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联系y50原win8.1安装ubuntu14,CUDA,Cuda-convnet,theano中碰到的问题

2018年11月02日 操作系统 ⁄ 共 2800字 ⁄ 字号 评论关闭


背景:刚入手的联想y50电脑,原装系统为win8.1,想要安装的软件有:

1: ubuntu14

2: CUDA

3: Cuda-convnet

4: Theano(使用GPU)

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安装Ubuntu14.04/14.10

想要安装ubuntu14.10/14.04。之前曾经在win7,32位系统上一直用easyBCD硬盘安装,且屡试不爽,相当简单。但这次总是无法进入引导系统。然后,用u盘安装,就下载了麒麟版ubuntu系统,直接解压拷贝到u盘,安装成功了,但是进入win8.1系统就无法进入了,提示错误:

File:\Boot\BCD

Status:0x000000e

Info:theBoot configuration Data for your PC is missing or contains errors.


后来网上查看教程各种修改之后,提示错误:

File:\NST\NeoGrub.mbr

Status:0xc0000007b

Info:The application or operating system couldnot be loaded beause arequired file is missing or contains errors.


让我很失落,后来上网搜索,发现这个电脑win8采用的引导方式和传统的引导方式不同,EFI引导。于是我不想重装系统,不然我的正版win8.1就没有了,于是下载大白菜,里面可以使用引导修复,修复完,win8.1就正常启动。

然后,不用麒麟ubuntu,直接在官网下载ubuntu14.10(里面有个wubi文件),直接解压iso系统后放到u盘,u盘自动更改名字(叫InstallUbuntu),然后重启电脑,按住F2,进行开机启动设置,然后修改Boot,后按F10保存,电脑运行后按住F10,选择大概是USBEFI那个启动,就可以进入ubuntu的安装,下面就是NEXT

但是安装完有另外一个问题:

我的y50是超高清屏的,因此分辨率设置的高火狐浏览器字体太小了,这是可以下载一个火狐浏览器的插件:Default Full Zoom  Level 7.5 (在Tools -> Add-ons ->在里面搜索可以找得到),然后设置就可以了。

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安装CUDA:

我安装CUDA是按照http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/43227019来做的。

但是其中有一步提示某些包依赖不正确(如libcogl15),我就删除那个包,删除后发现,系统重启无法进入桌面,黑屏。于是重装UBUNTU,然后发现在删除那些包的时候,Ubuntu-desttop也删除了,于是删除这些包后,直接装上Ubuntu-desttop,重启也不会发现黑屏了。

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安装CUDA-convnet:

作者写的cuda-convnet是基于CUDA toolkit and CUDA SDK (versions 4.0, 4.1, and 4.2 will work)的,那么前面我安装的是6.5的版本,自然不能正常编译CUDA-convnet,想要正确变异它,可以参考另一个链接:

http://www.linuxidc.com/Linux/2014-10/107500.htm

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安装theano

安装过程直接按照官网来,地址:http://deeplearning.net/software/theano/install.html#gpu-linux

需要非常注意的:

1) : 我安装的线性代数库ATLAS,在安装CUDA的时候其实都安装过了:sudo
apt-get install
libatlas-base-dev

2): 主要是配置文件,如何让theano启动GPU,注意官网有下面一句话,用.theanorc去配置:

The location[s] of the .theanorc file[s] in ConfigParser format.It defaults to
$HOME/.theanorc.

这句话的意思是在你的用户目录下,即 ( $HOME/ ) 目录下,或者叫~目录下,去建立一个隐藏文件(切记是自己建立的,而不是隐含就有的),文件名为: .theanorc,然后在这个目录中配置一些信息,如:

[global]
floatX = float32
device = gpu0

[nvcc]
fastmath = True

[cuda]
root = /usr/local/cuda

[blas]
ldflags = -lf77blas -latlas -lgfortran

然后,安装成功,你再启动比如mlp.py去跑代码时,直接提示实在GPU上跑,每次迭代数据不到一秒,太快了。

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最后一个问题:

如何在ubuntu系统下去看你的GPU信息,命令为:nvidia-smi

具体怎么使用,自己help一下,不过想要看GPU内存使用量:nvidia-smi --query

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然后在我的电脑上就可以正确运行了所有安装的了,谢谢收看。


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