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仮想環境でtensorflowを実行するために以下URLを参考にwsl2で環境構築を行いましたが、
torchではGPUが認識できていてtensorflowでは認識ができていません。
URL: https://qiita.com/tacotacorice/items/182e5c9a9d313d46a26a
使用しているCUDA Version:12.0です。
そこでdockerの使用を検討し、以下のURLを参考に環境構築を行いました。
URL：https://zenn.dev/keison8864/articles/tensorflow-docker
ところが通常通り以下画像のimageを実行してもGPUが認識されませんでした。
加えてdockerの実行のコマンドを以下にしてもエラーが発生しました。
その他色々試行しましたが解決法が分からず、有識者の方ご教示いただくこと可能でしょうか。
よろしくお願い致します。
ドライバが古いみたいです。CUDA12.3に対応した新しいドライバをインストールしてみてください。
@fotshuh
Questioner
コメントありがとうございます。Windowsで新しくドライバーをインストールし、WSL2でcuda12.3 をインストールしましたが、ドライバーをWSL2環境で更新する方法が分からず、大変お手数ですが方法ご教示いただくこと可能でしょうか。
Requirement error Less than condition cuda>=12.3
Update the driver to a newer version or use an earlier cuda container.
上記エラーメッセージから、コンテナとドライバのバージョンが合ってないのですが、
TensorFlowのバージョンは2.13.1で、適合するCUDAバージョンは11.8なので
コンテナ内で使われているバージョンとも合ってないようです。
Ubuntuでtensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyterをpullしてみたのですが、
TensorFlowのバージョンは2.17.0で、適合するCUDAバージョンは12.3でした。
イメージが新しくないのかな？
スクショのnvidia-smiも470.256.02(適合CUDA11.4)にドライバは528.79なので
なんか色々混ざってるように見えますが、、、、
一度作り直してみては？
@fotshuh
Questioner
お返事が遅くなり申し訳ありません。本件一旦保留にしていました。先ほどドライバーを新しくし、cuda toolkitのバージョンも新しくしたところ実行できました。ご回答頂きありがとうございました。
ターミナルで、nvidia-smiコマンドは表示されますでしょうか。
tensorflowはGPU対応しているものをインストールする必要があります。Anacondaで管理するのが簡単だと思います。
AnacondaからGPU対応のtensorflowを使う方法として、以下の記事をご参照ください。
コメント頂きありがとうございます。WSL2でdockerコンテナ内では認識されていないです。WSL2のdockerを使用しない環境下では認識されており以下のような出力となっています。
Anacondaでの環境構築の方法お送りいただきありがとうございます。ただ、VSCodeの方がdockerやGitの管理がしやすいため、今のところはVSCodeで検討しており、VSCodeで環境構築が不可だった場合そちらを検討させて頂きたいと思います。宜しくお願い致します。
nvidia-smiの結果共有ありがとうございます。dockerコンテナやVSCodeなど詳しくないためお力になれず、すみません。健闘を祈ります。
