DeepMD安装及Unbuntu下Nvidia显卡升级（防跳坑）

最近由于需要重新使用DeepMD，实验室服务器又崩了，/opt /home阵列全完蛋了，只能在自己的机器上进行重新安装。
DeepMD是由Wang等人开发的机器学习MD工具包，其github地址如下：

https://github.com/deepmodeling/deepmd-kit/

我使用了DeepMD官方推荐的conda方法安装，不得不说conda真是神器，安装早期版本的时候跳了一万次坑。

此处选用GPU版本，推荐conda虚拟环境，所有需要GPU的包都强烈建议使用虚拟环境运行，一面出现差错。此处我使用的anaconda版本为4.6.11，新版本可能出现错误。

conda create -n dpmd python=3.6 #建立虚拟环境
source activate dpmd #激活虚拟环境 对于新版本conda 使用 conda activate dpmd
conda install deepmd-kit=*=*gpu lammps-dp=*=*gpu -c deepmodeling

安装过程十分顺利，但在运行example时出现报错

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

发现是由于其依赖的CUDA版本过新，而我自己的机器上显卡驱动比较古老，导致Tensorflow运行时报错。搜索后发现果然是CUDA版本与驱动版本不匹配，按照官网的说法CUDA 10.1需要418以上的驱动版本。

Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions

CUDA Toolkit	Linux x86_64 Driver Version	Windows x86_64 Driver Version
CUDA 10.2.89	>= 440.33	>= 441.22
CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)	>= 418.39	>= 418.96
CUDA 10.0.130	>= 410.48	>= 411.31
CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)	>= 396.37	>= 398.26
CUDA 9.2 (9.2.88)	>= 396.26	>= 397.44
CUDA 9.1 (9.1.85)	>= 390.46	>= 391.29
CUDA 9.0 (9.0.76)	>= 384.81	>= 385.54
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)	>= 375.26	>= 376.51
CUDA 8.0 (8.0.44)	>= 367.48	>= 369.30
CUDA 7.5 (7.5.16)	>= 352.31	>= 353.66
CUDA 7.0 (7.0.28)	>= 346.46	>= 347.62

于是从Nvidia官网查找最新的匹配驱动，我的显卡是Nvidia Quardo P4000。

https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

我选择了使用二进制run文件而不是PPA方法进行安装。
首先需要进入按Ctrl+Alt+F2进入tty2，然后关闭X server服务，对于lightdm桌面系统，关闭服务并检查服务状态:

sudo /etc/init.d/lightdm stop
sudo /etc/init.d/lightdm status

卸载旧版本的显卡驱动

sudo apt-get purge nvidia*

给run文件添加可执行权限并且运行

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run #注意安装驱动需要root权限

基本所有的选项都选yes，安装完成后使用reboot重启。

nvidia-smi # 检查显卡驱动是否安装成功
cat /proc/driver/nvidia/version #检查版本

发现已经驱动更新至450.57版本。此时再次运行DeepMD中的example，成功。此处example中所需的json文件及data文件均可从其github下载，完整的数据集可以从其官网 http://www.deepmd.org/database/deeppot-se-data/ 中得到。

另外一点需要注意的是在结束神经网络训练后，冻结模型导入Lammps中进行MD时有可能出现核心转储错误。

terminate called after throwing an instance of 'std::runtime_error'what():  invalid mesh tensor

这是由于在训练例子中提供了多个训练json文件，选择*_se_a或*_se_ar则不会出现此类问题。

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