Tensorflow,Pytoch環境の構成(Conda Env)

Anacoda環境におけるTFとPythorch仮想環境の構築方法を記録する.
きじゅんかんきょう

RTX A6000 (Ampere Arch)

Nvidia driver 470.xx以降のバージョン

のインストール

CUDA 11.x以降

Anaconda環境

Ubuntu 20.04 LTS

Nvidia Driverは常にホストにインストールする必要があります.CUDAが仮想環境でCUDAとCUDNを個別に管理できる場合は、ホストにCUDAとCUDNをインストールする必要はありません.ただし、ホストCUDAとCUDNは仮想環境で使用できるように設定できるので、どちらの方法でも使用可能です.
NVIDIA Driver、CUDA、CUDNのインストールと設定の前に、次の文書を参照してください.
DL優先パラメータ-Nvidia driver/CUDA toolkit/cuDNインストール
🏁 基本情報

jupyter kernel登録
jupyterlabにconda envを認識させるには、envを生成する際に、次のようにipykernelを追加します.

# if there is no nb_conda in Base Env, install it.
conda install nb_conda

conda create -n env_name python=3.8 ipykernel

python compatibility
Conda Envを作成すると、TF、TORCHの各バージョンにサポート可能なPythonバージョンが記録されるので、必要なバージョンを適切に変更して適用します.

🏁 Tensorflow環境
現在設定されている環境では、TF環境は、Condaから完全に独立してCUDAおよびCUDNを実行することはできない.
そこで,ホストにインストールされたCUDAとCUDNNを用いてConda環境を構成する.
tensorflow-gpu 2.7 (wheel)
tensorflow 2.7
cuda 11.2
cudnn 8
python 3.7~3.9

conda create -n tf_gpu27 python=3.8 ipykernel

conda activate tf_gpu27
pip install tensorflow-gpu==2.7

tensorflow-gpu 2.6.2 (wheel)
tensorflow 2.6.2
cuda 11.2
cudnn 8
python 3.6~3.9

conda create -n tf_gpu26 python=3.8 ipykernel

conda activate tf_gpu26
pip install tensorflow-gpu==2.6.2

tensorflow-gpu 2.5.2 (wheel)
tensorflow 2.7
cuda 11.2
cudnn 8
python 3.6~3.9

conda create -n tf_gpu25 python=3.8 ipykernel

conda activate tf_gpu25
pip install tensorflow-gpu==2.5.2

tensorflow-gpu 2.4.4 (wheel)
tensorflow 2.4.4
cuda 11.0
cudnn 8
python 3.6~3.8

conda create -n tf_gpu24 python=3.8 ipykernel

conda activate tf_gpu24
pip install tensorflow-gpu==2.4.4

tensorflow-gpu < = v2.3.x
v2.3.x以下はCUDA 11である.x以降はサポートされておらず、アンペアarchでは使用できません.
🏁 Pythorch環境
https://pytorch.org/
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
推奨バージョン:v 1.10個のStableとv 1.8.2 LTS
pytorch 1.10 Stable
pytorch 1.10.1
cuda 11.3
cudnn 8.2
python 3.6~3.9

conda create -n torch110 python=3.8 ipykernel

conda activate torch110
conda install pytorch=1.10.1 torchvision=0.11.2 torchaudio=0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

pytorch 1.9
pytorch 1.9.0
cuda 11.1
cudnn 8.0.0.5
python 3.6~3.9

conda create -n torch109 python=3.8 ipykernel

conda activate torch109
conda install pytorch=1.9.0 torchvision=0.10.0 torchaudio=0.9.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

pytorch 1.9 (wheel)
pytorch 1.9.0
cuda 11.1
cudnn 8.0.0.5
python 3.6~3.9

conda create -n torch109-wheel python=3.8 ipykernel

conda activate torch109-wheel
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pytorch 1.8.2 LTS
pytorch 1.8.2
cuda 11.1
cudnn 8.0.0.5
python 3.6~3.8

conda create -n torch108 python=3.8 ipykernel

conda activate torch108
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch-lts -c nvidia

pytorch 1.8.2 LTS (wheel)
pytorch 1.8.2
cuda 11.1
cudnn 8.0.0.5
python 3.6~3.8

conda create -n torch108-wheel python=3.8 ipykernel

conda activate torch108-wheel

pip3 install torch==1.8.2+cu111 torchvision==0.9.2+cu111 torchaudio==0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html

pytorch 1.7
pytorch 1.7.1
cuda 11.0
cudnn 8.0.0.5
python 3.6~3.8

conda create -n torch_gpu107 python=3.8 ipykernel

conda activate torch_gpu107
conda install pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 torchaudio=0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

pytorch 1.7 (wheel)
pytorch 1.7.1
cuda 11.0
cudnn 8.0.0.5
python 3.6~3.9

conda create -n torch_gpu107-wheel python=3.8 ipykernel

conda activate torch_gpu107-wheel
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

pytorch < = v1.6.0
v1.6.0以降はCUDA 11である.x以降はサポートされておらず、アンペアarchでは使用できません.
🏁 R環境
(R kernelは検証中)

conda create -n r_env r-essentials r-base