TensorFlowのインストール(Ubuntu)【GPUSOROBAN】
本記事ではGPUSOROBANのUbuntuインスタンスにTensorflowをインストールする手順を紹介します。
GPUSOROBANは高性能なGPUインスタンスが低コストで使えるクラウドサービスです。
GPUSOROBANについて詳しく知りたい方は、以下の公式サイトをご覧ください。
GPUSOROBANでは、TensorFlowをプリインストールしたインスタンスを提供しています。プリインストールの使い方は、以下の記事をご覧ください。
目次[非表示]
インスタンスへのSSH接続
はじめにインスタンスへのSSH接続をします。
GPUSOROBANを初めてご利用される場合は、こちらの記事をご確認ください。
NVIDIAドライバーのバージョン確認
NVIDIAドライバーのバージョンに合ったTensorflowをインストールするために
ドライバーのバージョンを確認する必要があります。
下記コマンドを実行し、NVIDIAドライバーのバージョンを確認します。
※下記画像のNVIDIAドライバーのバージョンは515になります
Tensorflowのインストール(インスタンスの NVIDIAドライバーのバージョンが510と515の場合 )
インスタンス接続後にTensorFlowのインストールをします。
※インスタンスのNVIDIAドライバーのバージョンによってTensorFlowのバージョンが異なりますので、ご注意ください。
(インスタンスの NVIDIAドライバーのバージョンが510の場合)
(インスタンスの NVIDIAドライバーのバージョンが515の場合)
※WARNINGが出力される場合がありますが問題ありません。
以下がインストール後の確認手順になります。
Pythonを起動します。
TensorFlowをインポートします。
TensorFlowのバージョンを確認します。(インストールしたバージョンが表示されることを確認します。)
GPUが認識されていることを確認します。(>> Num GPUs Available: 1が返されることを確認)
以上でTensorFlowのインストール手順は完了です。(インスタンスの NVIDIAドライバーのバージョンが510と515の場合)
Tensorflowのインストール(インスタンス のNVIDIAドライバーのバージョンが455の場合)
インスタンス のNVIDIAドライバーのバージョンが455の場合、CUDAとcudnnのバージョンをアップグレードした後に、TensorFlowをインストールします。
※インスタンスのNVIDIAドライバーのバージョンによってTensorFlowのバージョンが異なりますので、ご注意ください。
まずCUDAのインストール手順を確認します。
SSH接続先のインスタンス上で以下のコマンドを実行し、ファイルをダウンロードします。
ダウンロードしたファイルを[/etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600]ディレクトリに移動させます。
URLを指定してファイルをダウンロードします。
パッケージをインストールします。
下記コマンドで、単一ファイルに鍵を追加します。
パッケージをアップデートします。
cudaをインストールします。
上記完了後、以下にて/home/user/.bashrcのcudaのパス周りの設定を編集します。
bashrcファイルを開きます。
bashrcファイルの最終行にある下記2つの行をコメントアウトします
#export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
#exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/cuda-11.0/lib64
bashrcファイルに下記の2行を追加します。
ファイル編集後に「Ctrl」+「s」で保存して、「Ctrl」+「x」で編集画面から抜けます。
以上まで実行後、ターミナル2上で、下記を実行してインスタンスからログアウトします。
その後、下記コマンドで再ログインします。
再ログイン後、次のコマンドでCUDA11.0.3が返されることを確認します。
以上でcuda11.0.3のインストールが完了です。
続いてcudnnをインストールします。
echoコマンドで標準出力した内容をファイルに出力します。
パッケージリストの更新をします。
cudnnをインストールします。
cudnnのインストール後に、正しいバージョンの8.0.4.30-1+cuda11.0が返されることを確認します。
パッケージが更新されないようにホールドします。
次にTensorFlowのインストール手順を確認します。
下記コマンドでTensorFlowをインストールします。
※WARNINGが出力される場合がありますが問題ありません。
以下、TensorFlowのインストール後の確認をします。
Pythonを起動します。
TensorFlowをインポートします。
TensorFlowのバージョンを確認します。(2.4.3が返されることを確認)
GPUが認識されることを確認します。(>> Num GPUs Available: 1が返されることを確認します。)
以上でTensorFlowのインストールが完了しました。(インスタンス のNVIDIAドライバーのバージョンが 455の場合 )
本環境には、GPUSOROBANのインスタンスを使用しました。
GPUSOROBANは高性能なGPUインスタンスが低コストで使えるクラウドサービスです。
GPUSOROBANについて詳しく知りたい方は、以下の公式サイトをご覧ください。