GPU 服务器环境安装中一些基础note

GPU 服务器:

添加组,用户,并为之新建主目录。

c302@c302-dl:~$ sudo addgroup testgroup
Adding group `testgroup' (GID 1001) ...
Done.
c302@c302-dl:~$ sudo useradd testuser -g testgroup -m

新建密码

passwd testuser

安装anaconda环境

官网下载之,https://www.continuum.io/downloads

安装,修改环境变量

export PATH=/home/c302/anaconda2/bin:$PATH

Ubuntu Linux系统环境变量配置文件:

/etc/profile : 在登录时,操作系统定制用户环境时使用的第一个文件 ,此文件为系统的每个用户设置环境信息,当用户第一次登录时,该文件被执行。

/etc /environment : 在登录时操作系统使用的第二个文件, 系统在读取你自己的profile前,设置环境文件的环境变量。

~/.profile : 在登录时用到的第三个文件 是.profile文件,每个用户都可使用该文件输入专用于自己使用的shell信息,当用户登录时,该文件仅仅执行一次!默认情况下,他设置一些环境变量,执行用户的.bashrc文件。

/etc/bashrc : 为每一个运行bash shell的用户执行此文件.当bash shell被打开时,该文件被读取.

~/.bashrc : 该文件包含专用于你的bash shell的bash信息,当登录时以及每次打开新的shell时,该该文件被读取。

修改~/.profile 文件,添加export PATH=/home/c302/anaconda2/bin:$PATH

安装pybrain 0.33

pip install pybrain

pip安装的是0.3版本的,我想要0.33的

卸之,运行:

pip uninstall pybrain

用conda安装,

conda install pybrain

提示:anaconda search -t conda pybrain

运行:

anaconda search -t conda pybrain

mq/pybrain | 0.3.3 | conda | linux-64, win-32, win-64, linux-32, osx-64

运行:

conda install -c https://conda.anaconda.org/mq pybrain

挂载硬盘

mount  /dev/sdb1 /data1
mount /dev/sdc1 /data2
mount /dev/sdd1 /data3

上面是手动挂载

编辑 vi /etc/fstab 添加:

/dev/sdb1 /data1 xfs defaults 0 0
/dev/sdc1 /data2 xfs defaults 0 0
/dev/sdd1 /data3 xfs defaults 0 0

保存退出

这样重启后会自动挂载

安装 Nvidia GTX 1080 驱动 367.27

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

出现警告,enter继续

sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev

之后重启系统让GTX1080显卡驱动生效。

运行:

nvidia-smi

重启进不了ubuntu 的桌面,输入密码又返回登陆界面,但是可以用ssh远程登陆。

新安装的系统,14.04。输入密码后又返回登录界面

  1. sudo rm -r .Xauthority* (Xauthority文件在/home/用户名/.Xauthority)

    NOTE: reboot之后, .Xauthorit 文件会再次自动生成。

  2. 想起在/etc/profile 文件添加的export PATH=/home/c302/anaconda2/bin:$PATH

    删除之, 再次reboot,没用,还是不能登录

  3. 有博主说,将.Xauthority 文件修改拥有者变为用户。按下shift + ctrl + F7切换回图形登陆界面登陆即可。但是实测还是不行。

  4. 安装gdm,sudo apt-get install gdm, 在安转的过程中会出现选择默认启动顺序,选择gdm。,启动直接黑屏了。小白无奈,再次卸载gdm。

  5. 重新安装Unity,依次运行下面命令,尝试解决系统冻结的问题, 貌似对我还是没用

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install --reinstall ubuntu-desktop

    sudo apt-get install unity

    sudo shutdown -r now

  6. 粗暴的方案,卸之,成功解决Nvidia显卡的Unity冻结问题

    sudo apt-get update

    sudo apt-get install --reinstall ubuntu-desktop

    sudo apt-get install unity

    sudo apt-get remove --purge nvidia*

    sudo shutdown -r now

删除了nvidia的驱动,重启之后Unity桌面成功恢复了。

nvidia-smi 已经无效。

teamviewer 安装

在网站下载teamviewer https://www.teamviewer.com/zhcn/download/linux/

或者直接用wget下之,

wget http://download.teamviewer.com/download/teamviewer_linux_x64.deb

然后执行

sudo dpkg -i teamviewer_linux*.deb;

会有提示需要执行:sudo apt-get -f install

执行之,

sudo apt-get -f install

即可以通过teamviewer 远程访问图形界面

安装TORCS_gym等相关环境

请参考上一文章记录用Keras 和 DDPG play TORCS(环境配置篇)

NOTE:

  1. 注意权限问题,用sudo;
  2. 添加两个float;
  3. 安装keras 和tensorflow的时候,注意pip以及其他的一些版本依赖问题,一劳永逸的做法是将anaconda 组件升级到最新,即可。否则按照提示将pip升级,然后用sudo pip安装。

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