Pour utiliser TensorFlow sur des GPU inférieurs à Titan

GPU pris en charge par TensorFlow

TensorFlow ne prend officiellement en charge que les GPU avec «NVidia Compute Capability» de 3,5 ou plus. En d'autres termes, il ne prend en charge que les GPU de Titan ou supérieurs. Ceci est expliqué dans «Facultatif: Installez CUDA (GPU sous Linux)» à https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup.html#installation-for-linux comme suit.

TensorFlow GPU support requires having a GPU card with NVidia Compute Capability >= 3.5. Supported cards include but are not limited to:

  • NVidia Titan
  • NVidia Titan X
  • NVidia K20
  • NVidia K40

Par conséquent, par exemple, si vous installez à l'aide du binaire TensorFlow pour le GPU actuellement distribué (12.7.2015), une erreur se produira si vous utilisez un GPU non pris en charge tel que GTX 960.

Cependant, vous pouvez installer TensorFlow pour les GPU avec «NVidia Compute Capability» de 3.0 en utilisant les «paramètres non officiels» décrits dans «Activation de Cuda 3.0» sur la même page.

point important

Notez qu'il existe de nombreuses bibliothèques incompatibles, dont la plupart ne sont pas prises en charge par les tests, simplement parce qu'elles disent «non officielles». Cela peut être confirmé par les précautions suivantes qui apparaissent lors de l'installation (étape 2 de «Procédure»).

WARNING: You are configuring unofficial settings in TensorFlow. Because some external libraries are not backward compatible, these settings are largely untested and unsupported.

procédure

Suivez les étapes ci-dessous pour installer réellement.

Suivez les étapes ci-dessous pour créer à partir des sources selon le site officiel (https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html):

  1. Exécutez juste avant "Configurer l'installation" de "Installer à partir des sources"
  2. Activez "paramètres non officiels" </ b> ("paramètres non officiels") dans . / Configure selon" Activation de Cuda 3.0 "
  • Le même contenu que ci-dessus est détaillé sur https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/25#issuecomment-156234658.
  1. Suivez «Créer le package pip et installer» pour créer une roue de pip et installer TensorFlow
  • (Cette procédure est effectuée lorsque vous souhaitez installer dans un environnement virtuel tel que pyenv, virtualenv. Lors de l'installation de TensorFlow sur le système python, ne créez pas de package pip et suivez "Construisez votre cible avec le support GPU".)

L'auteur a confirmé l'opération sur Geforce GTX 960 et Ubuntu 15.04 avec ce paramètre. (L'opération a été confirmée en exécutant https://github.com/woodrush/neural-art-tf.)

Recommended Posts

Pour utiliser TensorFlow sur des GPU inférieurs à Titan
Comment utiliser Dataiku sous Windows
Remarques sur l'utilisation des featuretools
Comment utiliser l'homebrew dans Debian
Comment installer TensorFlow sur CentOS 7
Comment utiliser mecab, neologd-ipadic sur colab
Comment utiliser l'Assistant Google sur Windows 10
Mémorandum sur l'utilisation du python gremlin
Comment utiliser Tensorflow dans un environnement Docker
Comment utiliser Python Kivy ④ ~ Exécution sur Android ~
Comment utiliser xml.etree.ElementTree
Comment utiliser Python-shell
Remarques sur l'utilisation de tf.data
Comment utiliser Seaboan
Comment utiliser la correspondance d'image
Comment utiliser le shogun
Comment utiliser Pandas 2
Comment utiliser Virtualenv
Comment utiliser numpy.vectorize
Comment utiliser pytest_report_header
Comment utiliser partiel
Comment utiliser Bio.Phylo
Comment utiliser SymPy
Comment utiliser x-means
Comment utiliser WikiExtractor.py
Comment utiliser IPython
Comment utiliser virtualenv
Comment utiliser Matplotlib
Comment utiliser iptables
Comment utiliser numpy
Comment utiliser TokyoTechFes2015
Comment utiliser venv
Comment utiliser le dictionnaire {}
Comment utiliser Pyenv
Comment utiliser la liste []
Comment utiliser python-kabusapi
Comment utiliser OptParse
Comment utiliser le retour
Comment utiliser pyenv-virtualenv
Comment utiliser imutils
Comment utiliser le contrôleur audio C216 sur Arch Linux
Un mémorandum sur l'utilisation de keras.preprocessing.image de Keras
Autoencoder dans Chainer (Remarques sur l'utilisation de + trainer)
Comment utiliser Django avec Google App Engine / Python
[Astuces] Comment utiliser l'iPhone comme caméra Web sous Linux
Comment utiliser Qt Designer
Comment utiliser la recherche triée
[gensim] Comment utiliser Doc2Vec
python3: Comment utiliser la bouteille (2)
Comprendre comment utiliser django-filter
Comment utiliser le générateur
[Python] Comment utiliser la liste 1
Comment utiliser FastAPI ③ OpenAPI
Comment s'inscrire auprès de pypi
Comment utiliser Python Argparse
Comment utiliser IPython Notebook
Comment utiliser Pandas Rolling