Ubuntu16.04lts＋cuda+tensorflowインストール記

Ubuntu16.04ltsのインストール (2018.07.20)

ubuntu16.04ltsのisoをダウンロード(ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso)

ブート可能USBを作成(rufus-3.1を使用)

GPU(GTX 1080 ti)を一つだけ装着して起動する．

手順通りにインストールを進める

日本語名のディレクトリを英語にする

LANG=C xdg-user-dirs-gtk-update

sshサーバーを入れる

sudo apt-get install openssh-server

CUDA9.0のインストール (2018.07.20)

NVIDIAのDocumentに沿って進める．

GTX1080tiを認識してくれていない可能性があるので，以下で認識させる．

sudo update-pciids

念のため，ヘッダとカーネルの整合性を合わせる．

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

本体をダウンロード(cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb)，以下でインストールする．

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
sudo apt-get install cuda

終わったらシャットダウンして，2つ目のGPUを装着

起動して，

nvidia-smi

をすると無事に，2つとも認識された．

Fri Jul 20 17:20:06 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.130                Driver Version: 384.130                   |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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  | 00000000:05:00.0  On |                  N/A |
|  0%   42C    P8    13W / 320W |    182MiB / 11169MiB |      1%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:09:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   31C    P8    11W / 320W |      1MiB / 11172MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1129      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           138MiB |
|    0      1902      G   compiz                                        41MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

パスを通す。

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}

cuDNNのインストール (2018.07.20)

NVIDIAのDocumentにそってすすめる。

まず、NVIDIAのダウンロードページにたどり着く。(NVIDIAアカウントの作成が必要)

cuDNN v7.1.4 for CUDA9.0を選択し、

  • cuDNN v7.1.4 Runtime Library for Ubuntu 16.04 [Deb]
  • cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu 16.04 [Deb]
  • cuDNN v7.1.4 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)

の３つをダウンロード。

以下のコマンドで３つをインストール。

sudo dpkg -i libcudnn7_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb 
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb 
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.1.4.18-1+cuda9.0_amd64.deb

続いて、Verificationも試してみる。

TensorFlowのインストール (2018.07.20)

TensorFlowのDocumentに沿ってすすめる。

"Use pip in a virtual environment" の方法ですすめる。

まずは、Python, Python3を入れる。

sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv
sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv

ここでpip 8.1.1が入っていることを確認した。

今回はpython3のみを考えて環境を構築する

mkdir ~/tensorflow
cd ~/tensorflow
virtualenv --system-site-packages -p python3 venv

バーチャル環境をアクティベート

source ~/tensorflow/venv/bin/activate

一応、アップデートしてから、tensorflow-gpuをバーチャル環境にインストール

pip install -U pip
pip install -U tensorflow-gpu

以下の、コマンドでエラーをはかなければ成功。

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

無事に、成功した。TensorFlowのバージョンは1.9.0だった。

以下のコマンドでアクティベートを終了できる。

deactivate