本文主要向大家介绍了机器学习入门之启用Docker虚拟机GPU，加速深度学习，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

关于环境配置的文章可以算得上是月经贴了，随便上网一搜，就有大把的文章。但我觉得还是有必要记录一下我最近一次的深度学习环境配置，主要原因在于各种软件在快速更新，对应的安装配置方法也会有一些变化。

这篇深度学习环境配置有两个关键词，一个是Docker虚拟机，另一个是GPU加速。

开始之前

Docker虚拟机

首先说一下Docker虚拟机。为什么需要虚拟机？不知道你是否有过这样的经历，在github上看到一个有趣的开源项目，把代码下载下来，按照项目上的说明编译运行，结果发现怎么也不能成功。

或者反过来，你开发了一个不错的项目，丢到github，并把编译步骤尽可能详细的写了出来，然而还是有一堆开发者发布issue，说代码编译运行存在问题。你也很无辜啊，明明在我这儿好好的，怎么到了别人那里就状况百出呢？

为什么会出现这个状况？主要是软件行业讲究快速迭代，快步向前，软件会不停更新。就拿TensorFlow来说，从发布到现在，不知道更新了多个版本。虽然作为软件开发者会尽力保证向前兼容，但实际上很难做到完美兼容。为了解决这一兼容问题，就有必要使用到虚拟机，现在很多开源项目都会提供一个虚拟机文件，里面包含了所有项目所需的软件包和环境。

GPU加速

接下来说一下GPU加速。使用Docker虚拟机解决了开发环境问题，但同时又引入了另一个问题：虚拟机通常无法启用GPU。我们知道，深度学习属于计算密集型应用，特别是在训练模型阶段，往往需要花上几个小时甚至几十天的时间来训练一个模型，开启与不开启GPU往往有几十倍的性能差距。作为一名严肃的深度学习开发者，非常有必要使用一台带GPU的高性能计算机，并开启GPU支持。

那么问题来了，如何既享受Docker虚拟机带来的环境隔离的便捷，又能体验到GPU加速带来的性能提升？

有问题，自然会有人站出来提供解决方案。Nvidia公司就为自家的N卡提供了解决方案：nvidia-docker。下面就说说Nvidia的配置方案是怎样的。

声明

在开始之前作如下声明：

本文针对的是Nvidia显卡的配置说明，如果你用的是ATI显卡或其它品牌显卡，请出门右转找Google

本文针对的是Ubuntu系统的配置说明，这不表示其它操作系统就无法配置，如果你使用的是其它操作系统，请自行百度。

本文的实践环境是Ubuntu 16.04 64位操作系统和GTX 960显卡，其他版本的Ubuntu或者其他型号的Nvidia显卡，理论上也是适用的，但无法百分之百保证，可能有些步骤需要稍作修改。

在宿主(Host)主机上安装CUDA

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

你的显卡支持CUDA吗？

首先确认一下显卡型号，在Linux系统上可以使用lspci命令：

lspci | grep VGA01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM206 [GeForce GTX 960] (rev a1)

可以看出，我的显卡型号是GeForce GTX 960，前往Nvidia的CUDA GPUs页面，可以查到，基本上所有的N卡都支持CUDA，自然我的GeForce GTX 960也支持。

安装最新的CUDA

CUDA的版本一直在更新，截至我写这篇文章的时候，最新版本是9.2。当然安装老版本也是可以的，不过我一直秉承着装新不装旧的原则，通常都会选择最新版本。

按照Nvidia的安装指导，进行如下操作：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.2.88-1_amd64.debsudo dpkg --install cuda-repo-ubuntu1604_9.2.88-1_amd64.debsudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub

然而，在安装时提示以下错误：

gpgkeys: protocol `https' not supported

解决方法也很简单，将所需的包装上：

sudo apt install gnupg-curl

接下来，就可以像安装普通的ubuntu软件包那样安装cuda:

sudo apt-get updatesudo apt install cuda

你可以倒杯咖啡，慢慢品尝，这个步骤可能会花一点时间，毕竟有差不多3GB的软件包需要下载。

更新环境变量

为了避免每次都设置环境变量，建议将如下环境变量设置加入到~/.bashrc（或~/.profile）文件中：

# for nvidia CUDAexport PATH="/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

要让环境变量立即生效，可以先注销，然后再登录进来。或者执行如下命令：

source ~/.bashrc

NVIDIA持久守护进程

这一步骤做的事情我并不是十分理解，作用大体上是即使没有客户端连接到GPU，持久守护程序也会保持GPU初始化，并保持CUDA任务的状态。文档要求这样做，我们还是照做好了。

首先新建/usr/lib/systemd/system目录:

sudo mkdir /usr/lib/systemd/system

然后新增/usr/lib/systemd/system/nvidia-persistenced.service文件，其内容:

[Unit]Description=NVIDIA Persistence DaemonWants=syslog.target[Service]Type=forkingPIDFile=/var/run/nvidia-persistenced/nvidia-persistenced.pidRestart=alwaysExecStart=/usr/bin/nvidia-persistenced --verboseExecStopPost=/bin/rm -rf /var/run/nvidia-persistenced[Install]WantedBy=multi-user.target

最后启用该服务：

sudo systemctl enable nvidia-persistenced

禁用某些UDEV规则

某个udev规则（物理设备和系统之间的接口）会阻止NVIDIA驱动程序正常工作。为此，编辑/lib/udev/rules.d/40-vm-hotadd.rules，注释掉memory子系统规则：

# SUBSYSTEM=="memory", ACTION=="add", DEVPATH=="/devices/system/memory/memory[0-9]*", TEST=="state", ATTR{state}="online"

验证CUDA是否工作

重启机器，尝试编译CUDA示例来验证CUDA是否正常安装。可以使用如下命令安装CUDA示例代码：

cuda-install-samples-9.1.sh ~

其中 ~ 代表将代码安装到HOME目录下，当然你也可以安装到别的位置。

接下来就是编译示例代码：

cd ~/NVIDIA_CUDA-9.2_Samples/
make

你又可以来杯咖啡了，取决于你电脑的CPU，这一步骤可能需要几十分钟的时间。

编译完成后，运行其中的一个示例程序:

./bin/x86_64/linux/release/deviceQuery | tail -n 1

如果输出Result = PASS就表示CUDA是正常工作的。

安装NVIDIA Docker

首先加入nvidia-docker包列表：

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-docker.list | \n    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.listsudo apt-get update

接下来，确保你的机器上安装的是最新的docker-ce，这意味着如果你之前安装了docker-engine, docker.io，需要先卸载。别担心，这些都是docker家族的成员，只不过在不同时候取了不同的名称，最新的docker-ce是这些版本的升级版：

# remove all previous Docker versionssudo apt-get remove docker docker-engine docker.io# add Docker official GPG keycurl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -# Add Docker repository (for Ubuntu Xenial)sudo add-apt-repository     "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial stable"sudo apt-get update
sudo apt install docker-ce1234567891011

有了最新的docker，最后来安装nvidia-docker：

# Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configurationsudo apt-get install -y nvidia-docker2sudo pkill -SIGHUP dockerd

验证nvidia-docker

进行到这一步，nvidia-docker安装完毕，那如何检验nvidia-docker正确安装了呢？

我们可以启动nvidia提供的docker镜像，里面有一个实用程序nvidia-smi，它用来监视（并管理）GPU:

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi

如果得到形如如下的输出，就说明docker容器GPU已经启用。

你还可以做一个测试，看看CPU与GPU之间到底有多大的差距。下面是一段来自learningtensorflow.com的基准测试脚本:

import sysimport numpy as npimport tensorflow as tffrom datetime import datetime

device_name = sys.argv[1]  # Choose device from cmd line. Options: gpu or cpushape = (int(sys.argv[2]), int(sys.argv[2]))if device_name == "gpu":
    device_name = "/gpu:0"else:
    device_name = "/cpu:0"with tf.device(device_name):
    random_matrix = tf.random_uniform(shape=shape, minval=0, maxval=1)
    dot_operation = tf.matmul(random_matrix, tf.transpose(random_matrix))
    sum_operation = tf.reduce_sum(dot_operation)

startTime = datetime.now()with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as session:
        result = session.run(sum_operation)
        print(result)# It can be hard to see the results on the terminal with lots of output -- add some newlines to improve readability.print("
" * 5)
print("Shape:", shape, "Device:", device_name)
print("Time taken:", str(datetime.now() - startTime))

在当前目录下创建内容如上的python文件:benchmark.py，然后启动支持GPU的tensorflow docker镜像，运行该tensorflow程序：

docker run \n    --runtime=nvidia     --rm     -ti     -v "${PWD}:/app"     tensorflow/tensorflow:latest-gpu \n    python /app/benchmark.py cpu 10000

上面的命令是CPU版本的，运行完之后，将命令中的cpu参数修改为gpu，再运行一次。

在我的机器上，结果分别为：

CPU: ('Time taken:', '0:00:15.342611')
GPU: ('Time taken:', '0:00:02.957479')

也许你会觉得就十几秒的差距，也没啥？要知道，这可是差不多7倍的差距。加入你的深度学习项目采用GPU需要24个小时，那么不启用GPU则需要一周的时间，这个还是有着巨大的差距的。

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注职坐标人工智能机器学习频道！