深層学習モデルをGPUで動かしたい！！！
ただ自分が無知でめちゃくちゃに時間がかかったので、そんな人がもう現れないために。

前提

OS：CentOS Linux release 7.9.2009
GPU：TU106 [GeForce RTX 2060 SUPER]
Tensorflow：2.2.0

バージョン確認

結局これが一番大事、、
TensorflowとCUDA,cuDNNのバージョン確認
→ https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations
以下のURLにもいろいろと。
→ https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

環境構築手順

①NVIDIAドライバーをインストールする

まず、デフォルトのnouveau ドライバーを無効化するらしいです。
ただ、私は最初から何もなかったので飛ばしました。

$ lsmod | grep nouveau
$ vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
# 最終行に追記 (ファイルがない場合は新規作成)
$ blacklist nouveau
$ options nouveau modeset=0
$ dracut --force
$ reboot

必要なパッケージをインストール。

$ yum -y install kernel-devel-$(uname -r) kernel-header-$(uname -r) gcc make

NVIDIAサイトより、コンピューターに搭載されているグラフィックカード用のドライバーをダウンロード。
→ https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en
調べる際、OSとGPUがなんなのかは以下のコマンドでわかります。

#OS
$ grep -H "" /etc/*version ; grep -H "" /etc/*release

#GPU
$ lspci | grep -i nvidia

そしてインストール。

$ bash (ダウンロードしたドライバー)

いろいろ聞かれますが、上手いこといけたらcompleateって言われます。

グラフィックカードの状態は、以下で確認できます。

$ nvidia-smi

②CUDAのインストール

CUDA (Compute Unified Device Architecture)
NVIDIA 社製グラフィックカードによる GPU コンピューティング GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units) プラットフォーム

以下のURLから適切なリポジトリをダウンロードします。
→ https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Installer Typeはrpm(network)を選択しました。

コマンドを出してくれます。（ありがたい）

$ sudo yum-config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo
sudo yum clean all
sudo yum -y install nvidia-driver-latest-dkms cuda
sudo yum -y install cuda-drivers

そしてインストール。

$ yum --enablerepo=epel -y install cuda-10-2

パスを通します。

$ vi /etc/profile.d/cuda102.sh
# 新規作成
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
$ source /etc/profile.d/cuda102.sh

念の為、~/.bashrcにも通してたら良いかも。
確認！！

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89

操作確認できるらしいですけど、めんどくさいので省略しました。

③cuDNNのインストール

cuDNN は深層ニューラルネットワークに対するプリミティブの GPU で高速化されたライブラリです。
インストールするのに会員登録的なのが必要です。
無料だしすぐ終わるので、パッと。
→ https://developer.nvidia.com/cudnn

必ずCUDAと対応したバージョンをダウンロード！！！！！
ダウンロードしたcuDNNを解凍したい場所にうつして、解凍したあとにいろいろとコピー。

$ tar zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
$ cp ./cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.2/include/ 
$ cp -a ./cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.2/lib64/

②で作ったファイルにパスを通します。

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/extras/CUPTI/lib64

$source /etc/profile.d/cuda102.sh

これで確認。

$ ldconfig -p | grep cudnn
libcudnn.so.7 (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.7
libcudnn.so (libc6,x86-64) => /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so

さて、、tensorflowが動くか確認しよう。

$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.test.is_gpu_available()
...#いろいろと出てます。
False

False！！！！失敗やんけ、、、
エラー文を見てみると、こんな文が。

Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1'; dlerror: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory

あ、CUDA-10.1もいるのか。ということで、10.2 と同様にインストール。
ただしバージョンは10.2のままにしておきました。
そしてまたtensorflowが動くか確認すると、

$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.test.is_gpu_available()
...#いろいろと出てます。
True

うまくいきました。

他に出たエラー

CNNを動かしたくて、GPU入れたのに以下のエラーが出ました。

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError:  Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above.

なんなの、、意味がわからないけど、調べたら解法ありました。
→ https://qiita.com/ysuzuki19/items/b727bbcb45f1cad37630

CentOS7でGPU環境構築

前提