教你从头至尾利用DL学梵高做画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版

教你从头至尾利用DL学梵高做画

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做者：七月在线开发/市场团队中的三人，骁哲、李伟、July。本教程主要由骁哲撰写，李伟负责Linux命令部分。
时间：二零一六年九月二十五日
配置：GTX 1070 cuda 8.0 Ubuntu 14.04 cudnn 5.1 tensorflow gpu
交流：TensorFlow实战交流Q群 472899334，有问题能够加此群共同交流。另探究实验背后原理，请参看咱们的深度学习在线课程：深度学习在线班。\

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1、前言

    12年本博客推出SVM三层境界，14年July团队开始作机器学习线下班，也所以写了一系列ML博客。15年，July团队正式创业，开始作七月在线 —— 国内领先的人工智能教育平台，最初涵盖算法、机器学习、深度学习三大重心。16年，七月在线从上半年的5个课程扩展到下半年的30个课程，讲师团队也从上半年的5人扩大至现有的19人（且到18年上半年，讲师团队已超过60人）。

    与此同时，机器学习愈来愈火，且随着计算机计算能力的提升深度学习则更趋火热。公司在作深度学习的课程时，开发/市场同事也会顺带着学习学习，但从始至终都还没有跟着课程上的实验实际动手作过。

    直到最近，咱们团队人手渐渐齐了以后，发现能够动手作一些实验了。为什么呢？学一个东西，懂它理论以后，最重要的是付诸实践，动手实验一把，否则永远只是纸上谈兵。咱们三虽然都不讲课（一市场一PHP一打杂），但能够辅助讲师团队带动更多学员一块儿作实验、一块儿搞。

    激情澎湃，心血来潮。

• 21号下午5点，同事李、许开始搞DL：用DL学梵高做画。恩，是搞DL 不是搞ML。
• 接近6点的时候，开始卷积计算，等待的过程就像生孩子同样。
• 晚上8点，CPU搞了一个半小时搞出来了，而后开始装cuda，好用GPU搞几副梵高笔下的画。
• 0点，同事还在装，由于GTX 1070下装cuda8.0实在是费劲呐（1070+8.0之因此难装，一个是网上教程不多，一个是1070 8.0都是刚出来的，特别是1070目前只能用cuda 8.0。可能960/970/980搭cuda 7.5会轻松太多）。
• 接下来，两同事在黑暗中前行了一晚上，趟遍无数坑。
• 22号早上6点半，cuda、TensorFlow终于编译好，我..
• 22号早上8点，用DL学梵高做画，GTX 1070 cuda 8.0 Ubuntu 14.04 cudnn 5.1 tensorflow gpu，折腾一整夜，趟遍无数坑，两位同事一PHP一市场终于搞定。（恩，有人说，PHP是世界上最好的语言）。\

    咱们搭建好以后，兴高采烈的在微博上发布（由于两同事此前从未搞过DL，能够想象咱们心情之兴奋），发现咱5月DL班里一学员以前也搭过这个配置，说：“装cuda 和驱动花了几天，常常出现黑屏”。也有朋友反馈：“配置这玩意确实很麻烦。”、以及“是真的很麻烦，我本身尝试搭建就一直没成功”。因此，不少朋友求教程。

    事实上，GPU搭好后，最后跑下demo就几分钟的事，主要是整个搭建过程 很折腾。不信？你能够先不看本教程，而后自个从头至尾搭一把1070+8.0，没搭过1070+8.0以前就不要来轻易下结论了。真心话。

    综上，特此推出本份教程，是网上极少有的1070+8.0教程里面最详尽的一份（部分图都是由骁哲用手机对着电脑拍下），但愿让更多人少走弯路。此外，咱们更会在深度学习课程上带领更多人跟咱们一块作DL实验，一块儿玩。

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2、配置

咱们的配置为

• 硬件配置：酷睿i7-6700+GTX1070+500G固态硬盘+8G内存+主板
• 软件配置：Ubuntu14.04 +GTX1070显卡驱动+CUDA8.0+cudnn5.1+Tensorflow

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3、下载

考虑到有些同窗Linux操做不是很熟练，如下步骤尽可能详细，以让每个人都能玩一把。另，操做系统为全新安装的Ubuntu14.04英文桌面版，若是已安装其它版本或非全新安装，步骤可相应调整。

3.一、 Ubuntu14.04

http://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads（下载地址，选择64位下载）

说明：

1. 咱们本身下载的时候是在官方英文版页面下载，中文版网页面彷佛没有Ubuntu14.04的下载页。
2. Ubuntu14.04版本选择上建议使用英文原版，Kylin（麒麟：给中国用户特别定制）版本不建议使用。缘由：呵呵，外来和尚会念经
3. Ubuntu16.04版本咱们测试后发现进入桌面会屏幕闪动，分析缘由彷佛跟咱们的显卡是1070版本有关（其实只要把GTX1070显卡驱动装上就行），而Ubuntu14.04未出现以上情况。因此考虑为广大人民群众减小麻烦，当您的显卡与咱们相似（GTX1070\GTX1080），请参考本条建议。

UltraISO软碟通：

http://cn.ultraiso.net/xiazai.html（下载地址）

说明：

1. 这个软件是将你U盘制做成Ubuntu14.04安装盘的工具。
2. 使用方法请查看百度文库相关说明：wenku.baidu.com/link?url=XI…
3. 若是下载地址连接失效，自行百度：UltraISO软碟通。
4. 安装是在Windows下安装的。

3.二、 GTX1070显卡驱动

http://www.geforce.cn/drivers（下载地址）

说明：

（1）选项图解

（2）你们能够根据本身电脑配置进行选择。

3.三、 CUDA

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit（下载地址）

说明：

（1）在NVIDIA的CUDA下载页面下，选择要使用的CUDA版本进行下载。

（2）咱们这里使用CUDA8.0（页面有提示GTX1070、GTX1080支持8.0版本），学员若是没有使用以上两个版本的GPU，能够下载CUDA7.5。DOWNLOAD（下载）。

（3）下载须要注册。

（4）图解选择

 

 

3.四、 Cudnn

https://developer.nvidia.com/cudnn（下载地址）

说明：

（1）下载须要填写一个调查问卷，就三个选项，建议认真填写，毕竟人家免费给咱使用。

（2）填写完毕点击 **I Agree To ** 前面的小方框，出现以下：

    点击下载后出现不少个选择，勾选3个选项：Images、Image Classification、Tensorflow。

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3.五、 Tensorflow

tensorflow github上面提到 4 种安装方式，本教程使用 第四种 源码安装\

1. Virtualenv installation
2. Anaconda installation
3. Docker installation
4. Installing from sources

github.com/tensorflow/…（下载地址）

说明：

（1）打开下载页面，往下翻，直到下图这个位置：

（2） 点击Python 2开始下载。

最后，将全部下载文件所有存放至本身的移动硬盘/U盘内，等待安装时候使用。

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4、 安装

4.一、 安装Ubuntu14.04

安装Ubuntu14.04：

http://jingyan.baidu.com/article/eb9f7b6d8536a8869364e813.html

说明：

（1）咱们直接安装的英文原版系统，语言也是选择英文的。

（2）上述连接在--第三步：安装类型上选择的是--自定义。咱们选择的是--清除整个磁盘而且安装，若是你有Windows系统，还会提示安装Ubuntu14.04与Windows并存模式。这个自行选择 ，切记！ 这个地方谨慎选择。

（3）感谢百度经验上传者！

4.二、 安装GTX1070显卡驱动及CUDA8.0

注：安装驱动须要在字符界面下安装

步骤：

（1）进入Ubuntu界面

（2）插入U盘，将内容拷贝至Desktop文件下。熟悉Ubuntu的同窗，这步能够按照本身习惯放置在其余文件夹下。

（3）如图搜索Terminal

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（4） 将命令框图标拖动到左边栏里或者桌面，以便使用。

（5） 打开命令框，输入 sudo  –i

输入开机密码

输入  sudo apt-get install vim\

           sudo  vi   /etc/default/grub

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（6） 此时系统会进入一个文本页面。在第20行先后会出现GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet"。将光标移动到这个命令最前端，而后键盘点击Esc键，再点击y键两次，点一下p键。就会将本条指令复制一个放到下一行。而后点击i键，就能进行编辑了，在本行命令前面添加#号，而后移动到复制出来的那条，修改quiet为text，按Esc键。Shift+：输入wq。

 

此时会调回命令框界面，输入sudo update-grub2

      输入shutdown  –r  now重启

（7） 重启后进入字符界面，按照提示输入你的用户名及密码

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输入sudo  -i

输入密码

输入cd  /home/***(这个按Tab键自动匹配)/Desktop

输入 ./NVIDIA-LIN…(这个按Tab键自动匹配) 或  /bin/bash 文件名

不懂的看图以下

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按回车键后出现

…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….

说明开始安装

而后选择Accept等等赞成字样

期间遇到协议的时候一直按空格键就行

协议完成后提示如图

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输入accept

而后一路赞成就行

（8） 安装NVIDIA结束后，一样操做安装CUDA8.0，这里须要注意其中一个地方须要填写N才行，不能写Y。如图

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其他操做如图

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而后回车等待就行

（9） 相似刚刚第（5）步的执行

输入sudo  vi   /etc/default/grub此时系统会进入一个文本页面。在第20行先后会出现GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet"。将光标移动到这个命令最前端，而后键盘点击Esc键，再点击y键两次，点一下p键。就会将本条指令复制一个放到下一行。而后点击i键，就能进行编辑了，在本行命令前面删除#号，而后移动到复制出来的那条，命令前面添加#号，按Esc键。Shift+：输入wq。

此时会调回命令框界面，输入sudo update-grub

      输入shutdown  –r  now重启

4.三、 Cudnn安装

cd  /home/***(本身的用户名)/Desktop/###(这个命令意思是找到刚刚咱们用U盘传过来的文件)

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz###（解压这个文件）

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include###（复制）

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64###（复制）

sudo chmoda+r/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

 

4.四、 其余依赖安装：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md

咱们是在github的Tensorflow官方网页上，根据提示安装，地址如上。

按步骤截图以下

sudo apt-get install python-pip python-dev （这个不完整，完整版以下）

sudo apt-get install python-pip python-dev Python-scipy Pythoy-numpy git

 

 

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4.五、 Bazel安装

因为本教程使用tensorflow源码编译/安装，因此须要使用 bazel build。

连接：www.bazel.io/versions/ma…

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自动跳转

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以后回到以前的Tensorflow安装教程页面：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md

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4.六、 numpy安装

http://www.scipy.org/scipylib/download.html

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git clone git://github.com/numpy/numpy.git numpy

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4.七、 Tensorflow安装

仍是刚刚的网址

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md

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./configure

若是configure 失败 尝试执行一下两个命令
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

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bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

sudo pip install /home/***（你本身的用户名）/Desktop/tensorflow-0.10.0-cp2-none-any.whl

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bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

 

# To build with GPU support:

bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

 

mkdir _python_build

cd _python_build

ln -s ../bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package.runfiles/org_tensorflow/* .

ln -s ../tensorflow/tools/pip_package/* .

python setup.py develop

 

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5、 测试Tensorflow

 

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6、 实验：模仿梵高绘画

neural-style下载
在这个github网站下载相应代码：github.com/anishathaly…\

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接下来，下载vgg19：
www.vlfeat.org/matconvnet/…

而后，把vgg放到neural-style的文件夹根目录下\

如今，在命令窗口cd  /home/***(你本身的用户名)/Desktop/

   git clone  github.com/anishathaly…

接着 你就能在桌面打开这个文件夹了

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把你想修改的照片放入example文件夹内，而后在刚才的窗口命令接着输入：

python   neural_style.py   --content  ./example/***.jpg(此括号内不要复制：***表明你想要使用的图片名称)   --styles  ./example/ 1-style.jpg(此括号内不要复制：1-style.jpg是梵高星空图片在文件夹内名称，你也能够换其余的风格，更名称就好了) --output  ./example/$$$.jpg(此括号内不要复制：$$$表明你想要生成的图片名称)

例如个人输入以下python neural_style.py –content  ./example/1-content.jpg  --styles ./example/1-style.jpg --output ./example/1-output.jpg

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接下来，就是见证奇迹的时刻。

在计算机学到梵高做品星空的风格以后，让计算机对指定图片进行梵高式处理，以下图所示

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以前用CPU得一个半小时才能出来结果的，如今用GPU几分钟便可出结果。不枉费劲心思折腾GPU。\

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后记

    两位同事此前从未作过任何DL实验，仅拼着一腔热情、兴趣、热爱作这个实验，刚作完时以为很麻烦，由于不少坑网上都没提过、全凭在黑暗中摸石头过河，且前行整整一晚上。但相信有此教程后，1070+8.0则再也不麻烦，可能一两个小时便能搞定（由于后来咱们一下午连搞三遍，一遍比一遍快）。动嘴容易、动手方知没那么容易，但真正推进社会前行的永远是实干家，而非评论家。

    这个实验只是开始，咱们开发/市场团队还会辅助讲师团队带动更多学员朋友作一系列更多实验，好比char-rnn、WaveNet（用卷积神经网络模拟人的声音）等等，哪怕实验再简单咱们也会去作，由于：学计算机/ML/DL，第一要领就是动手、就是实验，不然说再多都是纸上谈兵。

    创造价值、帮助众人。贴两张图，是为念。最后探究实验背后原理，请参看此课程：深度学习班。

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    七月在线开发/市场团队骁哲、李伟、July，二零一六年九月二十五日。