作者kyuudonut (善良老百姓)
看板PC_Shopping
标题Re: [请益] 组机器/深度学习机,自行编译TensorFlow?
时间Thu Jan 4 22:36:25 2018
※ 引述《geminitw (geminitw)》之铭言：
: 不好意思自己回复一下, 後来还是接受电虾版网友的建议就去
: 买了 i5 8600K + 1080ti, 因为老鲁很怕吵,
: 还买了 FD R5 静音机壳 基本上大概 50K 出头 (16G RAM + 256G 545 SSD etc)
: 安装 linux Ubuntu 16/17 都会导致黑画面 (Google 一下, 有很多人反应类似问题)
boot option 要加 nomodeset，屡试不爽了
: 修改啥 boot 参数对我都没有用 （反正看讯息就知道一直进入 isr routine)
来实验室後，装过不少台了，
总之在灌 cuda 9.0 / Nvidia driver 前先不要插显卡是最 naive 的方式
(啊 cuda 9.1 刚出，但我最近编过路径会有些问题，新手就先装 9.0 吧)
灌完後，再把 N家卡插上去，再灌 cuDNN
(记得 runtime 跟 development kit 都要灌)
然後就可以把 tensorflow 从 github 载下来编了
: ※ 引述《geminitw (geminitw)》之铭言：
: : 若本文有不恰当之处, 请各位老司机告知, 小的自行删除~
: : 因为最近硬体贵松松, 所以一直都用 MacBook Pro 先胡乱用一下 numpy/tf
: : 不过後来发觉一般 直接用 pip install tensorflow (conda install tensorflow)
pip 上的版本是纯 CPU 版本
: : 所安装的 tf 并没有用到 intel SSE/AVX 等等指令集,
: : 网路上找了有人人编译好的支援指令集的版本 tf 後, 一轮 epoch 居然可以从
: : 耗时三分多钟进步到 大约一分四十秒...
: : 请问各位... 组好机子之後, 会直接就上 tf 开始跑训练, 还是会先花时间把tf
: : 由原始码重新编译并且安装?
当然会重编啊，当然 configure 时会麻烦一点
(尤其 cuDNN 的路径又特别奇怪...)
但重编才能让你掌握 tensorflow 底下 C++ 编了什麽东西进去
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 140.112.31.133
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/PC_Shopping/M.1515076587.A.3D0.html
※ 编辑: kyuudonut (140.112.31.133), 01/04/2018 22:37:40
1F：→ mayjan : 深度学习有过度学习的问题 这个能说一下吗 01/04 22:41
2F：→ jk21234 : 想太多而猜不对 01/04 22:52
3F：→ tarocattle : overfitting？ 01/04 22:57
4F：→ kyuudonut : 咦不是只讨论装机器吗? 我这学期修ML修到很想哭QQ 01/04 22:57
5F：→ mayjan : 学习一门学问 见树不见林 这个要避免 01/04 22:58
6F：推 colin8930 : 装环境都不会 跟别人玩什麽深度学习... 01/04 22:59
7F：→ yanadsl : pip install tensorflow-gpu 01/04 23:02
8F：→ kyuudonut : 言重了，很多人不太会装，但tune模型也是吓吓叫 01/04 23:03
9F：推 colin8930 : 好啦，装cuda driver记得opengl相关的不要装 01/04 23:07
10F：→ colin8930 : *nvidia driver 01/04 23:07
11F：推 colin8930 : 有可能会让你的GUI挂掉不能登入 01/04 23:10
12F：推 geminitw : 本来要装cuda9, 不过 google 一下似乎有惨况, 放弃 01/04 23:34
13F：推 geminitw : 顺便问一下,有人在Windows 跑过GPU 版本?效能如何? 01/04 23:39
14F：推 jk21234 : 相关的东西在windows版不方便 01/04 23:41
15F：推 odanaga : cuda 9 会跑比较快吗 01/05 00:24
16F：→ odanaga : windows应该只限python版本吧 01/05 00:25
17F：推 atrix : 不晓得何恺明会不会装环境？ 01/05 01:03
18F：推 p00o99o : 菜就是要自己什麽都学啊 还挑喔 01/05 14:40
19F：→ p00o99o : 不过黑画面可能是装驱动的时候有些东西没有先关掉 01/05 14:42
20F：→ p00o99o : 不然应该不会黑画面 nomodset 是真的没救才用的 01/05 14:42
21F：推 gtyuse : 试过同样版本的 tensorflow CUDA 和 cudnn 在 Linu 01/05 14:45
22F：→ gtyuse : x 上 training 大概快 1.5 倍 01/05 14:45
23F：推 gtyuse : 黑画面或紫画面之类的我是把桌面环境从 unity 换成 01/05 14:50
24F：→ gtyuse : xfce 才解决 01/05 14:50
25F：→ gtyuse : 不过我想不装 GUI 的话大概就没这种问题了 01/05 14:51