जवाबों:
मैंने अभी Ubuntu 18.04 पर Tensorflow GPU स्थापित किया है। इसके लिए बहुत सारे निर्देश हैं, हालांकि मुझे लगता है कि सबसे तेज़ और आसान तरीका आमतौर पर उपयोग नहीं किया जाता है और मैं इसे साझा करना चाहता हूं:
NVIDIA चालक:
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
nvidia-smi
CUDA:
आम तौर पर: "सुडो एप्ट एनवीडिया-क्यूडा-टूलकिट" हालांकि यह संस्करण 9.1 स्थापित करता है, फिलहाल नया भी है और टेंसोफ़्लो नहीं चलेगा। इसके बजाय CUDA 9.0 डाउनलोड करें : https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubb&target_version=1704&target_type=runfilocalocal (अतिरिक्त विवरण) फिर से रन करें। मैं Ubuntu 17.10 पर CUDA 9 स्थापित करता हूं ):
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:
NVIDIA डेवलपर्स पर रजिस्टर https://developer.nvidia.com/cudnn डाउनलोड 9.1 क्रम और Ubuntu16.04 (देब) और cuDNN v7.1.3 डेवलपर लाइब्रेरी Ubuntu16.04 के लिए के लिए 16.04 (फ़ाइलें cuDNN v7.1.3 रनटाइम लाइब्रेरी के लिए डेवलपर पुस्तकालय ( डीब)) सॉफ्टवेयर मैनेजर वाली फाइलें खोलें और उन्हें इंस्टॉल करें। इससे जाँच करें:
cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
लाइब्रेरी और टेंसरफ़्लो स्थापित करें:
sudo apt-get install libcupti-dev
pip3 install tensorflow-gpu
चेक:
in tensorflow check for GPU support
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
नोट: टेंसरफ़्लो या अपने विकास के माहौल को टर्मिनल से शुरू करें, अन्यथा मेरे लिए यह पैथ चर को लोड नहीं करता है।
सिर्फ जॉनी के उत्तर का विस्तार करने के लिए: जब CUDA को स्थापित करने के लिए जॉनी के तरीके का अनुसरण किया गया था, तो मुझे लिनक्स-x86_64 384.81 के लिए "NVIDIA त्वरित ग्राफिक्स ड्राइवर स्थापित करें" के लिए "नहीं" चुनना था? (हाँ या सब कुछ के लिए डिफ़ॉल्ट)। अन्यथा CUDA ड्राइवर इंस्टॉलेशन यह कहते हुए विफल हो जाएगा कि "ERROR: एक NVIDIA कर्नेल मॉड्यूल 'nvidia-drm' पहले से ही आपके कर्नेल में लोड हो रहा है"
फिर आप नमूनों को चलाकर अपनी CUDA स्थापना का परीक्षण कर सकते हैं।
पहले उनकी निर्भरता स्थापित करें:
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
ये उबंटू 18 पर नए संकलक के साथ संकलन नहीं करेंगे, इसलिए आपको gcc / g ++ 6 पर डाउनग्रेड करने की आवश्यकता होगी:
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
संकलित करके नमूने संकलित करें:
~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
और संकलन का उपयोग करें:
make -k
नमूनों में से एक को चलाएं जैसे:
./nbody