- 深度學習技術圖像處理入門
- 楊培文
- 630字
- 2019-12-06 14:13:39
1.3 軟件準備
如果讀者選擇購買云服務器,這部分內容就可以省略了,因為云服務器中已經將所需軟件安裝完成。如果讀者自己有符合硬件要求的電腦,建議使用Linux的Ubuntu 16.04操作系統進行學習。這里以新安裝的Ubuntu16.04系統以及CentOS 7系統為例,介紹如何配置環境。
首先分別介紹如何安裝NVIDIA顯卡驅動程序、Docker以及NVIDIA-Docker,我們需要使用這些工具來建立開發環境。
1.3.1 在Ubuntu 16.04下配置環境
(1)首先需要安裝NVIDIA顯卡驅動程序。登錄NVIDIA網站下載驅動程序或打開鏈接http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx選擇操作系統和安裝包。以M40為例,選擇要下載的驅動程序版本,如圖1-16所示。

圖1-16 選擇NVIDIA驅動程序
(2)選擇具體的版本號,如圖1-17所示。

圖1-17 選擇具體的版本號
(3)在DOWNLOAD按鈕上單擊鼠標右鍵,在彈出的快捷菜單中選擇“復制鏈接地址”命令,如圖1-18所示。

圖1-18 選擇“復制鏈接地址”命令
(4)接著登錄GPU實例。使用wget命令,粘貼上述步驟復制的鏈接地址下載安裝包,如圖1-19所示;或在本地系統下載NVIDIA安裝包,上傳到GPU實例的服務器。

圖1-19 使用wget命令
(5)對安裝包添加運行權限,例如對文件NVIDIA-Linux-x86_64-384.66.run添加運行權限:
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.66.run
(6)安裝當前系統對應的gcc和kernel-devel包:
sudo yum install -y gcc kernel-devel-xxx
xxx是內核版本號,可以通過uname -r查看。
(7)運行驅動安裝程序:
sudo /bin/bash ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.66.run 其他參數
按照提示進行后續操作。
(8)安裝完成后,在終端輸入nvidia-smi,如果有類似如圖1-20所示的GPU信息顯示出來,說明驅動程序安裝成功。

圖1-20 顯卡驅動程序安裝成功
(9)接下來,安裝CUDA、Docker以及NVIDIA-Docker,并獲取本書鏡像:

1.3.2 在CentOS 7下配置環境
根據騰訊云官方文檔指導,安裝NVIDIA顯卡驅動。這里的方法與Ubuntu 16.04相同。相關文檔指導請參考https://www.qcloud.com/document/product/560/8048。

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