- 投稿日:2020-04-03T20:52:46+09:00
超簡単 tensorflow gpu 環境構築
tensorflow のGPU対応で、トラブルが発生している方も多いと思います。私も、その一人です。
例えば、tensorflow の公式サイトには、以下のように手順が示されていますが、GPU サポート、おいそれとはちゃんと動きません。以下、超簡単な手順です。ここでは、ubuntu 18.04 をクリーンインストールした場合を示します。
ubuntuをインストールした後、ドライバを自動でインストールします。
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall`再起動します。
$ sudo rebootnvidia-smi で、GPUの同左確認をします。
$ nvidia-smi Thu Oct 18 08:51:42 2018 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 390.77 Driver Version: 390.77 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 0% 57C P0 60W / 280W | 449MiB / 11178MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 1055 G /usr/lib/xorg/Xorg 264MiB | | 0 1250 G /usr/bin/gnome-shell 102MiB | | 0 1762 G ...uest-channel-token=13825578612558098011 80MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+pipをインストールします。
$sudo apt update $sudo apt install python3-dev python3-pipanacondaをインストールします。
anaconda最新版を、https://www.anaconda.com/download/#linux から、ダウンロードします。
ダウンロードしたフォルダに移動して、実行します。ファイル名は、ダウンロードしたものにしてください。
$bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shanaconda 仮想環境を作成します。
conda create -n myenv pip jupyterpython=3.7作成した環境に移動して、
conda activate myenvここがポイントです。
anaconda チャネルからインストールするだけ!様々なパッケージもインストールしてくれます。conda install -c anaconda tensorflow-gpu以上
- 投稿日:2020-04-03T20:52:46+09:00
超簡単 tensorflow gpu 環境構築
tensorflow のGPU対応で、トラブルが発生している方も多いと思います。私も、その一人です。
例えば、tensorflow の公式サイトには、以下のように手順が示されていますが、GPU サポート、おいそれとはちゃんと動きません。以下、超簡単な手順です。ここでは、ubuntu 18.04 をクリーンインストールした場合を示します。
ubuntuをインストールした後、ドライバを自動でインストールします。
$ sudo ubuntu-drivers autoinstall`再起動します。
$ sudo rebootnvidia-smi で、GPUの同左確認をします。
$ nvidia-smi Thu Oct 18 08:51:42 2018 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 390.77 Driver Version: 390.77 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 GeForce GTX 108... Off | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 0% 57C P0 60W / 280W | 449MiB / 11178MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 1055 G /usr/lib/xorg/Xorg 264MiB | | 0 1250 G /usr/bin/gnome-shell 102MiB | | 0 1762 G ...uest-channel-token=13825578612558098011 80MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+pipをインストールします。
$sudo apt update $sudo apt install python3-dev python3-pipanacondaをインストールします。
anaconda最新版を、https://www.anaconda.com/download/#linux から、ダウンロードします。
ダウンロードしたフォルダに移動して、実行します。ファイル名は、ダウンロードしたものにしてください。
$bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shanaconda 仮想環境を作成します。
conda create -n myenv pip jupyterpython=3.7作成した環境に移動して、
conda activate myenvここがポイントです。
anaconda チャネルからインストールするだけ!様々なパッケージもインストールしてくれます。conda install -c anaconda tensorflow-gpu以上