Theano、Lasagne、TensorFlow在Ubuntu14.04 64支持GPU的安装 py27
Theano、Lasagne、TensorFlow在Ubuntu支持GPU的安装
随着深层学习的火热,越来越多的人开始使用深层学习训练自己的模型。 Anaconda 由于将会用到很多python的库包,安装Anaconda(https://www.continuum.io/)将会很方便 安装 下载完毕后,执行,根据提示安装到想要安装的目录下 如果遇到 Error: Missing write permissions in: */anaconda2 运行下面指令,更改组群可以解决(请把usr 和 */ 替换为自己的内容) 使用 所有指令都可以在Using conda(http://conda.pydata.org/docs/using/index.html)找到 更新conda GPU配置 CUDA download(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)(本文将选择network安装) 下载完毕后执行 安装cuDNN Theano也支持cuDNN(可选),而Tensorflow则必需要cuDNN cuDNN download(https://developer.nvidia.com/cudnn)(需要注册),下载完毕后执行 Theano 由于Theano(http://deeplearning.net/software/theano/)对模型拥有很高的控制权,深受研究人员喜欢 安装 >sudo apt-get install g++ libopenblas-dev 上面默认版本应该为0.7.0,如果想安装最新版可以从anaconda.org(http://anaconda.org/)上搜索,或执行: GPU环境变量设置 >export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda-7.5/ 需要注意的是GPU只支持float32的数据,想要更多的速度,就要把数据的类型都转为float32 GPU运行测试 from theano import function, config, shared, tensor, sandbox vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core rng = numpy.random.RandomState(22) CPU结果: [Elemwise{exp,no_inplace}(<TensorType(float64, vector)>)] GPU结果: Using gpu device 0: GeForce GTX 980 Ti (CNMeM is disabled, CuDNN 4007) Lasagne Lasagne(http://lasagne.readthedocs.org/en/latest/index.html)是写在Theano之上的库包,可以使用户更简单的使用深层学习训练 教程 这里有Lasagne tutorial(https://github.com/craffel/Lasagne-tutorial/blob/master/examples/tutorial.ipynb) 和 Lasagne tutorial2(https://github.com/ebenolson/pydata2015/blob/master/2%20-%20Lasagne%20Basics/Introduction%20to%20Lasagne.ipynb)的简单ipython教程 TensorFlow(https://www.tensorflow.org/)是由Google开源的深层学习包,在概念上和Theano十分相似,都是生成computational graph(https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/get_started/basic_usage.html#basic-usage)并可自动求导,虽然表达上比Theano简洁了一些,但对于模型结构的控制能力不如Theano。当前的GPU版本还在显存占用方便有问题。总体来说十分“年轻”。但是拥有强大的公司背景。使人十分期待未来发布的版本。 安装 >pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl >pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 遇到如下问题时 GPU环境变量设置 >export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 简单测试 import tensorflow as tf Hello, TensorFlow! a = tf.constant(10) 期间你将会看到类似的信息 Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: GeForce GTX 980 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0) TensorBoard 比较人性化的地方是工具TensorBoard(https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/graph_viz/index.html#tensorboard-graph-visualization)可以自动生成如下的交互界面,允许用户更好的追踪数据和分析自己所建的模型 追踪数据 分析模型 教程 还有很多教程可以参考官网:https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/tutorials/index.html 本文永久更新地址:http://www.linuxdiyf.com/linux/18652.html |
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