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Ubuntu16.04 + GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1環境配置

1.ubuntu16.04安裝,這個就略過了。。注意最好是純ubuntu,不要搞虛擬機器,虛擬機器對於顯示卡的識別好像有問題(聽說)

2.GTX1070顯示卡驅動

一次開啟 設定===》軟體和更新==>附加驅動==》會自動提示推薦的顯示卡驅動,我這裡安裝的版本是384

3.下載cuda8.0和cudnn5.1

cuda8.0有一個主程式和一個patch包,cuda的安裝除了不安裝顯示卡驅動外 ,其他的都選y(因為顯示卡驅動已經安裝好)

patch包安裝也很簡單,和cuda一樣./執行,別忘了改全新啊

cudnn5.1解壓之後, 把標頭檔案和庫檔案拷貝到相應的/usr/local/cuda/include 和/usr/local/cuda/lib64資料夾下,cudnn.h最好也拷貝到/

usr/local/cuda/lib64下一份,因為後邊我安裝其他軟體包的時候,有錯誤提示

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64#

sudochmoda+r/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安裝完成之後要配置環境變數

vim ~/.profile

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64":$LD_LIBRARY_PATH 
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"

source ~/.profile

4.其他依賴包安裝

sudo apt-get install python-pip python-dev python-scipy pythoy3-numpy git

5.使用tensorflow原始碼安裝,需要預先安裝 bazel build。

連結:https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html

6.github官網下載tensorflow原始碼,準備安裝

依次執行

./configure

bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.10.0-cp2-none-any.whl

第一步可能出錯

解決辦法為:

將/usr/local/cuda-8.0/nvvm/libdevice/libdevice.compute_50.10.bc改為libdevice.10.bc,並複製一份至/usr/local/cuda-8.0/

最後一步可能會提示grpcio_tools-1.10.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl下載失敗什麼的

可以手動下載下來,自己安裝完,再次執行最後一步

6.5  映象安裝方法

安裝tensorflow gpu enable python 2.7 版本,詳見官網

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
sudo pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

7.測試

開啟任意一個新的終端,注意不要在tensorflow的安裝路徑下,執行

python
  • 1

輸入一下程式碼

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

得到輸出:

Hello, TensorFlow!

8.學畫畫(參考july網站)


接下來,下載vgg19:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat

然後,把vgg放到neural-style的資料夾根目錄下

接著 你就能在桌面開啟這個檔案夾了


把你想修改的照片放入example資料夾內,然後在剛才的視窗命令接著輸入:

python   neural_style.py   --content  ./example/***.jpg(此括號內不要複製:***代表你想要使用的圖片名稱)   --styles  ./example/ 1-style.jpg(此括號內不要複製:1-style.jpg是梵高星空圖片在資料夾內名稱,你也可以換其他的風格,改名稱就行了) --output  ./example/$$$.jpg(此括號內不要複製:$$$代表你想要生成的圖片名稱)

例如我的輸入如下python neural_style.py –content  ./example/1-content.jpg  --styles ./example/1-style.jpg --output ./example/1-output.jpg



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