深度學習服務器裝機指南（TITAN V顯卡）
基本配置：
系統：ubuntu 16.04
顯卡：TITAN V
1、安裝xfce圖形界面替換ubuntu自帶界面
1.1離線安裝
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(1)通過apt-get下載所需軟件包； apt-cache search XXX （查找XXX有哪些軟件包），找到XXX 軟件，然后執行apt-get -d install XXX，執行完后，XXX的依賴包就會下載保存在 /var/cache/apt/archives里面； 1.根目錄/下新建一個文件夾 mkdir AAA 2.將下載的deb包拷貝到上述新建的文件夾下 cp -r /var/cache/apt/archives /AAA 3.修改文件夾的權限，可讀可寫可執行 chmod 777 -R /AAA/ 4.建立deb包的依賴關系 dpkg-scanpackages /AAA/ /dev/null |gzip >/AAA/Packages.gz -r 如果出現錯誤：sudo:dpkg-scanpackages: command not found 則需要安裝dpkg-dev工具： apt-getinstall dpkg-dev 5.將生成的Packages.gz包復制到和deb同目錄下 cp /AAA/Packages.gz /AAA/archives/Packages.gz 6.打包成壓縮包，以備后用 tar cvzf AAA.tar.gz /AAA/ 保存AAA.tar.gz文件到U盤或服務器
(2)在另外一台沒有網絡的Ubuntu上離線安裝 1.插入U盤或光盤，將AAA.tar.gz復制到根目錄下，解壓 tar -xvf AAA.tar.gz 2.將安裝包所在和源路徑添加到系統源source.list #備份一下 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak #清空源文件 echo > /etc/apt/sources.list #添加本地源路徑進去 vi /etc/apt/sources.list #插入下列語句 deb file:/AAA/ archives/ 3.更新系統源 apt-get update 4.離線安裝 此時，在沒有網絡的情況下，我們就可以安裝我們之前下載的AAA軟件了 apt-get install AAA PS : 1：在update andinstall過程中可能會報錯，就是因為文件夾路徑需要做下調整，現在路徑是/ AAA/，那就再復制一份/AAA/所有內容至/AAA/AAA/下面即可； 2：其他所有包安裝都可以以這樣方式制作離線源；
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1.2在線安裝
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sudo apt-get install xubuntu-desktop
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2、安裝Nvidia GPU驅動
（1） 首先下載pip和git
| sudo apt-get install git #安裝git sudo apt-get install python-pip #安裝python2的pip sudo apt-get install python3-pip #安裝python3的pip apt-get install openssh-server #安裝ssh服務 |
（2） 更新kernel版本
| 1.查看內核 uname -a |
（3） 禁用默認帶有的nouveau
| # sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf (數字是內核版本) 在文件最后添加 blacklist nouveau options nouveau modeset=0
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（4） 更新initramfs image
| 終端輸入：sudo update-initramfs -u |
（5） 查看nouveau是否已經禁用
| 終端輸入：lsmod | grep nouveau #如果沒有顯示相關的內容，說明已禁用（需要重啟電腦） |
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（6） 安裝顯卡驅動 （https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）
| # sudo apt-get remove --purge nvidia-*(需要清除干凈) # sudo apt-get remove --purge xserver-xorg-video-nouveau (刪除舊的驅動)
#sudo /etc/init.d/lightdm stop 關閉x server服務
退出圖形界面 control+alt + F2
# cd 到驅動所在的目錄 # chmod +x nvidia-driver-local-repo-ubuntu1604-387.34_1.0-1_amd64 必須 root： su # dkpg -i nvidia-driver-local-repo-ubuntu1604-387.34_1.0-1_amd64#
sudo /etc/init.d/lightdm restart 開啟x server服務
進入圖形界面 control+alt + F7 |
（7） 重啟
| # reboot |
（8） 查看GPU信息
| # nvidia-smi |
3、安裝CUDA（這里我們使用CUDA-9.0版本）
（1）網址：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
（2）cd 到CUDA所在的目錄
| # cd /home/bgl/download |
（3）賦予權限
| # chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run |
（4）運行 run文件安裝
| # sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run |
（5）安裝選項
| Do you accept the previously read EULA? (accept/decline/quit): accept（接受最終用戶許可協議）
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for cuda_8.0.61_375.26? ((y)es/(n)o/(q)uit): n （不安裝Nvidia驅動，步驟1時已經安裝） Install the CUDA 8.0 Toolkit? ((y)es/(n)o/(q)uit): y（安裝CUDA 8.0 Toolkit） 如果問openGL庫 n不裝了 如果問你run nvidia-xconfig y Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:（回車鍵，使用默認安裝路徑） Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? ((y)es/(n)o/(q)uit): y（安裝符號鏈接） Install the CUDA 8.0 Samples? ((y)es/(n)o/(q)uit): y（安裝例程） Enter CUDA Samples Location 默認 |
（6）安裝完之后，修改/etc/profile配置文件，在最后添加以下兩行
| export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH |
（7）在~/.bashrc 文件中添加以下代碼
| export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:/usr/local/cuda-9.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0 export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
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（8）安裝必要的一些庫
| sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
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（9）驗證是否安裝成功
| # nvcc -V 若安裝成功顯示(需要重啟機器才能看到) nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver |
3、安裝cuDNN v7 （對應cuda 9.0）
| cd /home/bgl/download |
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4、安裝caffe
（1）安裝必要的庫
| sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
安裝openblas # git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git # cd OpenBLAS # make -j # make PREFIX=/usr/local/openblas install
安裝lmdb # pip install lmdb # pip3 install lmdb |
（2）git 下載caffe源碼
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git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
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（3）進入caffe目錄，然后執行
| for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done
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（4）拷貝文件
| cp Makefile.config.example Makefile.config
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（5）修改Makefile.config 文件里的信息
| USE_CUDNN := 1 #使用cuda進行加速 CUDA_DIR := /usr/local/cuda-9.0 # cuda頭文件及庫目錄 BLAS := open #使用openblas BLAS_INCLUDE := /usr/local/openblas/include #設置頭文件路徑 BLAS_LIB := /usr/local/openblas/lib #設置動態庫路徑 PYTHON_INCLUDE := /usr/local/include/python2.7m \ /usr/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include/numpy PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.6m PYTHON_INCLUDE := /usr/local/include/python3.6m \ /usr/local/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/include PYTHON_LIB := /usr/lib INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial 注意反斜杠必須是亮色 表示連續 LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/include/hdf5/serial 設置其它依賴庫動態庫路徑 刪除 CUDA_ARCH := 的第一和第二行 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ 過時了 刪除 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \ 過時了 刪除
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（6）開始編譯
| make all -j8 make pycaffe make test -j8 make runtest -j8
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（7）修改環境變量
| vim ~/.bashrc #打開配置文件，添加如下 export PYTHONPATH=/home/bgl/caffe/python:$PYTHONPATH source ~/.bashrc #生效
安裝python-opencv sudo apt-get install python-opencv 安裝flask sudo apt-get install flask==0.10.1 安裝 gevent sudo apt-get install gevent==1.1.0 安裝h5py sudo apt-get install h5py 安裝tensorflow sudo apt-get install tensorflow==1.12.0 安裝requests sudo apt-get install requests 安裝leveldb sudo apt-get install leveldb |
（8）驗證
打開python交互界面進行如下操作