NVIDIA CUDA toolkit on Ubuntu20.04
システム構成
- PC:DELL XPS15 2017(GeForce GTX 1050)
- OS:Ubuntu Linux 20.04 LTS Desktop 日本語版
CUDA Toolkitインストール
このインストール方法は Anaconda の Python を利用しないと使えないかもしれないです。
conda install でAnaconda で用意されている CUDA と cuDNN をインストールしているように見えます。
- Ubuntu のログインメニューから「ソフトウェアのアップデート」を開く
-
「追加のドライバー」タブで「NVIDIA driver metapackageをnvidia-driver-440から使用します(プロプラエタリ)」を選択して、「変更の適用」ボタンを押下
-
CUDA Toolkit のインストール
$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
Anacondaのインストール
$ sh ./Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
Tensorflow、Pytorch、CuPyのインストールと動作確認
$ sh ./Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
Tensorflow1系と2系は同居できないので、両方を使いたい場合は仮想環境を作る必要があります。
あと、よくわかりませんが、python3.8 に tensorflow1.14 はインストールできないようです。
- Tensorflow1系
$ conda create --name=tf1 python=3.7 jupyter cudatoolkit==10.1.243
$ conda activate tf1
$ conda install tensorflow-gpu==1.14.0
$ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
$ pip install cupy-cuda101 chainer chainercv
- Tensorflow2系
$ conda create --name=tf2 jupyter cudatoolkit==10.1.243
$ conda activate tf2
$ conda install tensorflow-gpu
$ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
$ pip install cupy-cuda101 chainer chainercv
GPUの動作確認
- Tensorflow
$ python -c 'from tensorflow.python.client import device_lib; device_lib.list_local_devices()'
- Pytorch
$ python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'
- CuPy
$ python -c 'import chainer; chainer.print_runtime_info()'
その他
-
Ubuntu がGPUを認識しているかの確認
$ sudo ubuntu-drivers devices
-
GPUドライバが正しくインストールされているかの確認
$ nvidia-smi
Ubuntu がGPUを認識しているかの確認
$ sudo ubuntu-drivers devices
GPUドライバが正しくインストールされているかの確認
$ nvidia-smi
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この問題について(NVIDIA CUDA toolkit on Ubuntu20.04), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/n-yamanaka/items/8301c5085bb4b972f274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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