库,请确保在对应的版本上编译。比如
安装 glog , gflags等,我采用了源代码自己编译的模式;
注意编译的时候要用 -fPIC选项,否则后续链接会有问题;
方法:
在cmake的时候改变一下CXXFLAGS
export CXXFLAGS=”-fPIC” && cmake .. && make VERBOSE=1
步骤:2.1)安装需要的库
sudo apt-get install –no-install-recommends build-essential cmake git gfortran libatlas-base-dev libboost-filesystem-dev libboost-python-dev libboost-system-dev libboost-thread-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libhdf5-serial-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libsnappy-dev python-all-dev python-dev python-h5py python-matplotlib python-numpy python-opencv python-pil python-pip python-pydot python-scipy python-skimage python-sklearn
2.2)安装caffe 0.15
export CAFFE_ROOT=~/caffe
git clone https://github.com/NVIDIA/caffe.git $CAFFE_ROOT -b ‘caffe-0.15’
python库支持
sudo pip install -r $CAFFE_ROOT/python/requirements.txt
这个过程会稍微长一点,请耐心等待;
或者采用清华的源:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
然后
cd $CAFFE_ROOT mkdir build cd build cmake .. make -j"$(nproc)"
3) 安装 digits
DIGITS_ROOT=~/digits
git clone https://github.com/NVIDIA/DIGITS.git $DIGITS_ROOT
之后
sudo pip install -r $DIGITS_ROOT/requirements.txt
安装额外支持
sudo pip install -e $DIGITS_ROOT
4) 安装完成,可以启动digits
注意此时的 CAFFE_ROOT要指向你编译的caffe地址
启动:./digits-devserver
浏览器打开 localhost:5000
就出来了界面
后续会讲如何使用和开发digits
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