張小白GPU安裝MindSpore給你看（Ubuntu 18.04.5）

在張小白嘗試了 Windows CPU版本（PIP安裝），Ubuntu CPU版本（PIP安裝，源碼安裝）之后（參見 《張小白帶你快速體驗MindSpore V1.0（For ubuntu 18.04）》?https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198324?和 《張小白教你如何在Ubuntu 18.04上源碼安裝MindSpore V1.0》?https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198349?），GPU的安裝也納入了議事日程。

畢竟Ascend910不是窮逼的張小白能買得起的。但是Nvidia的過氣GPU，張小白倒是有好幾塊（臺式機一塊，筆記本一塊）

不過根據張小白的分析，想用Windows安裝GPU版本的MindSpore V1.0貌似是不可能的了。因為根本沒有這個選項。所以張小寶就動起了自己筆記本的歪腦筋。自己的筆記本不有個Nvidia顯卡嗎？那就試試唄。。沒想到就此躺坑。。。

先把硬件環境介紹一下：

CPU：Intel Core i7-8750H @2.20GHz 六核

內存：64G DDR4 2666

硬盤：Crucial MX500 250G SSD（2.5寸SATA）

顯卡：Nvidia Quardo P1000(4G)

慣例，看?http://mindspore.cn/install

GPU只能選擇Ubuntu操作系統。只能選擇Python 3.7.5 (后面還會發現，只能選擇CUDA 10.1。。。這是后話，暫且不提）

那么，第一步，就是先裝Ubuntu 18.04操作系統。。。Nonono，第一步是先拆機，換硬盤好吧。。。

打開筆記本背板：

1個SATA硬盤（圖中銀色部分）和2個NVME硬盤（圖中黑色條擋住的部分）映入眼簾。

因為怕安裝雙系統會導致系統啟動出問題，張小白果斷選擇了拔掉所有的硬盤。然后裝上這塊久違了的SSD 250G硬盤。。

然后，使用臺式機的360軟件管家，安裝了UltraIso：

并從ubuntu網站下載了 18.04.1的iso文件。（就是安裝前面CPU版本的iso）

找到一個久違了的4GU盤。

然后，使用UltraISO制作啟動U盤：

點擊，啟動-》制作硬盤鏡像。。。

然后，將U盤插入筆記本電腦。

加點，啟動。

開機進入ubuntu的GRUB界面：

仔細看看：

點擊 Install Ubuntu...

原來以為一切會很美好。。。系統出現個畫面：（映出張小白的頭影）

第一個坑不期而至：

剛開機就Crash了。啥也沒裝。。。

趕緊度娘搜尋。原來Ubuntu和Nvidia好像天然就有矛盾。。。因為Ubuntu開機是內置了一個開源的顯卡驅動nouveau，而Nvidia天生跟這個顯卡驅動沖突，所以應該先把這個nouveau顯卡驅動刪除，然后再裝上Nvidia的驅動，然后才能正常安裝Ubuntu系統。

有說這樣做的：

還有說修改為 acpi=off 之類的。張小白都一一試過了。好像通通不行。。

要么給這個錯：

要么給那個錯：

總之，都進不了安裝ubuntu的界面。

張小白都快急死了。。。直到看到網上一位大大的一句話：

先裝 ubuntu server的版本，等把顯卡驅動搞定后，再去裝desktop桌面。。。

這句話簡直就是明燈了。。（不是老羅的“行業冥燈”的那個冥。。）

張小白也是覺得這樣是個出路。

二話不說，趕緊去Ubuntu官網下載 ubuntu 18.04的桌面版鏡像?ubuntu-18.04.5-live-server-amd64.iso

并用UltraIso制作這個iso文件的U盤啟動盤（參數跟前面的一樣）。

然后啟動。。。。果然，不使用圖形界面，是完全可以安裝下去的。。

截幾張中間安裝的圖：

選擇硬盤配置：

分區：

主機名：gpu

用戶名：ascend

密碼：***

附加軟件：先不裝。。

慢慢等待安裝完畢：

重啟后，可以正常用命令行登錄了：

忘記說了，筆記本是提前接上網線的：

然后，查資料，說Nvidia的顯卡管理程序是nautilus..

運行的時候發現沒裝，那就裝上吧。。。

繼續：

居然發現要裝那么多依賴，而且是從ubuntu.com裝。。。那得多慢。。

確實，每次裝完ubuntu第一件事情，就應該換apt源。。。

趕緊修改 sources.list文件

然后更新源：

apt update

apt-get update

apt-get install aptitude

順便檢查下 預置的Python版本：3.6.9. 看來還是得源碼安裝Python 3.7.5啊（不過安裝視頻上用了conda創建，不過既然張小白已經有了源碼安裝的經驗，那也沒必要用conda了。。）

這里一定要不能轉移目標，而是要想到當前的關鍵任務是：卸載開源顯卡驅動，安裝Nvidia顯卡驅動。。其他的事情都是可以先放手的。。。這個最重要。

根據上圖的做法，先禁用nouveau吧。。。

更新系統

重啟。。。

再來裝一次nautilus..

等待安裝完畢：

添加PPA源：

add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

與此同時，需要到Nvidia官網下載對應的顯卡驅動：NVIDIA-Linux-X86_64-450.80.02.run

每個人的顯卡不一樣，張小白是這么搜索的。。

確認是支持P1000的顯卡：

將這個文件拷貝到U盤（前面的U盤已經安裝完畢，可以重新格式化后再拷貝。。。）

將U盤mount到/mnt目錄，并將 該安裝包拷貝到/root目錄下。然后 umount U盤。。

按照以下方法，先刪除nvidia的原有驅動。。

apt-get remove nvidia-*

然后試著運行run。。。

./NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

（以上的參數都填上吧。。）

發現gcc,g++,make都沒裝。。

那就趕緊裝吧：

apt-get install gcc

apt-get install g++

apt-get install make

再運行Nvidia的那個run。。。，終于跑了起來。。。

會進入圖形界面：

然后會有幾個提示：

可以按實際情況點擊即可繼續。。。

直到最后安裝完畢：

然后可以激活并查看狀態：

modprobe nvidia

nvidia-smi

從上面的參數可以看出，顯卡驅動是 450.80.02版本，CUDA的版本是11.0. 顯卡類型為 Quadro P1000。內存4040M(也就是4G顯存）。張小白發現CUDA的版本11.0跟此次安裝需要的CUDA版本10.1不一致。就很擔心又出現版本不一致的問題。但是以后查了下資料，發現 nvidia-smi顯示的CUDA 11.0跟 后面需要的CUDA貌似不是一回事。

這樣看來，原來的開源顯卡已屏蔽，合適的Nvidia驅動也已經裝上。應該是時候安裝ubuntu-desktop了。。。

apt-get install ubuntu-desktop

（這筆記本真容易落灰。。。）

等待直到安裝完畢。。。

apt-get install lightdm

會進入圖形界面，讓張小白選擇缺省的顯示管理器。。。這時，可以選擇任何一個。。

感覺應該快裝完了。。。

重啟系統

sync

sync

reboot

結果停留在這個界面：

怎么也進不了Ubuntu的圖形登錄界面。。。

張小白又去搜索，為啥Ubuntu 18.04啟動后無法進入桌面。。

比如這個

。。。

說要修改grub文件并且更新grub

照此辦理，折騰了好幾下。。包括重啟。。

終于有圖形界面出來了。。。登錄進去。。。看到了原來在虛擬機中熟悉的紅色桌面。。。

這說明，萬里長征的第一步算是圓滿完成了。。。

在桌面打開firefox瀏覽器，打開?http://mindspore.cn/install?,選擇這次的安裝方式，并在打開的窗口中輸入 nvidia-smi

是的，CUDA不一樣的問題暴露出來了。

先裝Python 3.7.5吧。。。

這個張小白熟悉得不能再熟悉了。。。記得編譯成動態庫。。

下載源碼包：

解壓后先 安裝一些依賴：

等待依賴安裝完畢...

configure...(注意看最下面的行——編譯參數不能錯。。。）

make。。。

make install后 再做一些配置上的修改（/etc/profile）——可參見《張小白教你如何在Ubuntu 18.04上源碼安裝MindSpore V1.0》?https://bbs.huaweicloud.com/blogs/198349?）——增加 PATH(/usr/python3/bin)和LD_LIBRARY_PATH(/usr/python3/lib)

然后檢查python3是否可以正常運行。。。

結果證明是可以的。

下面可以先裝一些pip的依賴。。。（當然，也可以不裝，而是在裝mindspore的whl文件時再在線裝。。）不過自行裝有個好處，就是可以自己先指定好pip源。。。

像下面Pillow這個忘記指定了，下載速度還是有點慢的。。。

但是下面這個指定了，速度非常快：

等待裝完。。

繼續裝其他依賴numpy。。

以及opencv-python

好了，pip的依賴好像就上面那么多了。

張小白再檢查下其他的系統依賴。。

看上面箭頭部分的就可以了。

包含Python 3.7.5, CUDA 10.1 , CuDNN>=7.5 gmp 6.1.2

另外兩個可選的自然是可以不裝的。（而且張小白就一個GPU，也沒有多卡。。）

那么先搞定gmp 6.1.2吧。。還記得在源碼安裝CPU版本時，也裝過gmp的，但是當時gmp的版本沒那么高。

那就開始吧。。

到gnu的網站找gmp源碼位置：

找到6.1.2的版本后復制鏈接。。然后在終端使用wget下載。。

下載完畢后例行 configure,make和make install

gmp搞定。

下面來裝CUDA：

點擊mindspore安裝鏈接中 CUDA對應的鏈接?https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base

按以下圖示選好相關的配置：

這個方式跟MindSpore的安裝方式非常像。。。是不是互相借鑒的。。。。張小白不懷好意的想。。。

別想了。點擊右邊的Download。。。（有2.4的G的文件要下載呢。。）

張小白是在ubuntu的firefox里面點擊這些的。當然，也可以現在其他電腦下載好了，再通過前面的方式用U盤傳進來。。可能使用windows的瀏覽器會快一點。誰知道呢。。。

當然，第一次下載的時候，Nvidia會提示張小白去注冊個 Nvidia開發者的賬戶。。。

選擇 Join Now，然后用有效的郵箱注冊就可以了。163的郵箱就可以。

然后去驗證下自己的郵箱

cuDNN也如法炮制：

點擊 http://mindspore.cn/install 提供的鏈接，張小白先選擇了 8.0.3 for CUDA 10.1的版本。mindspore官網要求的是??cuDNN?>= 7.6。。?張小白想 8.0.3>7.6，應該是可以的。

同樣點擊后下載。。。

這個時間比較長，張小白需要等待將近3G的2個文件下載完畢。。。

這個時候，可以先把mindspore的gpu版本的whl下載下來。

打開?https://www.mindspore.cn/versions?地址

復制GPU對應的鏈接

在終端中做wget

耐心地等待三個文件下完。。

根據提示，再做一些準備補充的準備工作：

如 apt-get install linuix-headers-$(uname -r)

好了，開始裝CUDA 10.1吧。。

進入界面：

輸入accept，回車。。

在彈出的界面中，只選 CUDA ToolKit 10.1 ，其他統統不選。

點擊上圖中的install（有點看不清，就是白色的那個塊塊）

裝完后，系統會提示要修改PATH和LD_LIBRARY_PATH.這個在安裝Python 3.7.5的時候張小白就已經駕輕就熟了。。

按照上圖，修改 /etc/profile 并執行 source /etc/profile 讓當前終端生效。

然后解壓CuDNN包

將CuDNN解壓后的include和lib64下的文件分別拷貝到 /usr/local/cuda-10.1/的 include和lib64目錄下去。。

終于可以安裝mindspore的gpu版本了。。。

耐心等待安裝結束。。

有的已經滿足了（前面裝過了）。。。有的還沒有（比如scipy居然不對。。）

仔細看了一下，是缺省scipy安裝了 1.5.2的版本，但是mindspore要求1.3.3的版本。所以mindspore卸載了 1.5.2的版本，重新拉了1.3.3的版本。。早知道前面張小白直接裝scipy==1.3.3了。還好。一個安裝包，不大不要緊。

安裝完畢了，可以試驗一下了。。

根據官網提示，驗證gpu的方式跟驗證cpu的略有不同。

官網提供了這么一個腳本：

張小白將這段腳本貼進去，保存為 test.py文件。

然后執行 python3 test.py

額，，importError了。。。

他要找libcudnn.so.7，而看看上面截圖，張小白安裝的是libcudnn.so.8... 原來，還是不能太相信 大于這回事。。

讓我們回憶一下前面張小白怎么說的。。

顯然8是不可以的。看來得重新下載7的版本了。

重新進入CuDNN的下載界面

選擇 7.6.5 for CUDA 10.1 以及 cuDNN Library for Linux

同樣的方式下載完畢。。。解壓完畢。。

然后再同樣的方式將 include和lib64目錄拷貝到cuda的相應目錄下。

這個時候，張小白發現，原來 /usr/local/cuda和/usr/local/cuda-10.1是一個目錄，所以拷貝也可以簡單寫了。。

當然，/etc/profile也可以簡單寫了。

好了，這回讓張小白來驗證吧。。

總算驗證通過了。

最后發一張收尾的工作圖吧。。

看來，裝一個GPU的Mindspore V1.0版本也確實不容易啊。。。好在張小白踩坑習慣了，遇到問題也沒那么緊張了。想來，下一個坑，張小白仍然會遇到，但是張小白就像張小強一樣，是打不倒的。。。

（全文完，謝謝閱讀）

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