深度平台搭建-20171030

前两天为了尝试一下mxnet和torch的框架,把笔记本上的环境给高乱了。笔记本配置:显卡:gtx850m  4gcpu:  i7 4710hq于是,昨天和今天就为此折腾。昨天搞了很久基本上都是失败的---或者叫做是坎坷的经历。而今天的明显顺畅了。先说昨天:1。 先是糊里糊涂的安装了ubuntu17.04.  随后,情况如下:caffe    从源码编译,一直过不了。 不记得是什么问题了,因为我一开始就另装了gcc-g++4.9并设置为默认。    反复折腾很久,放弃。    但是,ubuntu17.04支持一键安装,就是只安装别人编译好的环境,只有130M左右。不需要折腾源代码的可以直接用了。caffe2  安装貌似没问题。一路通关。torch7:  由于改了gcc g++的版本, 所以编译安装完成。mxnet:   貌似不行。  忘记是什么错误了。tensorflow:  可以装上,但是好像是用的cuda9.  版本为1。3。0 。由于不能支持caffe的源代码编译,或者另外需要研究其原因,本人不想继续纠结。2. 重装ubuntu17.04  再尝试一遍,问题依旧。3  一怒之下,换回ubuntu14.04----因为听说 torch7可以在这个系统上跑得很好。而对与caffe来说,也是很成熟的平台了。但是,我发现,安装了显卡驱动,cuda之后,开机黑屏了。5 于是就到了今天。5.1  挫折--或叫做小插曲:  安装了ubuntu16。04英文版,安装了caffe,  caffe2,  tensorflow 都很好。但是,为了安装汉语输入,各种安装,各种卸载,结果把gtk卸载了,最后开机后白屏进不去。  无奈,只好重置系统,安装中文版。5.2安装cuda8------决定坚决不再升级到cuda9。安装cudnn6.0  ----  这个版本能支持tensorflow。caffe--源代码安装完成。torch7----默认脚本安装--实际上就是源码安装--完成。mxnet--目前编译还在继续,看起来不错......即使不可行,也可以考虑用pip安装,应该可以的。  源码安装失败。 pip安装成功。caffe2----前置已经搞完了,还没动手安装......都是pip.。  源码安装成功。tensorflow----应该没问题。。。。。。pip安装。。。。pip安装成功。 这方面必须要想办法改进。2 搭建深度平台,特别是多平台,问题总是极为丰富多彩的。同一个机器硬件环境,同一个操作系统,也会出现完全不同的问题,而且时间不同,多次安装并调试,也会有不同的新问题。也许这是一个广泛存在的问题,毕竟是要稳定运行在显卡上的,还要在显卡上编程。 3。 做这个记录,也是为了自己以后有所注意,有些坑就不要跳了。4。 操作的问题。 在linux上操作,必须要有些谨慎,那句不过时的话叫做:能力愈大,责任越大。共勉。 

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