vmware虚拟机深度学习\

### 设置和运行 VMware 虚拟机上的深度学习环境 #### 安装 VMware 和 CentOS 操作系统 为了在 VMware 上构建适合深度学习的开发环境，首先要安装 VMware Workstation 或 Player 及其支持的操作系统。选择稳定版本的 CentOS 作为基础操作系统是一个不错的选择[^1]。 ```bash sudo yum update -y sudo reboot ``` 完成上述操作后，确保虚拟机能够正常启动并进入图形界面或命令行模式。 #### 配置网络连接 为了让虚拟机能顺利访问外部资源下载必要的依赖包和其他工具，需正确配置网络适配器。通常情况下，默认设置即可满足需求；但如果遇到无法联网的情况，则可能需要调整 VMnet8 的 NAT 设置来解决问题[^2]： - 打开 VMware 编辑虚拟网络编辑器。 - 将 VMnet8 设定为自动获取 IP 地址（DHCP），保证主机与来宾之间通信畅通无阻。 #### 安装 NVIDIA GPU 驱动程序和支持库 对于大多数现代深度学习框架而言，拥有强大的显卡加速能力至关重要。因此，在 Linux 下安装最新的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 是必不可少的工作之一。具体步骤如下所示： ```bash # 添加官方仓库源 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo \ -P /etc/yum.repos.d/ # 更新yum缓存并安装CUDA toolkit sudo yum clean all sudo yum install cuda-toolkit -y # 安装cuDNN (假设已经注册成为开发者) tar xvzf cudnn*.tgz cd cuda/ sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 注意：以上路径适用于特定版本，请根据实际情况修改相应文件夹名称。 #### 构建 Python 开发环境 Python 是目前最受欢迎的数据科学编程语言之一，许多流行的机器学习/人工智能库都是基于此平台开发出来的。Anaconda 发行版集成了大量预编译好的科学计算软件包及其管理工具 conda ，非常适合用来快速搭建一个完整的 python 工作区: ```bash curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc ``` 接着创建一个新的 conda 环境用于隔离不同项目之间的依赖关系冲突，并激活该环境： ```bash conda create --name dl_env python=3.9 conda activate dl_env ``` 最后按照个人喜好挑选合适的深度学习框架如 TensorFlow, PyTorch 进行安装： ```bash pip install tensorflow-gpu==latest_version # 对于tensorflow用户来说 # 或者 pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # 如果偏好pytorch的话 ``` 至此，已经在 VMware 中成功设置了可用于训练模型的深度学习环境[^3]。