環境
ubuntu 16.04 LTS
GTX1070
やること
Windowsの方でdiskpartを使っていたらubuntuが入っているディスクを掃除してしまうという事件が起きました。再度ubuntuをインストールして諸々入れ直している中で、TensorFlow・Kerasを入れるのに意外と苦労したので備忘録を兼ねて記録を残します。
CUDAをインストールする
TensorFlowやKeras自体のインストールは簡単なのですが、GPUに対応させるためCUDAと後述のcuDNNをインストールする必要があり、これに少々手間がかかります。
CUDAとはNVIDIAが提供しているGPU向けの統合開発環境で、TensorflowやChainerといった深層学習関連のライブラリはこれを前提としています。
①公式サイトからダウンロード
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
「Download Now」をクリックすると選択肢が出てくるので Linux > x86_64 > Ubuntu > 16.04 > deb〔network〕と進め右下に表示される「Download」を押してください。
②インストール
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_10.1.168-1_amd64.deb
$ sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
$ sudo apt update
& sudo apt install cuda
/usr/local/にcudaというフォルダが作成されていればオッケーです。
③パスの設定
ホームディレクトリにある.bashrcに下の2行を追加します。
$ vi ~/.bashrc
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
cuDNNをインストールする
CUDAと同じようにcuDNNも深層学習関連ライブラリの前提となっていますが、CUDAがGPGPUを利用する処理全般に使われるのに対して、cuDNNはディープラーニングの計算に特化しています。
①公式サイトからダウンロード
https://developer.nvidia.com/cudnn
左下の「Download cuDNN」をクリックするとログインを求められるので初めての場合は登録します。
ダウンロードページでライセンスに同意するとCUDAのバージョンごとの選択肢が現れるので、CUDAのインストール時にバージョンを指定していなければ一番上の最新のものを選びます。
すると多くのファイルが表示されますが、最初の「Library for Windows, Mac, Linux, Ubuntu and RedHat/Centos(x86_64 architecture)」にある「cuDNN Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)」と「cuDNN Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)」の2つをクリックしてダウンロードしてください。
②インストール
$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.0.64-1+cuda10.1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.0.64-1+cuda10.1_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get libcudnn7 libcudnn7-dev
libcudnn7-devの方を先にインストールしようとするとエラーになります。/usr/include/にcudnn.hというファイルが作成されていればオッケーです。
TensorFlow・Kerasのインストール
ここまで来れば簡単です。
$ pip install tensorflow-gpu
$ pip install keras
お疲れ様でした！