配置深度學習環境

window配置深度學習環境 vs2017（community）+Anaconda+cuda+cudnn

• 安裝參考指南
• Anaconda管理環境方法
• 在Anaconda中建立好了環境，在Jupyter Notebook中如何才能在建立的環境中運作程式
  • 在Anaconda中執行指令

conda activate [your environment name]
 python -m ipykernel install --name [your kernel name]//為環境建立kernel
           

- 如果出現“No module named ipykernel  ”,則
           

pip install --upgrade ipykernel    // 安裝ipykenel
           

- 可在Jupyter Notebook中kernel中選擇建立好的kernel
           

• vs2017安裝python環境
  • 1.在vs安裝時勾選下圖示注的紅框

    

  • 2.如何在python項目中選擇開發環境
    • 在vs2017中建立python項目
    • 在解決方案管理器中的【Python環境】
    • 右鍵出現可選擇環境（環境可在anaconda中建立）

      

幾點總結

• cudnn版本與cuda版本要比對
• 選擇與所選深度學習架構版本适配的cuda版本，深度學習架構适配的版本可檢視架構的官網說明
• Anaconda中Jupyter Notebook編譯時會因某些依賴項未安裝而報錯，在環境中安裝依賴項，确定安裝後仍報錯，可重新開機Jupyter Notebook或者重新開機電腦

ubuntu 16.04 torch7 + cuda/cudnn +ZeroBrane Studio編譯環境

• 以上參考指南中一些需要下載下傳的包（如：hdf5）可“git clone ”github上的包，出現的一些坑的解決方法，參考指南
• torch的相關問題檢視 torch官網 的論壇、部落格、github等上的文檔資料
• 安裝IDE環境zbstudio，參考指南
  • 下載下傳zbstudio

sudo luarocks install mobdebug //首先安裝調試工具
sudo apt-get install git  // 安裝git工具
git clone https://github.com/soumith/zbs-torch.git
           

• 如果碰到問題：

  --error: RPC failed; result=56,HTTP code=200yte/s

  重複了幾次都出現這個錯誤

  參考網頁可知

  指令 sudo apt-get dist-upgrade 可解決這個問題

  - 打開zbstudio

cd zbs-torch
./zbstudio.sh
           

- 然後在打開的IDE中選擇 Project -> Lua Interpreter-> Torch-7
           

就可以了

- 每次打開zbstudio時，先進入所在檔案夾，然後執行zbstudio.sh檔案