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NvidiaドライバとCUDAとcuDNNとTensorflow-gpuとPythonのバージョンの対応

Nvidiaドライバ,CUDA,cuDNN,tensorflow-gpu,Pythonのバージョンの対応はとても重要らしい。
NvidiaドライバはCUDAのバージョンに合わせて,CUDAとcuDNNとPythonはtensorflowのバージョンに合わせる。
合っていないと,ログインループに陥ったり,The system is running in low-graphics modeになったりした。
とにかく最新をダウンロードするのではなく,バージョンの対応を事前に確認する必要があったもよう。

例:確認環境

  • Ubuntu 16.04
  • GeForce RTX 2080 ti

確認①Nvidiaドライバ

自分のGPUに対応するドライバのチェック➡https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
image.png
検索を押すと,
image.png
こんな感じで出てくる。
なるほどおー,418なのね!と思っておく。

確認②ドライバとCUDA

ドライバとCUDAの対応を確認➡https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
image.png
上の表を見ると,ドライバは418で最新が入れられるし,なんでもOKか!と思っておく。
もし自分のGPUに対応するバージョンが384.81なら,CUDAは9.0以下しか入れられない。

確認③CUDAとcuDNNとtensorflow-gpu

CUDAとcuDNNとtensorflow-gpuのバージョンの対応➡https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems
(サイト内ではcpu版tensorflowの対応表もあります。)
image.png
ここで,最新のtensorflow-gpuは1.13.0 で対応しているCUDAは10.0なのね,10.1は対応してないのね,と分かる

ということで,Nvidiaのドライバは410.48,CUDAは10.0,cudNNは7.4,tensorflow-gpuは1.13.0です。
tensorflow-gpuをpip installする環境はPythonの2.7か3.3~3.6でないとダメみたいです。

で,インストールにうつる。
インストールの手順はここに書いた➡https://qiita.com/konzo_/items/3e2d1d7480f7ef632603

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