La manière la plus simple: installez les pilotes Nvidia, CUDA, CUDNN et Tensorflow GPU sur Ubuntu 18.04


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Comment puis-je facilement faire fonctionner tensorflow gpu?

Réponses:


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Je viens d'installer le GPU Tensorflow sur Ubuntu 18.04. Il y a beaucoup d'instructions pour cela, mais je pense que le moyen le plus rapide et le plus simple n'est généralement pas utilisé et je veux le partager:

NVIDIA DRIVER:

ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
nvidia-smi

CUDA:

Normalement: "sudo apt install nvidia-cuda-toolkit" Cependant, cela installe la version 9.1, trop nouvelle pour le moment et tensorflow ne fonctionnera pas. Télécharger CUDA 9.0 à la place: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1704&target_type=runfilelocal Ensuite , exécutez (Détails supplémentaires sur la première ligne se trouve à l' adresse: Comment J'installe CUDA 9 sur Ubuntu 17.10 ):

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run --override
sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++
cd ~
sudo nano .bashrc

add at the end of the file:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
CTL+X to save and exit

CuDNN:

enregistrez-vous auprès des développeurs nvidia https://developer.nvidia.com/cudnn Téléchargez la bibliothèque d'exécution et de développeur 9.1 pour 16.04 (Fichiers cuDNN v7.1.3 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb) & cuDNN v7.1.3 Developer Library for Ubuntu16.04 ( Deb)) Ouvrez les fichiers avec le gestionnaire de logiciels et installez-les. Vérifier avec:

cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Installez les bibliothèques et tensorflow:

sudo apt-get install libcupti-dev
pip3 install tensorflow-gpu

Vérifier:

in tensorflow check for GPU support 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

Remarque: Démarrez tensorflow ou votre environnement de développement à partir du terminal, sinon pour moi il ne charge pas les variables PATH.


est-il possible de faire fonctionner cuda 10.1?
2019

sur le site Web de nvidia, je n'ai vu aucun paquetage cudnn pour la version 9.1. 9.0.9.2,10.0,10.1 est tout ce que j'ai vu, oh, et une version source
j0h

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Juste pour étendre la réponse de Jonny: en suivant la méthode de Jonny pour installer CUDA, j'ai dû choisir "Non" pour "Installer le pilote graphique accéléré NVIDIA pour Linux-x86_64 384.81?" (oui ou par défaut pour tout le reste). Sinon, l'installation du pilote CUDA échouerait en disant "ERREUR: Un module de noyau NVIDIA 'nvidia-drm' semble déjà être chargé dans votre noyau"

Ensuite, vous pouvez tester votre installation CUDA en exécutant les exemples.

Installez d'abord leurs dépendances:

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libglfw3-dev libgles2-mesa-dev

Ceux-ci ne seront pas compilés avec les nouveaux compilateurs sur Ubuntu 18, vous devrez donc rétrograder vers gcc / g ++ 6:

sudo apt-get install gcc-6 g++-6
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 10

Compilez les exemples en accédant à:

~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release

Et compilez en utilisant:

make -k

Exécutez l'un des exemples comme:

./nbody
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