Richten Sie die Arbeitsaufzeichnung von Tensorflow, CUDA, cuDNN unter Ubuntu 20.04 CUDA Edition ein

Inhalt dieses Artikels

Ich habe die Arbeit aufgezeichnet, als CUDA und cuDNN, die der Version von Tensorflow entsprechen, lokal für maschinelles Lernen mit Tensorflow installiert wurden.

In diesem Artikel wurden CUDA 10.1 und cuDNN 7.6 für die Verwendung von Tensorflow 2.3.0 eingerichtet.

Umgebung

Ubuntu 20.04

Referenzseite

https://codelabo.com/posts/20200229081221
https://medium.com/@exesse/cuda-10-1-installation-on-ubuntu-18-04-lts-d04f89287130

Struktur dieses Artikels

--1: Installation des NDIVIA-Treibers -2: CUDA-Setup --3: cuDNN-Setup

CUDA-Setup

1 Vorbereitungen

Finden Sie heraus, welche CUDA- und cuDNN-Version Sie für die Version von Tensorfow benötigen, die Sie verwenden möchten. Sie können dies auf der [offiziellen Website] von tensorfow (https://www.tensorflow.org/install/source) überprüfen.

2 Laden Sie das CUDA-Installationsprogramm herunter

Bei der Installation von CUDA wird das CUDA-Toolkit installiert. Verwechseln Sie CUDA nicht mit dem CUDA-Toolkit.

Nur die neueste Version von cuda kann vom regulären Download auf der offiziellen Website heruntergeladen werden. Laden Sie sie daher aus dem Archiv herunter.

Sie können die Version, die Sie herunterladen möchten, unter NVIDIA CUDA Archived Documentation auswählen. Klicken Sie hier, um die Dokumentation für jede Version anzuzeigen (https://docs.nvidia.com/cuda/archive/).

Wählen Sie die gewünschte CUDA aus den archivierten Versionen aus

CUDA 10.1

• Select Target Platform
  Linux

• Architecutre
  x86_64

• Distribution
  Ubuntu

• Version
  18.04

• Installer Type
  runfile [local]

Führen Sie den Befehl wget aus, der in den obigen Auswahlelementen im Terminal überprüft wurde.

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

3 Führen Sie das Installationsprogramm aus

Die offizielle Dokumentation Kurzanleitung vor dem Ausführen des Installationsprogramms Da die erforderlichen Arbeiten aufgelistet sind, führen Sie sie nacheinander aus.

3.1 Deaktivieren des Nouveau-Treibers

--Bestätigungsbefehl

#Überprüfen Sie, ob der Jugendstil geladen ist(Wenn nichts herauskommt, müssen Sie möglicherweise die Ungültigmachungsarbeit nicht ausführen)
$ lsmod | grep nouveau

Ändern Sie die Arbeit in Ungültigkeit

in etc / modprobe.d / blacklist-nouveau.conf

blacklist nouveau  
options nouveau modeset=0  

Beschreiben und anpassen.

$ cd /etc/modprobe.d
$ sudo touch blacklist-nouveau.conf
$ sudo chmod 777 blacklist-nouveau.conf
$ echo blacklist nouveau > blacklist-nouveau.conf
$ echo options nouveau modeset=0 >> blacklist-nouveau.conf

$ cat blacklist-nouveau.conf #Überprüfen Sie den Inhalt

Kernel-Initramfs neu generieren

sudo update-initramfs -u

3.2 Fügen Sie dem Kernel-Parameter "3", "nomodest" hinzu, um den Runlevel vorübergehend auf 3 zu setzen und neu zu starten

• Ich musste diese Arbeit nicht machen.

Über Runlevel

--3 Mehrbenutzermodus (Textanmeldung) --5 Mehrbenutzermodus (grafische Anmeldung)

Überprüfen Sie den aktuellen Laufpegel

$ runtime
N 5

• Wechseln Sie zu Stufe 3

$ systemctl set-default multi-user.target

• Wechseln Sie zu Stufe 5

$ systemctl set-default graphical.target

Verfahren

1 Drücken Sie beim Start sofort die Umschalttaste, um das Grub-Menü anzuzeigen

Wenn es auch nach dem Verschieben nicht angezeigt wird, wird empfohlen, das Grub-Menü so einzustellen, dass es bei jedem Start angezeigt wird. Grub-Menü So löschen Sie: https://qiita.com/ricrowl/items/1d038d6b4412feedb25e

2 * Klicken Sie auf "E", wenn es bei Ubuntu einen Punkt gibt.

3 Schreiben Sie "3" und "nomodeset" nach leisem Spritzen in die als nächstes angezeigte Linux-Zeile und Strg + X.

Runlevel 3 bedeutet, dass Xserver nicht gestartet wird. Nomodeset blockiert das Laden des Nouveau-Moduls. Dies ermöglicht das Laden des NVIDIA-Moduls nach dem Build.

3.3 Erstellen Sie eine xorg.conf-Datei, die die NVIDIA-GPU für die Anzeige verwendet

$ sudo nvidia-xconfig

Als ich danach neu startete, verschwand das HDMI-Signal von Mazabo. Stellen Sie eine Verbindung zu anderen Videoanschlüssen der GPU her. Ich habe die Bedeutung dieses Befehls nicht untersucht, daher muss ich ihn später untersuchen.

3.4 Downgraden Sie die gcc-Version.

Die vorhandene gcc-Version 9.3 wird unterstützt, sodass die neueste gcc-Version beim Ausführen von .run einen Fehler verursacht

udo apt -y install gcc-8 g++-8
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 8
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-8 8

Referenz: https://askubuntu.com/questions/1236188/error-unsupported-compiler-version-9-3-0-when-installing-cuda-on-20-04 In der Tensorflow-Dokumentation wird gcc 7.3.1 empfohlen, aber ich könnte es mit gcc 8 ausführen.

3.5 run run file

sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run #--silent

Wenn Sie .run ausführen, haben Sie die Möglichkeit, auch den versino.418-Treiber zu installieren. Wenn Sie es mit der Option --silent in der Kurzanleitung ausführen, wird der Treiber für versino.418 automatisch installiert, sodass aufgrund eines Konflikts mit dem zuvor installierten Treiber ein Fehler auftritt. Ohne Optionen ausführen.

3.6 Durch CUDA PATH gehen

echo -e "\n## CUDA and cuDNN paths"  >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashr
source ~/.bashrc

3.7. Bestätigung der CUDA

nvcc -V