NVIDIA CUDA toolkit on Ubuntu20.04

システム構成

• PC：DELL XPS15 2017（GeForce GTX 1050）
• OS：Ubuntu Linux 20.04 LTS Desktop 日本語版

CUDA Toolkitインストール

このインストール方法は Anaconda の Python を利用しないと使えないかもしれないです。
conda install でAnaconda で用意されている CUDA と cuDNN をインストールしているように見えます。

1. Ubuntu のログインメニューから「ソフトウェアのアップデート」を開く

2. 「追加のドライバー」タブで「NVIDIA driver metapackageをnvidia-driver-440から使用します（プロプラエタリ）」を選択して、「変更の適用」ボタンを押下

   

3. CUDA Toolkit のインストール

   $ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
   

Anacondaのインストール

$ sh ./Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

Tensorflow、Pytorch、CuPyのインストールと動作確認

Tensorflow1系と2系は同居できないので、両方を使いたい場合は仮想環境を作る必要があります。
あと、よくわかりませんが、python3.8 に tensorflow1.14 はインストールできないようです。

• Tensorflow1系

  $ conda create --name=tf1 python=3.7 jupyter cudatoolkit==10.1.243
  $ conda activate tf1
  $ conda install tensorflow-gpu==1.14.0
  $ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
  $ pip install cupy-cuda101 chainer chainercv
  

• Tensorflow2系

  $ conda create --name=tf2 jupyter cudatoolkit==10.1.243
  $ conda activate tf2
  $ conda install tensorflow-gpu
  $ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
  $ pip install cupy-cuda101 chainer chainercv
  

GPUの動作確認

• Tensorflow

  $ python -c 'from tensorflow.python.client import device_lib; device_lib.list_local_devices()'
  

• Pytorch

  $ python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'
  

• CuPy

  $ python -c 'import chainer; chainer.print_runtime_info()'
  

その他

1. Ubuntu がGPUを認識しているかの確認

   $ sudo ubuntu-drivers devices
   

2. GPUドライバが正しくインストールされているかの確認

   $ nvidia-smi