華為云服務器配置

• 名稱：GPU加速型 p1.2xlarge.8
• CPU：Intel E5-2690V4 2.6GHz（8核）
• GPU：NVIDIA Tesla P100（單卡，16G）
• 內存：64G
• 硬盤：通用型SSD 100G
• 系統：CentOS 7.3 64bit for P100 | 公共鏡像

1 顯卡驅動升級

由于華為云GPU服務器自帶的顯卡驅動版本比較低，不適配當前新版的PaddlePaddle版本，所以先進行顯卡驅動的升級。

• 查詢Nvidia-Driver版本：

nvidia-smi

• 查詢CUDA版本：

cat /usr/local/cuda/version.txt

• 清除所有nvidia相關文件和依賴：

yum remove nvidia-*

• 為了刪除干凈還可以（目標就是把nvidia-driver的相關組件都清理掉）：

rpm -qa|grep -i nvid|sortyum remove kmod-nvidia-*

• 在卸除驅動后一定記得重啟：

sudo reboot

• 到官方下載指定驅動版本文件：NVIDIA-Linux-x86_64-440.118.02.run，然后運行安裝：

sh NVIDIA-Linux-x86_64-440.118.02.run

• 然后按照提示框一步步ok就行了，最后使用nvidia-smi查詢是否升級成功：
  

2 安裝 Anaconda

Anaconda是1個常用的python包管理程序，里面可以設置好多個python環境。

• 下載 Anaconda 安裝腳本

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate

• 下載完成后，執行安裝，會提示你閱讀授權，一直按回車就可以了

sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

然后提示你是否同意，輸入yes
安裝過程中會詢問你安裝的位置，一般不用更改，輸入回車就行，它會自動解壓縮
最后會提示是否初始化Anaconda的一些配置，記得輸入yes

• 安裝好了之后，把Anaconda配置到環境變量，就可以用快捷 conda 命令了

vim ~/.bashrc #編輯環境配置文件 export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH" # 在第一行加入這個

vim 輸入 i 可以編輯，編輯好了之后按 Esc, 然后輸入 :wq 保存修改

• 保存好了之后更新環境變量，在命令行輸入：

source ~/.bash_profile

最后驗證一下是否配置成功，沒有保存的話就是配置成功了！

• 安裝好了之后，創建一個 python3.8的環境,執行一下命令，會有一個確認，輸入 y ，然后回車就可以了

conda create --name paddle_env python=3.8 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

• 激活 paddle_env 環境

conda activate paddle_env

3 安裝 git

因為經常需要從paddle倉庫中下載代碼，需要用到git，這里需要先把git環境安裝好。

3.1 下載

進入到要下載的目錄

cd /usr/local

用wegt命令進行下載

wget https://www.kernel.org/pub/software/scm/git/git-2.19.2.tar.gz

3.2 解壓

在已下載的目錄解壓到/usr/local目錄下

tar -xzvf git-2.19.2.tar.gz -C /usr/local

3.3 安裝

進入解壓后的git目錄

cd /usr/local/git-2.19.2

執行make configure

make configure

注意：執行此命令時，開始出錯，錯誤如下：
錯誤信息1：
configure: Setting lib to ‘lib’ (the default)
configure: Will try -pthread then -lpthread to enable POSIX Threads.
configure: CHECKS for site configuration
checking for gcc… no
checking for cc… no
checking for cl.exe… no
configure: error: in /opt/git-2.19.0': configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH See config.log’ for more details
解決辦法：通過yum providers gcc 和 yum providers cc 查詢到c編譯器沒有安裝，可通過執行yum -y install gcc安裝gcc包及對> 應的依賴。

錯誤信息2：
GIT_VERSION = 2.19.2
GEN configure
bin/sh:autoconf:未找到命令
make：***[configure]錯誤127
解決辦法：通過yum providers autoconf 查詢到沒有安裝autoconf，可通過執行yum -y install autoconf安裝包及對應的依賴。

配置目錄

./configure --prefix=/usr/local/git

執行 make profix=/usr/local/git等待編譯完成

make profix=/usr/local/git

注意：執行此命令時，開始出錯，錯誤如下：
錯誤信息1：
* new build flags
CC credential-store.o
In file included from credential-store.c:1:0:
cache.h:20:18: fatal error: zlib.h: No such file or directory
#include <zlib.h>
compilation terminated.
make: *** [credential-store.o] Error 1
解決辦法：缺少zlib庫，通過sudo yum install zlib-devel安裝包及對應的依賴。

執行make install進行安裝

make install

3.4 加入環境變量

echo "export PATH=$PATH:/usr/local/git/bin" >> /etc/profile source /etc/profile //使修改的文件生效

3.5 檢查版本

git --version

如果顯示：git version 2.19.2 則證明安裝成功！

4 安裝 PaddlePaddle

PaddlePaddle 是百度開源的深度學習框架
PaddlePaddle官網：https://www.paddlepaddle.org.cn

• 安裝時根據自己的服務器配置選擇對應的安裝腳本
  

• 由于國內服務器訪問Anaconda官方源可能會很慢，所以這里可以設置一下清華的鏡像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes

• 開始安裝GPU版Paddle, 也會有一個輸入確認，輸入y回車就好了，這里安裝會有點久哦

conda install paddlepaddle-gpu==2.3.0 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/

• 安裝好PaddlePaddle 之后就可以開始其他安裝了，例如：PaddleOCR、PaddleClas等

總結

以上是生活随笔為你收集整理的华为云服务器搭建PaddlePaddle GPU环境的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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