Ubuntu 2号機のアップグレード【Tensorflow 1.14→2.2】
3674 ワード
完全に個人的な備忘録です。
TF2.1.0とTF2.2.0の挙動の違いについて記載がありますが、あまり重要でないと思います。
TF 2.2と2.1の違い
Tf2.2だと keras.load_model tensorflow.keras.load_modelの混在はエラーになる。
Tf2.1にダウングレードするとエラー吐かない。
今回の課題
Tensorflow1.14→2.2へアップグレード（最終的にTF2.1へ）
GPUを認識していないことが判り、その対処
sudo apt update
sudo apt upgrade
ubuntu-drivers devices
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001C82sv00001043sd0000862Abc03sc00i00
vendor : NVIDIA Corporation
model : GP107 [GeForce GTX 1050 Ti]
driver : nvidia-driver-435 - distro non-free
driver : nvidia-driver-440 - third-party free recommended
driver : nvidia-driver-415 - third-party free
driver : nvidia-driver-390 - distro non-free
driver : nvidia-driver-418 - third-party free
driver : nvidia-driver-410 - third-party free
driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
$ sudo apt install nvidia-driver-440
reboot
nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.64.00 Driver Version: 440.64.00 CUDA Version: 10.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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 105... On | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 29% 30C P8 N/A / 75W | 224MiB / 4037MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 935 G /usr/lib/xorg/Xorg 110MiB |
| 0 1117 G /usr/bin/gnome-shell 70MiB |
| 0 2742 G ...AAAAAAAAAAAACAAAAAAAAAA= --shared-files 39MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
install succeed.
GPU認識してくれた。
一方nvcc -Vがとおらない。言われたとおりToolKitをインストールしてみる。
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
/// 中略
physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1"
, name: "/device:XLA_GPU:0"
device_type: "XLA_GPU"
$ nvcc -V
Command 'nvcc' not found, but can be installed with:
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
インストール後完了。
$ nvcc -V
Command 'nvcc' not found, but can be installed with:
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
現状
Tf2.2だと keras.load_model tensorflow.keras.load_modelの混在はエラーになる。
Tf2.1にダウングレードするとエラー吐かない。（ていうかその混在を整理しろ。ってことですけど）
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この問題について(Ubuntu 2号機のアップグレード【Tensorflow 1.14→2.2】), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/kmtk49/items/703e303fad84c6010fd5著者帰属：元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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