この記事の内容

tensorflowで機械学習するために、tensorflowのバージョンに対応するCUDAとcuDNNをローカルでインストールした時の作業を記録した。

本記事はtensorflow 2.3.0を使用するために、CUDA10.1とcuDNN7.6のセットアップを行った。

環境

Ubuntu 20.04

参考サイト

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

本記事の構成

1:NDIVIAドライバーインストール編
2:CUDAセットアップ編
3:cuDNNセットアップ編

CUDAセットアップ編

1 事前準備

使いたいtensorfowのバージョンに何のCUDA,cuDNNのバージョンが必要かを調べる。tensorfowの公式サイトで確認できる。

2 CUDAインストーラーをダウンロード

CUDAのインストールというのは実際にはCUDA toolkitのインストールである。CUDAとCUDA toolkitが混同しないように。

公式サイトの通常ダウンロードのところでは最新バージョンのcudaしかダウンロードできないため、アーカイブからダウンロード。

NVIDIA CUDA Archived Documentationで自分のダウンロードしいバージョンを選ぶことができる。
各バージョンのドキュメントはこちら

Archived Releases から目的のCUDAを選択

CUDA 10.1

Select Target Platform
Linux
Architecutre
x86_64
Distribution
Ubuntu
Version
18.04
Installer Type
runfile [local]

上記の選択項目にチェックをしてでてきたwgetコマンドをターミナルで実行。

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

3 インストーラーの実行

公式ドキュメントのQuick start guideにはインストーラーの実行前に必要な作業が載っているのでそれを順次実行する。

3.1.Nouveauドライバの無効化

確認コマンド

#nouveauがロードされているかを確認 (何も出なかったら無効化の作業をしなくていいかも)
$ lsmod | grep nouveau

無効化への変更作業

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

blacklist nouveau  
options nouveau modeset=0

を記述して適応する。

$ 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 #中身確認

カーネルinitramfsを再生成

sudo update-initramfs -u

3.2 runlevelを一時的に３にして再起動するためにkernel parameterに"3","nomodest"を追加

※この作業はしなくても大丈夫だった。

runlevelについて

3 マルチユーザーモード（テキストログイン）
5 マルチユーザーモード (グラフィカルログイン)

現在のrunlevelの確認

$ runtime
N 5

level3への変更

$ systemctl set-default multi-user.target

level5への変更

$ systemctl set-default graphical.target

手順

1 起動時、すぐShiftを押すてgrub menuを表示

Shiftをしても出ない場合、起動ごとにgrub menuを出す設定をするといい。
grub menu出し方:https://qiita.com/ricrowl/items/1d038d6b4412feedb25e

2 * Ubuntuのところにポイントがある時に「E」をクリック。

3 次に表示されるlinuxの行のquiete splash　のあとに　"３"と"nomodeset"を記述してctr+X

runlevel 3は、Xserverを起動しないことを意味し、nomodesetはnouveauモジュールのロードをブロックこれは、ビルド後にnvidiaモジュールをロードできるようにするためです。

3.3 表示にNVIDIAGPUを使用するxorg.confファイルを作成

$ sudo nvidia-xconfig

これをしたあとに再起動するとマザボからのHDMIの信号がなくなった。GPUの他の映像ポートに繋いで対処。
このコマンドの意味は調べていないので、後で調べる必要がある。

3.4 gccのバージョンをグレードダウンする。

既存のgccのバージョン9.3はサポートしていため、最新のgccのバージョンでは、.runの実行でエラーが生じる

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

参考：https://askubuntu.com/questions/1236188/error-unsupported-compiler-version-9-3-0-when-installing-cuda-on-20-04
tensorflowのドキュメントでは、gcc7.3.1を推奨しているが、gcc8でも実行できた。

3.5 runファイルの実行

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

.runの実行時では、versino.418のドライバーもインストールするかの選択がある。Quick Start guideの--silentオプションをして実行すると自動でversino.418のドライバーもインストールしてしまうため、先に入れたドライバーと競合してエラーが生じてしまう。何もオプション付けないで実行する。

3.6 CUDAのPATHを通す

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.CUDAの確認

nvcc -V