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[TensorFlow] 深度学习涉及到软件

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发表于 2020-5-26 14:49:27 | 显示全部楼层 |阅读模式

51Halcon诚邀您的加入,专注于机器视觉开发与应用技术,我们一直都在努力!

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本帖最后由 wenluderen 于 2020-5-26 16:48 编辑

1)为了学习 TensorFlow ,换一台的电脑,大部分人做不到2)勉强在Window系统下学习,很多功能无法实现
3)把当前电脑的喜欢换掉,装ubuntu(一种linux)似乎也不好
4)双系统不方便
××
所以只剩下一招了, 虚拟机
×××
A:下载并安装VMware-workstation-full-15.5.0-14665864

下载地址VMware Workstation Pro 15.5.0 Build 14665864
https://download3.vmware.com/software/wkst/file/VMware-workstation-full-15.5.0-14665864.exe
密钥
激活密钥许可证VMware Workstation Pro 15
激活许可证
UY758-0RXEQ-M81WP-8ZM7Z-Y3HDA
VF750-4MX5Q-488DQ-9WZE9-ZY2D6
UU54R-FVD91-488PP-7NNGC-ZFAX6
YC74H-FGF92-081VZ-R5QNG-P6RY4
YC34H-6WWDK-085MQ-JYPNX-NZRA2





B:
Ubuntu 20.04 LTS
下载地址:
http://releases.ubuntu.com/20.04/ubuntu-20.04-desktop-amd64.iso
国内的官网https://cn.ubuntu.com/download

C:
首先安装英伟达显卡驱动
再安装CUDA,
再装cuDNN,要按顺序来,

D: 先安装Python(必须是64位的)  然后是 安装tensorflow(也必须的是64位的)、 opencv等, 
2020-05-26_152759.jpg

2020-05-26_153539.jpg
在Linux环境下有四个版本,主要是为了对应不同python版本。我选了可以兼容3.8版本的TensorFlow

意:要装TensorFlow必须安装64位的Python,TensorFlow不支持32位






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[LV.3]偶尔看看II

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发表于 2020-5-26 15:25:19 | 显示全部楼层
VMWare软件太臃肿,非常好资源,建议可以使用Virtual Box会小很多https://www.virtualbox.org/

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 楼主| 发表于 2020-5-26 16:28:22 | 显示全部楼层
绝地武士 发表于 2020-5-26 15:25
VMWare软件太臃肿,非常好资源,建议可以使用Virtual Box会小很多https://www.virtualbox.org/ ...

Virtual Box没有接触过,也没有验证过,不知道是否是可以的。 1.jpg
VM总体来说,用的人多,大部分人也是这么搞的, 坑应该都趟平了

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 楼主| 发表于 2020-5-26 16:37:46 | 显示全部楼层
tensorflow-2.2.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl
下载完毕,492M,文件格式是WHL
陌生的格式。。。
***
whl格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件。使得可以在不具备编译环境的情况下,选择合适自己的python环境进行安装。
安装方法很简单,进入命令行输入
pip install xxxx.whl

或者如果是升级
pip install -U xxxx.whl

即可。
×××××××××××××××××××
Python-3.8.3.tgz
以.tar.gz为扩展名的是一种压缩文件,在linux和osx下常见,linux和osx都可以直接解压使用这种压缩文件。windows下的winrar也可以使用。相当于常见的rar和zip格式

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 楼主| 发表于 2020-5-26 18:43:50 | 显示全部楼层
折腾了这么久,最终卡住  虚拟机里面无法使用Cuda的问题了

所以虚拟机里面的TensorFlow 只能用CPU加速了,

好鸡肋啊


算了 不折腾了

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 楼主| 发表于 2020-5-27 14:34:17 | 显示全部楼层
Q:ubuntu的终端是什么?
A:ubuntu终端学术上是内核与外界交互的接口。linux实际上是内核加面,终端就是我们和内核通信的平
×××
,ubuntu下相当于Windows的命令行接CMD

2020-05-27_143405.jpg

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 楼主| 发表于 2020-5-27 14:55:51 | 显示全部楼层
本帖最后由 wenluderen 于 2020-5-27 15:01 编辑

在ubuntu 下安装 英伟达的显卡


https://zhuanlan.zhihu.com/p/59618999

×××××××
1.1. 查看显卡硬件型号
在终端输入:ubuntu-drivers devices,可以看到如下界面:
从上图可以看出,我的显卡是:GM107M [GeForce GTX 860M],推荐安装的版本号是:nvidia-driver-390 - distro non-free recommended。

1.2. 开始安装
  • 如果同意安装推荐版本,那我们只需要终端输入:sudo ubuntu-drivers autoinstall 就可以自动安装了。
  • 当然我们也可以使用 apt 命令安装自己想要安装的版本,比如我想安装 340 这个版本号的版本,终端输入:sudo apt install nvidia-340 就自动安装了。
  • 安装过程中按照提示操作,除非你知道每个提示的真实含义,否则所有的提示都选择默认就可以了,安装完成后重启系统,NVIDIA 显卡就可以正常工作了。安装完成后你可以参照 https://linuxconfig.org/benchmark-your-graphics-card-on-linux 上的介绍测试你的显卡。


重启之后在终端内输入:

  • nvidia-smi  #若出现电脑GPU列表,即安装成功
  • 或者
  • nvidia-settings #显示你的显卡信息
    1.jpg

2.jpg




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 楼主| 发表于 2020-5-27 15:31:30 | 显示全部楼层
安置cuda 官方给出了  联网状态下安装cuda 10.2 方案


4.jpg
*****************
现在终端里面输入:wget http://developer.download.nvidia ... 440.33.01_linux.run
3.jpg

然后执行安装
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run


5.jpg





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 楼主| 发表于 2020-5-27 15:51:24 | 显示全部楼层
6.jpg
安装过程弹出如上信息

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 楼主| 发表于 2020-5-29 08:23:53 | 显示全部楼层
特别说明:上面讲到的安装cuda 的方式是错误,虽然是官网提供的,但还是错误的,(也有可能是官网没有说全)。
**************
https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/106233653
这个连接是  CSDN上风度78 的帖子。

讲的还是比较清楚的。

wget https://developer.download.nvidi ... cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget http://developer.download.nvidia ... .01_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda



*********
到了这一行后,就需要配置cuda的环境了,帖子讲的不好,

需要换一个帖子

https://zhuanlan.zhihu.com/p/122286055

2 - 配置环境变量中的路径变量(PATH)
如果你在安装完成后使用nvcc -V,你依然会显示文章开头那个报错信息。你可以能会有疑问:明明我都装上了啊,安装完成的信息还告诉我CUDA安装在“/usr/local/cuda-10.2/”,甚至我还能看到它,可是为什么它运行不了呢?


在这里我们使用第一种方法,使用gedit修改.bashrc文件。
在终端里面输入:sudo gedit ~/.bashrc然后就弹出一个对话框 1.jpg export PATH="/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

保存之后,为了使这个修改立即生效,还需要输入如下代码(如果不执行 source 命令,则需重启系统才能生效):
source ~/.bashrc现在就可以查看Cuda的版本了
在终端里面输入:nvcc -V 2.jpg
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