はじめに
ここまで
naya-hira.hatenablog.com
naya-hira.hatenablog.com
Nvidia ドライバーと Cuda をインストールしました。
以下の
*1
GPUは 、あと cuDNN で使えるようになりますね。
あと少しです。ちなみに、 tensorflow は、
pip install tensorflow==インストールしたいバージョン
でインストールできます。
今回の環境
OS : Ubuntu 18.04
GPU : Nvidia RTX 2070Super
Nvidia Driver : nvidia-driver-440
CUDA : 10.1
インストールするバージョンの確認
www.tensorflow.org
以上のリンクに行き、 WIndows の方は、左の WIndows を選択します。
その後、下部に CPU と GPU が別の表になっているので、バージョンを確認します。
今回は、 cuDNN の7.6 をインストールします。
以下の表は、 Linux のGPU 向けの対応表です。
cuDNN をダウンロードする
https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey
以上のサイトで、登録'(無料)してから、ログインします。
アカウントを持っている場合は、Login をクリックします。
今回は、Google account を使用する方法を説明していきます。
アカウントを持っていない場合は、 Join now をクリックします。
一番下にある Login with your social account をクリックします。
あとは、 Login with Google からログインして完了です。
ログインしたら、『I Agree To ...』にチェックを入れます。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
そうすると、最新バージョン一覧が表示されます。
ここで、最初に確認したバージョンが役に立ちます。
確認したバージョンがない場合は、Archived cuDNN Releases から参照します。
ダウンロードするものは、
cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)
この3つになります。最後のサンプルコード&ユーザーガイドは多分どちらでもいいと思います。
3つをインストールする
ダウンロードしたフォルダで以下を実行していきます。
sudo apt install ./libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb sudo apt install ./libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb sudo apt install ./libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
これで完了です。
cuDNNのバージョン確認
dpkg -l | grep "cudnn"
おわりに
これでやっと機械学習ができるんだ....
もう疲れましたパトラッシュ......
