亚马逊云教程7：安装支持GPU的TensorFlow

前文汇总

亚马逊云教程1：云是什么，创建并连接EC2

亚马逊云教程2：新建用户，sudo权限，安装软件

亚马逊云教程3：文件传输，扩大存储，S3，快速输入命令

亚马逊云教程4：安装Anaconda，多python环境，运行jupyter notebook

亚马逊云教程5：安装TensorFlow，运行MNIST

亚马逊云教程6：创建启动AMI，设置Cloud Watch

概要：启动带GPU的EC2实例，安装支持GPU的TensorFlow，运行MNIST，对比GPU和CPU的运行速度

读者：需要在云上使用做GPU计算的朋友

时间：3500字，阅读7min，操作路径一：20min，操作路径二：40min

前提：亚马逊云教程6：创建、启动AMI，设置Cloud Watch

GPU原是用于提高图像显示性能的，之前多用于玩3D游戏的电脑。2009年，斯坦福大学的学者Andrew Ng及一个团队意识到GPU可用于神经网络的并行运算（REF1）。GPU的并行运算要比CPU高出很多倍，所以现在被广泛运用于人工智能的计算中。而TensorFlow也有相应的GPU版本。

安装支持GPU的TensorFlow

首先我们需要一台有GPU硬件的服务器。目前支持GPU计算的EC2的类型有g2和p2系列。可能是因为p2的性能更好，在AWS的价格页面已经看不到g2了。注意后面的操作会产生较高的费用。p2.xlarge的价格是0.9美金一个小时。我们接下来将使用前面教程中创建的AMI来创建一个p2.xlarge的EC2实例。

  1. 在EC2控制台左侧“IMAGES”栏目下的“AMIs”找到快照。

  2. 右键点击快照，选择“Launch”。

  3. 在“Step 2: Choose and Instance Type”这里，选择需要的类型，如，“p2.xlarge”。

  4. “Step 6: Configure Security Group”，“Add Rule”，添加必要的端口，如之前jupyter notebook使用的9999。

GPU实例的启动等待的时间要稍微长一点。等到Public IP显示后我们可以尝试登录服务器。

接下来，我们有两个可选的安装方法。第一个是使用conda这个虚拟环境管理器来安装，只需要一行命令，优点是简洁，肯定可以安装成功并使用，不足是，conda维护的资源有的时候不一定是TensorFlow最新的包。第二个是根据谷歌官网提示，一个一个安装依赖项目，然后用官网的链接来安装TensorFlow。这里介绍两种方法，初学的话可以选择第一条路径，熟悉了之后，可以尝试第二条路径。

路径1. 使用conda安装tensorflow-gpu

1. conda create-n tensorflow-gpu-conda python=3.6ipykernel创建新虚拟环境，命名为 tensorflow-gpu-conda

2. source activate tensorflow-gpu-conda进入新环境。

3. python-m ipykernel install--user--name tensorflow-gpu-conda把这个环境安装到ipykernel，用于jupyter notebook。

4. conda install-c anaconda tensorflow-gpu=1.1.0安装支持GPU的TensorFlow。这里的方法是谷歌搜索“conda install tensorflow gpu”之后，在这个conda官网这个链接找到的。这个就是使用conda的优势，只需要一行命令，conda会负责安装各种依赖项目。

5.测试安装。进入Python后，执行下面的命令。

  1.   >>> import tensorflow as tf

  2.   >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

  3.   >>> sess = tf.Session()

  4.   >>> print(sess.run(hello))

看到的结果应该是类似这样子的。

  1. >>> import tensorflow as tf

  2. >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

  3. >>> sess = tf.Session()

  4. 2017-06-14 23:31:08.287078: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

  5. ……

  6. 2017-06-14 23:31:08.367192: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:887] Found device 0 with properties:

  7.   name: Tesla K80

  8.   major: 3 minor: 7 memoryClockRate (GHz) 0.8235

  9.   pciBusID 0000:00:1e.0

  10.   Total memory: 11.17GiB

  11.   Free memory: 2.86GiB

  12.   2017-06-14 23:31:08.367220: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:908] DMA: 0

  13. 2017-06-14 23:31:08.367233: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:918] 0:   Y

  14. 2017-06-14 23:31:08.367251: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:977] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Tesla K80, pci bus id: 0000:00:1e.0)

  15. >>> print(sess.run(hello))

  16. b'Hello, TensorFlow!'

在最后一条消息中，看到下面的输出就代表安装成功了。

  1. >>> print(sess.run(hello))

  2. b'Hello, TensorFlow!'

路径2. 根据谷歌官网提示安装依赖项目后安装TensorFlow

依据TensorFlow官网的安装要求，为了让TensorFlow使用服务器的GPU，我们还需要在系统层面安装三个接口程序，cuda，cuDNN，和 libcupti-dev 包。原文如下（下述信息摘自谷歌官网，摘抄日期20170614），里面提到了其他要求，不过按照这个教程的方法，是默认符合的。

NVIDIA requirements to run TensorFlow with GPU support

If you are installing TensorFlow with GPU support using one of the mechanisms described in this guide, then the following NVIDIA software must be installed on your system:

  • CUDA® Toolkit 8.0. For details, see NVIDIA's documentation. Ensure that you append the relevant Cuda pathnames to the LD_LIBRARY_PATH environment variable as described in the NVIDIA documentation.

  • The NVIDIA drivers associated with CUDA Toolkit 8.0.

  • cuDNN v5.1. For details, see NVIDIA's documentation. Ensure that you create the CUDA_HOME environment variable as described in the NVIDIA documentation.

  • GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher. See NVIDIA documentation for a list of supported GPU cards.

  • The libcupti-dev library, which is the NVIDIA CUDA Profile Tools Interface. This library provides advanced profiling support. To install this library, issue the following command:

  1. $ sudo apt-get install libcupti-dev

2.1 安装cuda

官方的文档在这里。我们按照文档依次执行下面的必要操作，部分检查因为使用的Ubuntu默认自带，所以就没有严格按照文档一个一个检查。

1.检查是否有GPU。

  1.   roden@ip-172-31-19-170:~$ lspci | grep -i nvidia

  2.   00:1e.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK210GL [Tesla K80] (rev a1)

  3.   # 可以看到有一个Tesla K80

2.查看系统内核

  1.   roden@ip-172-31-19-170:~$ uname -r

  2.   4.4.0-1018-aws

3.安装内核头文件

  1.   roden@ip-172-31-19-170:~$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

  2.   Reading package lists... Done

  3.   Building dependency tree

  4.   Reading state information... Done

  5.   linux-headers-4.4.0-1018-aws is already the newest version (4.4.0-1018.27).

  6.   linux-headers-4.4.0-1018-aws set to manually installed.

  7.   The following packages were automatically installed and are no longer required:

  8.     linux-aws-headers-4.4.0-1013 linux-aws-headers-4.4.0-1016

  9.     linux-headers-4.4.0-1013-aws linux-headers-4.4.0-1016-aws linux-image-4.4.0-1013-aws

  10.     linux-image-4.4.0-1016-aws

  11.   Use 'sudo apt autoremove' to remove them.

  12.   0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 37 not upgraded.

  13.   # 提示已经是最新版的了，所以不用安装

4.下载deb安装包。

在cuda工具箱下载页面依次选择“Linux, x8664, Ubuntu, 16.04， deb (network)”。然后复制下面出现的下载图标的下载地址（右键，“复制链接地址”）。其地址是 “http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x8664/cuda-repo-ubuntu16048.0.61-1amd64.deb”

5.回到命令行，下载这个文件到服务器。

  1.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb

  2.   # wget下载

  3.   ...

  4.   cuda-repo-ubuntu1604_ 100%[=========================>]   2.63K  --.-KB/s    in 0s

  5.   ...

  6.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ ls

  7.   cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb

  8.   # 下载成功

6.安装cuda。在命令行中依次输入下面的命令后，等待安装完成（我运行完命令后去洗澡了，下面这一步最多需要20分钟完成）。

  1.   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb

  2.   sudo apt-get update

  3.   sudo apt-get install cuda # 这一步会提示需要你的确认，输入Y按回车确认。

当看到下面的输出时，就代表安装完成了。

  1.   done.

  2.   done.

  3.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$

7.此时我们可以输入下面的命令来GPU的使用情况。

  1.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ nvidia-smi

  2.   # 上述命令只有在完成了cuda的安装后才有效

  3.   Tue Jun 13 04:47:12 2017

  4.   +-----------------------------------------------------------------------------+

  5.   | NVIDIA-SMI 375.66                 Driver Version: 375.66                    |

  6.   |-------------------------------+----------------------+----------------------+

  7.   | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |

  8.   | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |

  9.   |===============================+======================+======================|

  10.   |   0  Tesla K80           Off  | 0000:00:1E.0     Off |                    0 |

  11.   | N/A   28C    P0    70W / 149W |      0MiB / 11439MiB |    100%      Default |

  12.   +-------------------------------+----------------------+----------------------+

  13.   +-----------------------------------------------------------------------------+

  14.   | Processes:                                                       GPU Memory |

  15.   |  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |

  16.   |=============================================================================|

  17.   |  No running processes found                                                 |

  18.   +-----------------------------------------------------------------------------+

  19.   # 上面显示我们有一个编号为0的GPU，还没有被使用。

  20.   # 在使用GPU训练模型是，我们可以再次使用这个命令看看结果。

2.2 安装cuDNN

cuDNN是cuda的深度神经网络包。官方下载链接网址。这个软件需要注册成为用户后才能下载。点击“Download”后，点击“Join now”，完成注册。登录后下载。

1.阅读软件许可协议后，如果同意，点击同意软件许可协议。

2.选择“Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0”。

原因如下，我们之前安装的cuda是8.0版的，前后要一致。另外，谷歌的文档里面说，要求“cuDNN v5.1”，所以我们只能选择 v5.1 的。我最初写这个文档的时候，选择了最新版的，也就是 v6.0 的，后面运行的时候出现了错误，说没有找到“libcudnn.so.5”这个文件。错误报告如下“ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory”。后来意识到这个问题。所以如果按照官方指南安装，一定要根据官方给的要求，一个一个，一模一样的安装依赖项目。在后面升级的时候要非常注意版本的对应。

3.点击cuDNN Install Guide查看安装指南。

发现只需要下载这个文件，然后放在一个目录里面，再添加环境变量就好了。不需要编译等步骤。

4.点击cuDNN v5.1 Library for Linux下载。

需要登录。我们可以先在本地下载好了之后 scp上传到服务器。它有很多下载链接，记得选择“Linux”这个。文件有103.2MB。（ wget也可以设置登录信息，感兴趣的朋友可以看推荐阅读并查阅资料深入学习，这里我们采用易理解但有些麻烦的方法来完成下载。）

5.然后在本地终端使用 scp上传到服务器。

  1. ➜  Downloads scp cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz roden@52.38.237.165:download/

  2. # scp 上传

  3. cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz           100%   98MB  12.3MB/s   00:08

  4.   ➜  Downloads

6.登录到服务器，找到文件，解压缩。然后放到安装目录。

  1.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ ls

  2.   cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

  3.   # 找到文件

  4.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ tar -xf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

  5.   # 解压缩

  6.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ ls

  7.   cuda  cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

  8.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ ls cuda/

  9.   # 解压缩之后的 cuda 这个文件夹就是cuDNN了。我们可以查看一下内容。

  10.   include  lib64

  11.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$

7.截止目前（20170614），这个文件夹的名字显示是cuda，有点奇怪。我们把它重命名成cuDNN，然后放到一个目录，这个目录可以随便定，不过要和后面设置环境变量的时候保持一致。我这里设置到 /usr/local/目录下，因为第一步的cuda是默认安装到这里的。

  1.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ mv cuda cuDNN # 重命名文件夹，即把cuda改为cuDNN

  2.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ ls /usr/local/ # 确认目标文件夹下没有同名文件夹，避免覆盖了重要数据。

  3.   bin  cuda  cuda-8.0  etc  games  include  lib  man  sbin  share  src

  4.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ sudo mv cuDNN/ /usr/local/

  5.   # 把cuDNN转移过去。/usr/local/是系统文件夹，需要使用sudo才能写入文件。

  6.   [sudo] password for roden: # 输入密码

  7.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ ls /usr/local/ # 查看是否成功转移文件

  8.   bin  cuda  cuda-8.0  cuDNN  etc  games  include  lib  man  sbin  share  src

  9.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ ls /usr/local/cuDNN/

  10.   include  lib64

  11.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$

接下来我们要添加几个环境变量。我们要把下面这段代码放到 ~/.bashrc这个文件里面，随便哪一行都行。我一般放在那个文件的开头。

  1.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$ vi ~/.bashrc # 编辑文件

  2.   roden@ip-172-31-19-170:~/download$

添加下面的内容。

  1. PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin

  2. LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64

  3.   export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"

  4.   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

  5.   LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuDNN/lib64

  6.   LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuDNN/include

运行下面的命令，使得上面的环境变量在当前这个ssh连接中生效。或者也可以断开连接再次登录服务器。

  1.   source ~/.bashrc

2.3 安装libcupti-dev

只需要下面这一个命令。

  1. sudo apt-get install libcupti-dev

好了，这样我们的cuda, cuDNN, 和l ibcupti-dev 就安装好了。也就是完成了一些前提条件，接下来正式安装支持GPU的TensorFlow。步骤和第5讲中的类似，不过要新建一个虚拟Python环境，更换一下TensorFlow包的链接。

安装支持GPU的TensorFlow

1. conda create-n tensorflowGPU python=3.6ipykernel创建虚拟环境

2. source activate tensorflowGPU进入到tensorflowGPU虚拟环境

3. python-m ipykernel install--user--name tensorflowGPU把这个环境安装到ipykernel，用于jupyter notebook。

4.在TensorFlow官网找到Ubuntu的，Python3.6的，支持GPU的包的安装链接。

5. pip install--ignore-installed--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl安装。

6.验证安装，先进入python，然后输入下面的命令。

  1.   >>> import tensorflow as tf

  2.   >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

  3.   >>> sess = tf.Session()

  4.   >>> print(sess.run(hello))

看到的结果应该是类似这样子的。

  1.   >>> import tensorflow as tf

  2.   >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

  3.   >>> sess = tf.Session()

  4.   2017-06-15 02:55:33.982353: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.

  5.   ……

  6.   2017-06-15 02:55:37.038938: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:887] Found device 0 with properties:

  7.   name: Tesla K80

  8.   major: 3 minor: 7 memoryClockRate (GHz) 0.8235

  9.   pciBusID 0000:00:1e.0

  10.   Total memory: 11.17GiB

  11.   Free memory: 11.11GiB

  12.   2017-06-15 02:55:37.038970: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:908] DMA: 0

  13.   2017-06-15 02:55:37.038986: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:918] 0:   Y

  14.   2017-06-15 02:55:37.039014: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:977] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Tesla K80, pci bus id: 0000:00:1e.0)

  15.   >>> print(sess.run(hello))

  16.   b'Hello, TensorFlow!'

在最后一条消息中，看到下面的输出就代表安装成功了。

  1.   >>> print(sess.run(hello))

  2.   b'Hello, TensorFlow!'

运行MNIST

我们首先按照第5讲中的方法，运行jupyter notebook，打开MNIST_demo那个笔记本。

  1. roden@ip-172-31-19-170:~$ cd tf_notebook/

  2. roden@ip-172-31-19-170:~/tf_notebook$ nohup jupyter notebook &

  3. [1] 2219

  4. roden@ip-172-31-19-170:~/tf_notebook$ nohup: ignoring input and appending output to 'nohup.out'

  5. roden@ip-172-31-19-170:~/tf_notebook$

然后从浏览器中进入到jupyter notebook。打开"MNIST_demo.ipynb”这个笔记本。在工具栏中，选择"Kernel -> Change kernel"，然后选择其中一个支持GPU的TensorFlow，比如我们用conda安装的”tensorflow-gpu-conda“。然后点击”Cell -> Run All“。可以看到类似下面的结果。

  1. step 0, training accuracy 0.08

  2. step 100, training accuracy 0.9

  3. step 200, training accuracy 0.88

  4. step 300, training accuracy 0.94

  5. step 400, training accuracy 0.86

  6. step 500, training accuracy 1

  7. step 600, training accuracy 0.96

  8. step 700, training accuracy 0.96

  9. step 800, training accuracy 0.96

  10. step 900, training accuracy 0.9

  11. step 1000, training accuracy 0.94

  12. ...

  13. step 19000, training accuracy 1

  14. step 19100, training accuracy 0.98

  15. step 19200, training accuracy 1

  16. step 19300, training accuracy 1

  17. step 19400, training accuracy 1

  18. step 19500, training accuracy 1

  19. step 19600, training accuracy 1

  20. step 19700, training accuracy 1

  21. step 19800, training accuracy 1

  22. step 19900, training accuracy 1

  23. test accuracy 0.992

可以看到最后在测试集上面的准确率是0.992。可以感觉到这一次的运行速度要比之前快很多，比较快就等到全部程序运行完毕。大家可以返回到之前的没有GPU的kernel，选择"Kernel -> Change kernel -> tensorflow"，再运行，会发现这个就慢很多了，因为其使用的是CPU。

到这里，大家可以再次创建一个AMI快照，保存好辛辛苦苦创建的环境。当然，其实也有一些别人已经做好的了AMI，也有一些向大众出售的AMI。大家也可以考虑使用它们的。

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