Nvidia Titan XP + MacBook Pro + Akitio Node + Tensorflow + Kerasをインストールできました
手順の要点を書きました。
https://gist.github.com/jganzabal/8e59e3b0f59642dd0b5f2e4de03c7687
ここに私がやったことがあります：
この設定は私のために働いた、それが役立つことを願って
それに基づいています：https :
//becominghuman.ai/deep-learning-gaming-build-with-nvidia-titan-xp-and-macbook-pro-with-thunderbolt2-5ceee7167f8b
など：https :
//stackoverflow.com/questions/44744737/tensorflow-mac-os-gpu-support
ハードウェア
ソフトウェアのバージョン
- macOS Sierraバージョン10.12.6
- GPUドライバーバージョン：10.18.5（378.05.05.25f01）
- CUDAドライバーバージョン：8.0.61
- cuDNN v5.1（2017年1月20日）、CUDA 8.0：登録およびダウンロードが必要
- テンソルフローGPU 1.0.0
- ケラス2.0.8
手順：
GPUドライバーをインストールする
- システムをシャットダウンし、が表示されるまで（⌘およびR）キーを押して再度電源を入れます。これにより、回復モードになります。
- メニューバーから[ユーティリティ]> [ターミナル]をクリックし、「csrutil disable」と入力します。リブート」を押してこのコマンドを実行します。
Macが再起動したら、ターミナルで次のコマンドを実行します。
cd ~/Desktop; git clone https://github.com/goalque/automate-eGPU.git
chmod +x ~/Desktop/automate-eGPU/automate-eGPU.sh
sudo ~/Desktop/automate-eGPU/./automate-eGPU.sh
eGPUをMacから取り外し、再起動します。これは、eGPUのプラグを抜かなかった場合に重要です。再起動後に画面が黒くなることがあります。
Macが再起動したら、ターミナルを開いて次のコマンドを実行します。
sudo ~/Desktop/automate-eGPU/./automate-eGPU.sh -a
- TH2経由でeGPUをMacに接続します。
- Macを再起動します。
CUDA、cuDNN、Tensorflow、およびKerasをインストールします
現時点では、Keras 2.08にはtensorflow 1.0.0が必要です。Tensorflow-gpu 1.0.0にはCUDA 8.0が必要であり、cuDNN v5.1は私のために機能しました。他の組み合わせを試しましたが、うまくいかないようです
- CUDA 8.0のダウンロードとインストールCUDA Toolkit 8.0 GA2（2017年2月）
- それをインストールして、指示に従ってください
環境変数を設定する
vim ~/.bash_profile
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export DYLD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib:$CUDA_HOME:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib"
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
（bash_profileが存在しない場合は作成します。これは、ターミナルウィンドウを開くたびに実行されます）
- cuDNN（cudnn-8.0-osx-x64-v5.1）のダウンロードとインストールダウンロードする前に登録する必要があります
cuDNNファイルをCUDAにコピーする
cd ~/Downloads/cuda
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib/
環境を作成し、テンソルフローをインストールする
conda create -n egpu python=3
source activate egpu
pip install tensorflow-gpu==1.0.0
動作確認
次のスクリプトを実行します。
import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
with tf.Session() as sess:
print (sess.run(c))
環境にKerasをインストールし、テンソルフローをバックエンドとして設定します。
pip install --upgrade --no-deps keras # Need no-deps flag to prevent from installing tensorflow dependency
KERAS_BACKEND=tensorflow python -c "from keras import backend"
出力：
Using TensorFlow backend.
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.5.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:126] Couldn't open CUDA library libcuda.1.dylib. LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.8.0.dylib locally