Tensorflow環境構築手順

やっとUbuntuにTensorflowがインストールできたので防備録的に手順を。

概ね手順はここ(https://qiita.com/konzo_/items/3e2d1d7480f7ef632603)通りである。

まずPCの環境。
CPU:Core i5 9400F
GPU:GeForce RTX 2060
OS:Ubuntu 18.04
python:3.6.7

インストールしたもの。
Nvidiaビデオドライバ:410.104
CUDA:10.0
CuDNN:7.4.1
tensorflow:tensorflow-gpu 1.13.1

1.環境の更新

2.gitのインストール

3.ビデオドライバのインストール

CUDAやTensorflowと合わせる必要があるため、今回は410を入れる。

3.1.nouveauグラフィックドライバの無効化

コマンドを打って何も表示されなければ何もせず。リストが表示されればnouveauドライバを無効にする。

3.2.ビルドツールのインストール

参考元にはなぜやるのかわからないとあるが、いずれ入れることになるのでこのタイミングで入れておく。

3.3.NVIDIAグラフィックドライバのインストール

再起動したらインストール確認

表が表示され、ドライバのバージョンが表示されるので確認する。

4.CUDAのインストール

NVIDIAの公式サイト(https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)からダウンロードしてくる。
NVIDIAのトップページからCUDAを辿っていくと10.1のダウンロードに行き着くので、ここでLegacy Releasesを選択してArchiveからダウンロード。

そしてdebファイルをダウンロードしてコマンド実行。

末尾に2行追加。

再起動して、CUDAのインストール確認

5.cuDNNのインストール

CUDA同様、NVIDIAの公式サイト(https://developer.nvidia.com/cudnn)からダウンロードする。
ログインして、質問に答えて、使用許諾の同意にチェックをつけるとダウンロードができるが、今回は7.4をインストールしたいので、Archived cuDNN Releasesを選択してアーカイブからダウンロードを行う。
7.4は7.4.1と7.4.2があるが、今回は7.4.2を選択。7.4.2のCUDAバージョンが10.0のリンクを選択。

Ubuntu18.4の次の2つをダウンロードする。
・Runtime
・Developer Library
必要であればコードサンプルとドキュメントもダウンロードすればよい。
・Code Samples and User Guide

ダウンロード後、ダウンロードフォルダに移動してインストール。

6.tensorflow-gpu 1.13.1のインストール

anacondaやvirtualenvは使わないのでそのままインストールする。

pip3が使えない場合は先にこのコマンド。

7.確認

エラーがでなければ成功!

ここまでの手順がはっきりするまで、結構大変でした。

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