Mettre TensorFlow dans une instance P2 avec pip3

Mettez simplement Python3 dans l'instance p2 et mettez TensorFlow avec pip. Jouez avec Tesla K80.

Exigences

TensorFlow est comme d'habitude

En ce qui concerne la capacité de calcul, Tesla K80 a 3,7, vous pouvez donc être assuré. CUDA GPUs | NVIDIA Developer

Méthode d'introduction

Configurer une instance

TensorFlow semble aimer Ubuntu, j'ai donc recherché AMI sur Ubuntu officiel. Ubuntu Amazon EC2 AMI Finder

J'ai essayé le gars Ubuntu 16.10 hvm: ebs-ssd.

Mettez ce dont vous avez besoin

Classique

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

Python3 (avec 3.5.2+)

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

Le dernier CUDA est 8. Vous pouvez trouver les commandes que vous pouvez apporter avec wget en suivant le flux de Téléchargements CUDA 8.0 | Développeur NVIDIA.

sudo apt-get wget
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo apt-get update
rm cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo apt-get install cuda

Pour cuDNN, vous devez créer un compte et apporter la bibliothèque cuDNN pour Linux de cuDNN Download | NVIDIA Developer pour la télécharger.

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

cd /usr/local/cuda/lib64
sudo ln -s libcudart.so libcudart.so.7.5

Les deux dernières lignes sont ʻImportError: libcudart.so.7.5: impossible d'ouvrir le fichier objet partagé: aucun fichier ou répertoire de ce type`. CUDA 7.5 échoue avec l'installation de pip et le docker (Ubuntu 14.04) · Problème n ° 20 · tensorflow / tensorflow.

Laissez-le par le chemin.

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_ROOT/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_ROOT/lib64

J'ai installé l'unité principale TensorFlow avec GPU.

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

Les références

Installing TensorFlow on an AWS EC2 P2 GPU Instance - ExpressionFlowExpressionFlow C'est le point de départ du code source.

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