知一的指纹

Ubuntu开发环境配置

此博客记录为备份命令:

Node 安装配置

不要使用 apt-get 带的版本,太旧,自己去官网下载安装,方法如下:

下载并解压 node-v6.9.5-linux-x64.tar.xz

tar -xJf node-v6.9.5-linux-x64.tar.xz

移到通用的软件安装目录 /opt/

sudo mv node-v6.9.5-linux-x64 /opt/

安装 npm 和 node 命令到系统命令

sudo ln -s /opt/node-v6.9.5-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node

sudo ln -s /opt/node-v6.9.5-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/npm

验证:

node -v

ipython notebook 远程访问

创建配置

ipython profile create common

生成访问密码

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In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:ce23d945972f:34769685a7ccd3d08c84a18c63968a41f1140274'

生成证书
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout common.pem -out common.pem

在profile目录下, 编辑ipython_notebook_config.py

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~/.ipython/profile_common/ipython_notebook_config.py
c = get_config()
c.NotebookApp.certfile=u'/home/xyz/.ipython/profile_common/common.pem'
c.NotebookApp.ip='*'
c.NotebookApp.open_browser=False
c.NotebookApp.password=u'sha1:c5f8fbcb1f9a:bfa8a1879fc2f6bd932a1a4089cbc9775cdcd98e'
c.NotebookApp.port=1234

启动命令

ipython notebook --config=/home/xyz/.ipython/profile_common/ipython_notebook_config.py

修改目录权限

sudo chmod -R 775 .

Tensorflow GPU 运行环境安装

显卡驱动

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sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-384

CUDA 驱动安装

sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run

其中第一个显卡驱动选项不要再安装了

CUDNN 安装

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tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
cd cudnn-8.0-linux-x64-v6.0/
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

添加环境变量

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export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

查看 NVIDIA 显卡状态

watch -n 1 -d nvidia-smi

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