深度学习涉及到软件

运行安装过程中的样例
进一步验证是否安装cuda 是否成功了

第一步在终端里面输入：（注意此处的版本号)
cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery



然后在输入sudo make


然后输入你的登录Ubuntu的密码

弹出就弹出一堆东西

在然后输入：./deviceQuery

出现Result = PASS则表示安装成功通过!!

６.在终端输入命令，实时查看GPU的使用情况：







**********************
代码解释
cat /proc/driver/nvidia/version                            #检验显卡驱动版本


cd /usr/local/cuda-10.0/bin                                #进入cuda-install-samples-10.0.sh所在路径


sudo sh cuda-install-samples-10.0.sh /usr/local/cuda-10.0  #在指定目录创建NVIDIA_CUDA-10.0_Samples文件


cd /usr/local/cuda-10.0/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples           #进入NVIDIA_CUDA-10.0_Samples文件


sudo make                                                  #这一步耗时比较长,喝杯茶,期间能听到笔记本内的风扇狂转

安装Cudnn版本7.6.5**************
注册NI 的公司网站（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）的账户
并下载以下3个文件
cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)

** 要下载deb文件，不要下载tgz文件！（亲测tgz易错）

Download cuDNN v7.6.5 (November 18th, 2019), for CUDA 10.2



**********
我用的Ubuntu自带的火狐浏览器






***


至此文件下载完毕，或许就是在终端里面使用代码 去安装 了

在下载文件的路径下，右击打开终端。


**


****************************
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb      #安装cudnn-runtime库


sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb  #安装cudnn-developer库


sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb  #安装cudnn代码样本和使用者指引（注意版本号会略有区别）

***sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb



sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb  





sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb


*********************************************安装完成后进行测试:


cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME                 #拷贝测试样例到主文件夹


cd  $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN                  #进入样例下的mnistCUDNN目录


make clean && make                                     #编译mnistCUDNN样例


./mnistCUDNN                                           #运行编译好的mnistCUDNN样例


cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2  #查看cudnn的版本








在编译出错，提示gcc 版本不对，

Ubuntu 18.4 的自带gcc 版本是9.3.0查看当前gcc版本
在终端里面输入：gcc -v
***
由于CUDA-10.2支持的gcc版本为7.3，而ubuntu-18.4自带的gcc/g++版本为9.3，故需要安装gcc-7.3。
第一步：
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
{:1_358:}



第二步：sudo apt-get update





第三步：sudo apt-get install gcc-7





第四步：sudo apt-get install g++-7

把gcc g++ 的连接指向gcc-7 g+±7


$ cd /usr/bin
$ sudo rm gcc
$ sudo ln -s gcc-7 gcc
$ sudo rm g++
$ sudo ln -s g++-7 g++

关闭之前的终端，使用ctrl+alt+T 打开一个新的终端

在此运行
1）cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME                 #拷贝测试样例到主文件夹
2）cd  $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN                  #进入样例下的mnistCUDNN目录
3）make clean && make                                     #编译mnistCUDNN样例
这次就报错了


4）./mnistCUDNN                                           #运行编译好的mnistCUDNN样例

5）cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2  #查看cudnn的版本
至此 Cudnn安装完毕
***
小结一下，这个gcc 是 Linux下的一个编译器，他是有各种版本的

建议在安装完毕Ubuntu之后 就修改gcc 版本，然后安装 cuda   然后cudnn .

好了  进入下一步了 ，

本来打算安装python，结果发现 ubuntu 18.4似乎是自带了 一个python版本是3.8.2



既然如此，我们就安装最后一个软件吧  tensonflow

小结一个，目前情况如下
系统：ubuntu18.04
显卡驱动：440
cuda :10.2
cuDNN：7.6.5
gcc:从默认是9.3修改为7.3
python：是系统自带的3.8.2


下面就是选择一个正确的  tensoflow的版本了


TensorFlow 2 packages require a pip version >19.0.


×××
看这个意思，就是说   tensorflow 需要在pip 19.0以上版本才可以安装
PS：pip是一个类似于苹果手机里面Appstore的东西
×××
好了，那就看看ubuntu18.04 的里面pips是个什么版本了


××××××××××××××××××××××××××××××××××××××
Pip是一个软件包管理系统，它简化了用Python编写的软件包（如Python包索引（PyPI）中的软件包）的安装和管理。
在Ubuntu 18.04上缺省没有安装Pip，但安装非常简单

在本教程中，我们将向您展示如何在Ubuntu 18.04上安装Python Pip，

并介绍如何使用pip安装和管理Python包的基础知识。

根据您的偏好和需求，在Ubuntu 18.04上安装pip有几种不同的方法。

在本指南中，我们将使用apt包管理器为Python 2 pip和Python 3 pip3安装pip。

安装Pip

二、更新apt源：

在使用apt安装任何软件包之前，建议使用以下命令更新软件包列表：

sudo apt update

三、安装Python 2的pip

以下命令将为Python 2及其所有依赖项安装pip：

sudo apt install python-pip

安装完成后，我们可以使用以下打印pip版本的命令验证安装：

pip --version

版本号可能会有所不同，但它看起来像这样：

pip 9.0.1 from /usr/lib/python2.7/dist-packages (python 2.7)

四、为Python 3安装pip

为Python 3.x安装pip3运行：

sudo apt install python3-pip

和前面一样，我们将通过以下方式验证pip3安装：

pip3 --version

输出示例：

pip 9.0.1 from /usr/lib/python3/dist-packages (python 3.6)

支持 PIP安装完毕了

晕死，到了最后一步了，忽然发现还是很多选项要甄别的/


官方说有四个方式，尼玛 一个都不认识。

只能一个个扣了， 开搞！
首先是：virtualenv
在开发Python应用程序的时候，系统安装的Python3只有一个版本：3.4。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。
如果我们要同时开发多个应用程序，那这些应用程序都会共用一个Python，就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7，而应用B需要jinja 2.6怎么办？
这种情况下，每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。virtualenv就是用来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境
（https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1019273143120480）
我现在还是小白，用不到那么多的版本的python，所以火速放弃virtualenv这个路子






然后是：“本地” pip
前面提到了PIP是一个类似苹果手机里面的Appstror的东西。
这个好理解， 初步打算走这个路子
官方给了资料：https://www.tensorflow.org/install/pip


第三个是：Docker
Docker的思想来自于集装箱，集装箱解决了什么问题？在一艘大船上，可以把货物规整的摆放起来。并且各种各样的货物被集装箱标准化了，集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱里封装的好好的，那我就可以用一艘大船把他们都运走。

docker就是类似的理念。现在都流行云计算了，云计算就好比大货轮。docker就是集装箱

1.不同的应用程序可能会有不同的应用环境，比如.net开发的网站和php开发的网站依赖的软件就不一样，如果把他们依赖的软件都安装在一个服务器上就要调试很久，而且很麻烦，还会造成一些冲突。比如IIS和Apache访问端口冲突。这个时候你就要隔离.net开发的网站和php开发的网站。
常规来讲，我们可以在服务器上创建不同的虚拟机在不同的虚拟机上放置不同的应用，但是虚拟机开销比较高。
docker可以实现虚拟机隔离应用环境的功能，并且开销比虚拟机小，小就意味着省钱了。


2.你开发软件的时候用的系统是Ubuntu，但是运维管理的系统都是centos（“CentOS是基于Linux内核的100％免费的操作系统，多用于服务器系统，），运维在把你的软件从开发环境转移到生产环境的时候就会遇到一些Ubuntu转centos的问题，比如：有个特殊版本的数据库，只有Ubuntu支持，centos不支持，在转移的过程当中运维就得想办法解决这样的问题。这时候要是有docker你就可以把开发环境直接封装转移给运维，运维直接部署你给他的docker就可以了。而且部署速度快。
3.在服务器负载方面，如果你单独开一个虚拟机，那么虚拟机会占用空闲内存的，docker部署的话，这些内存就会利用起来。
总之docker就是集装箱原理。

（和virtualenv有点类似啊，咱还用不到那么高级的，所以火速放弃这个路子）



第四个就是：Anaconda
Anaconda:指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。
[1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也
可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
（GSZ：没有看明白是啥意思，待定）

第五个：从源码安装, 在单独的指南中记录。

您可以从源代码构建 TensorFlow pip 软件包并将其安装在 Ubuntu Linux 和 macOS 上。尽管这些说明可能适用于其他系统，但仅针对 Ubuntu 和 macOS 进行了测试并在这两种平台上受支持。

（GSZ：好神秘的玩意， 还是放弃吧）

即便是使用 pip 安装 TensorFlow，还是要装virtualenv 在终端里面运行
python3 --version
pip3 --version
virtualenv --version这个三个代码，如果ubuntu里面有这些软件，就会告知是什么样的版本。virtualenv --version 这个东西我们没有装，运行的时候提示的结果如下：
很贴心的给了提示我就顺杆爬了，将virtualenv 装了，然后再运行virtualenv --version