TensorFlowの場合、CUDAをインストールします。Ubuntu 16.04でこれを行うにはどうすればよいですか?
TensorFlowの場合、CUDAをインストールします。Ubuntu 16.04でこれを行うにはどうすればよいですか?
回答:
Linuxのインストールガイドがあります。ただし、基本的には次の手順のみです。
md5sum cuda_7.5.18_linux.run
。正しい場合のみ続行してください。sudo apt-get purge nvidia-cuda*
-ドライバーもインストールする場合は、sudo apt-get purge nvidia-*
)。
sudo service lightdm stop
/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
次の内容のファイルを作成します。
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u
sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --override
。必ずy
シンボリックリンクについて言ってください。
sudo service lightdm start
こちらもご覧ください:NVIDIA CUDA with Ubuntu 16.04 beta on a laptop(待ちきれない場合)
注:はい、経由でインストールする可能性がありapt-get install cuda
ます。パスを変更し、他のツールのインストールをより困難にするため、使用しないことを強くお勧めします。
また、Ubuntu 16.04にCuDNNをインストールする方法にも興味がありますか?。
*:このスクリプトではディスプレイドライバーをインストールしないでください。彼らは老いている。http://www.nvidia.com/Download/index.aspxから最新のものをダウンロードします
次のコマンドは、現在のCUDAバージョンを表示します(最終行):
$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
次のコマンドは、ドライバーのバージョンと使用しているGPUメモリの量を表示します。
$ nvidia-smi
Fri Jan 20 12:19:04 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57 Driver Version: 367.57 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce 940MX Off | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| N/A 75C P0 N/A / N/A | 1981MiB / 2002MiB | 98% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1156 G /usr/lib/xorg/Xorg 246MiB |
| 0 3198 G ...m,SecurityWarningIconUpdate<SecurityWarni 222MiB |
| 0 6645 C python 1510MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
パニックにならないでください。コンピューターに何も表示されない場合でも、次の手順を実行すると以前の状態に戻ります。
mount -o remount,rw /
(-
ある?
と/
される-
アメリカのレイアウトで)sh cuda_7.5.18_linux.run --uninstall
sudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings
グラフィックドライバーのインストールには少し注意が必要です。これは、グラフィックサポートなしで実行する必要があります。
dpkg -l | grep -i nvidia
sudo apt-get remove --purge nvidia-WHATEVER
sudo service lightdm stop
reboot
PCにnouveauドライバーをブラックリストに登録する必要があるかもしれません(ドイツ語のチュートリアル)sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
インストーラーを実行する前に必ず実行してください。これにより、実行しているものに固有のカーネルヘッダーと開発パッケージが確実に存在し、ドライバーのインストールの失敗に直面することはありません!
.runファイルを介して何度もインストールしようとしましたが、何らかのエラーが常に入り込み、ログインループに遭遇するか、表示が完全に失われました。したがって、ディスプレイマネージャーをいじるのではなく、.debファイルを使用することをお勧めします。
Linux向けNVIDIA CUDAインストールガイド は、完全な詳細をリストする優れたリンクです。各ステップに記載されているとおりに実行してください。
Nvidiaドライバーをインストールするには、次のことができます。
Ubuntuの左上隅にある「Search your Computer」メニューで「Additional Drivers」を検索します(System Settings-> Software and Updates-> Additional Driversを実行することもできます)
表示されるメニューで、Nvidiaドライバーのいずれかを選択して[変更を適用]をクリックします(この手順ではインターネットを使用します。それでも失敗する場合は、プロキシサーバーがダウンロードをブロックしている可能性があります)
システムを再起動します。
ターミナルウィンドウを開き、nvidia-smiと入力します。ドライバーが正しくインストールされていれば、次のようなものが表示されるはずです。
+ ------------------------------------------------- ----- + | NVIDIA-SMI 3.295.41ドライバーバージョン:295.41 | | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- + | Nb。名前| バスID表示 | 揮発性ECC SB / DB | | ファン温度消費電力/キャップ| メモリ使用量| GPU使用率 Mを計算します。 | =============================== + ================ ===== + ====================== | | 0.テスラC2050 | 0000:05:00.0オン| 0 0 | | 30%62 C P0 N / A / N / A | 3%70MB / 2687MB | 44%デフォルト| | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- | | 計算プロセス:GPUメモリ| | GPU PIDプロセス名使用法| | =============================================== ============================ | | 0. 7336 ./align 61MB | + ------------------------------------------------- ---------------------------- +
これで、前のリンクに従ってCUDAを簡単にインストールできます。簡単に言うと:
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
ここからツールキットをダウンロードして、.deb
ファイルをインストールします(それに応じて名前を置き換えます)。
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
次に実行します:
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /
。インストールにより、ドライバがnvidia-381から-375にダウングレードされたことに注意してください。私はそこに置いた。
Unknown: Unknown This device is not working
と、次のメッセージが表示されます。 次に、使用するかどうかを尋ねられますProcessor microcode firmware for Intel CPUs
。私はそれを使うべきですか?ありがとうございました。
また、Cuda 8.0をUbuntu 16.04にインストールするために、異なるアプローチを試しました。最後に、これらはトリックを実行する手順です。このチュートリアルに従い、修正された手順を次のように更新しました。
システムを更新する
apt-get update && apt-get upgrade
VirtualGLをダウンロードしてインストールします。インストールする
dpkg -i virtualgl*.deb
CUDA 8.0 をダウンロードしてインストールし、インストールします。インターネット経由で行うことをお勧めします。このように、
必要な依存関係をインストールします。
apt-get install linux-headers-$(uname -r)
apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
ホームディレクトリにある.bashrcのシステムPATHを更新します。それらを別の場所にインストールする場合は、それに応じてパスを更新してください。
export PATH=$PATH:/opt/VirtualGL/bin
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
bumblebee-nvidiaとprimusをインストールします。
apt-get install bumblebee-nvidia primus
bumblebee構成ファイルを編集して、NVIDIAドライバーを使用していることをbumblebeeが認識できるようにします。システムに応じてパスを更新してください。ここに役立つ参照ビューがあります。
sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf
追加:
[bumblebeed]
ServerGroup=bumblebee
TurnCardOffAtExit=false
NoEcoModeOverride=false
Driver=nvidia
XorgConfDir=/etc/bumblebee/xorg.conf.d
Bridge=auto
PrimusLibraryPath=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/primus:/usr/lib/i386-linux-gnu/primus
AllowFallbackToIGC=false
Driver=nvidia
[driver-nvidia]
KernelDriver=nvidia
PMMethod=auto
LibraryPath=/usr/lib/nvidia-367:/usr/lib32/nvidia-367
XorgModulePath=/usr/lib/xorg,/usr/lib/xorg/modules
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
Driver=nouveau
[driver-nouveau]
KernelDriver=nouveau
PMMethod=auto
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nouveau
以下を実行して、ビデオカードのPCIアドレスを記録します。
$ lspci | egrep 'VGA|3D'
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 5916 (rev 02)
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 179c (rev a2)
xorg.conf.nvidiaファイルを編集して、ビデオカードのPCIアドレス(私にとっては01:00.0)を認識できるようにします。セクション「ServerLayout」の下で以下のようにPICアドレスを更新します
sudo nano /etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
追加:
Section "ServerLayout"
Identifier "Layout0"
Option "AutoAddDevices" "false"
Option "AutoAddGPU" "false"
BusID "PCI:01:00.0"
システムを再起動し、いくつかのサンプルコードの実行を楽しんでください。
sudo shutdown -r now
私のために働いたステップ:
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit または 1 '。こちらのインストール手順
Software&Updates / Additional Driversからnvidiaドライバーを選択する必要があります(私のコンテキストでは375)
再起動時にブルースクリーンに従い、そこからのみ、nvidiaドライバーのインストール中に設定されたパスワードを入力してセキュアブートを無効にします。(BIOSを使用して無効にしたセキュアブートは機能しませんでした)。
これで、インストールテストの出力が成功しました。
しばらく前にこれに関するブログ記事を書きました-Nvidia CUDA toolkit installation-ubuntu 16.04 LTS-notes /
私の環境:デュアルブートWindows 10およびUbuntu 16.04 LTS。
ここでいくつかの主要な学習内容をコピーして貼り付けます。詳細な手順については、ブログの投稿を参照してください(重複を避けるため)
いくつかの記事を読んだ後、動作するようになりました。すでにコンピューターにATIカードがあり、非常に便利でした。ATIの横にGTX 1070をインストールし、Kubuntu 16.04のインストールを開始しました。最初はATIカードに接続されたディスプレイにのみ画像があり、ベンダーのWebサイトからダウンロードしたNVIDIA-Linux-x86_64-367.27.runドライバーをインストールできました。CUDAをインストールするには、cuda_7.5.18_linux.runファイルをダウンロードしました。2つのスイッチを使用してcudaツールキットをインストールしました。
cuda_7.5.18_linux.run --silent --toolkit
cudaサンプルは、.runファイルからインストールすることもできます。1つの問題は、cudaがgcc5を好まないことでした。そのsudo apt-get install gcc-4.8
ため、次の方法でデフォルトのgccをこのバージョンに変更しました。
cd /usr/bin/
sudo unlink gcc
sudo ln -s gcc4.8 gcc
sudo unlink g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
cudaをインストールした後、gccをgcc5に置き換えました。cudaサンプルのコンパイルもgcc4.8で行う必要があります。gcc4.9は動作する可能性がありますが、試しませんでした。
一般的に推奨される方法は、依存関係を処理するためのより堅牢な方法とSWを削除するためのより信頼性の高い方法を提供するため、debファイルを使用してSWをインストールすることです。CUDA 8.0リリース候補は、その方法で16.04(開発ゾーン内)で利用可能でしたが、現在、Ubuntu 16.04のCUDA 8.0はdebファイル(ローカル)および(ネットワーク)で利用可能です:https : //developer.nvidia.com/cuda -ダウンロード
念のため、Ubuntu 16.04は想定された場所にcudaをインストールしない場合があります/usr/local/cuda-8.0.61
。したがってexport PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}
、動作しない場合があります。
Ubuntu 16.04に「cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb」をインストールしようとしていたとき、ここの指示に従ってくださいhttp://docs.nvidia.com/cuda/cuda -インストールガイド-linuxの/ index.htmlを#インストール後-アクション。ただし、cuda-install-samples-8.0.61.sh \ homeまたはnvcc -Vをコンパイルできませんでした
Ubuntu /usr/local/cuda-8.0
は想定された場所の代わりにcudaをインストールしたことが判明しました/usr/local/cuda-8.0.61
。したがって、私はに変更export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}
しexport PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
、cudaを正常にインストールしました。
私の場合、受け入れられた答えはうまくいきませんでした。次の仕様でCUDA 8.0をラボトップにインストールしていました。
次のガイドでは、最初にNVIDIAドライバーをインストールしてから、CUDA 8.0をインストールします。
リストで、グラフィックカードを見つけます。カードに使用できるドライバーの中から、NVIDIAの専用ドライバーを選択します。次に[変更を適用]ボタンを押します。私の場合、「NVIDIA Corporation:GM107M [Geforce GTX 950M]」というグラフィックカード名の下で、2つの選択肢がありました。
でデフォルトのインストール済みビデオドライバーを削除します$ sudo apt remove xserver-xorg-video*
。
cuda_8.0.61_375.26_linux.run
。$ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
ます。
375.66
よりも高いドライバーバージョンが既にある375.26
ため、インストールしないことにしました。ld.so.conf
、次のエラーが発生する場合:このリンクlibEGL.so.1 is not a symbolic link
からの指示に従ってください。これは、ラップトップを書いている間にラップトップを数回ねじ込んでいたので、looooongの答えです。しかし、他の人にも役立つかもしれないので、長く保つことをお勧めします;)私の答えの最良の部分は、Edited-Updatedから始まります
すっごく、私はここと他の場所のすべての答えを読んだ、なぜかわからないが、それらのそれぞれが私に問題を引き起こす:(
4日後、ここでLinuxを前後に再インストールするのが私にとってうまくいった方法です。
メインの手順に進む前に、別の方法について説明します。
ラップトップを使用している場合の代替方法:
そのため、ラップトップでnvidiaとIntel GPUを切り替えるには、
sudo prime-select intel
sudo prime-select nvidia
言い換えると、通常の使用時と、nvidiaにディープラーニングスイッチを使用するときはいつでも、Intelに切り替えてnvidiaをインストールし、intelに戻すことができます。
とにかく、
最終的に私のために働く主な方法について話させてください(ここの情報は主にLinkから取得されています):
すべての既存のnvidia / cudaのものを削除してパージします。
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia-cuda*
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
次に、すべてを更新します。
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo reboot
これで、ログインできず、ループに陥る可能性があります...
心配する必要はありません、私は50回以上直面しました...
ctr+alt+F2
ユーザー名とパスワードを押してください
これらを入力してください:
sudo service lightdm stop
オプションで、一部の人はこれを入力する必要があります。 sudo init 3
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
追加
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
それに保存して終了します。
次に入力します:
sudo update-initramfs -u
cuda .runファイルがあるファイルに移動して、次のように入力します。
sudo sh cuda_8.0_linux.run --override
sudo service lightdm start
sudo reboot
運がよければ、今すぐログインできるはずです。ご想像のとおり、私は幸運な人ではなかったので、ログインできませんでした。だから私はctr+Alt+F2
もう一度押して、次のことをしなければなりませんでした:
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
これでようやくログインできました。
ここで、パスを設定し、インストールを確認します。
タイプ:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
nvidia-smi
nvcc -V
cuda 8があることを示しているはずです。
また、万が一の場合にもこれらを行うことができます:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
gedit ~/.bashrc
最後にこれらを追加します。
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
# Added by me on 2013/06/24
PATH=~/bin:$PATH
export PATH
geditを保存して終了します。タイプ:
sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64
私以上のことを知っている人への質問:
すべてが機能しているように聞こえますが、システムを数秒間シャットダウン/再起動すると表示されます
だから、すべてが動作しますが、私シャットダウンが/それは示して、数秒のための私のシステムを再起動したときのような音「のロードカーネルモジュールの起動に失敗しました」私はこのtryied ポストをあなたがそれを修正する方法を知っていれば私に知らせてください支援されていません。
----------------
編集済み-更新済み
何だと思う、私は再びねじ込んだ。
しかし、今回ははるかに簡単な孤独を思いつきました。そして、ここが主なポイントです:時々私たちはNOと言う必要があります
これが私にとって本当に良いことです。すべてをパージして削除し、sudoを再起動した後、これを実行します。
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
ctr+alt+F2
ユーザー名とパスワードを押してください
これらを入力してください:
sudo service lightdm stop
sudo sh cuda_8.0_linux.run
重要:インストール中に、最初の質問でドライバーを再インストールするように求められます。この母親に 「いいえ」と言ってください。
sudo service lightdm start
press `alt+ctr+F7`
親愛なるPCにログイン
うまくいきましたか?どういたしまして :)
最初はそのsudo lightdm stop
ようなことをしようとしましたが、ログインループが発生しました。だから私は新しい方法を見つけました:
ファイルcuda_9.0.176_384.81_linux.run
(私の場合はrunfile)を、/home/<your_username>
ダウンロードやドキュメントなどの任意のディレクトリにコピーします。
その後、コンピューターを再起動し、Ubuntuブートメニューが表示されたら、[詳細オプション]→[回復モード]に進みます(表示されない場合はshift、ブート中にキーを押し続けます)。
「ルートシェルにドロップ」を選択し、EnterキーまたはCtrl-Dキーを押すように求められたらEnterキーを押して続行します。
編集:実行mount -o rw,remount /
して読み取り/書き込み権限を取得します。
cudaインストールファイルをコピーしたディレクトリに移動します。
ファイルの種類に基づいてコマンドを実行します。以前に行ったように目的のターゲットを選択した後、https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsで見つけることができます。私の場合はsudo sh cuda_*.run
これは重要なステップであり、長い情報/契約が受け入れられて終了したら、ゆっくり慎重に進めます。
次に、NVIDIAドライバーのインストールについて尋ねられ、[ はい](y)を押します。
その後、おそらくOpenGLライブラリのインストールについて尋ねられますが、通常のドライバーのインストールを上書きして問題を引き起こす可能性があるため、スキップします。そのため、no(n)を押します。
その後、すべてのインストールを続行すると、自動的に完了し、最後にログファイルが/tmp
表示されます。
今すぐシステムを再起動し、リカバリモードのシェルで再起動コマンドを入力することによって。
次の2つの必須のインストール後の手順を完了する必要があるため、システムの起動後、CUDAサンプルファイルが表示されない場合があります。
[A] cudaの正しいパスを追加します。
[B] LD_LIBRARY_PATHの正しいパスを追加します
〜/ .bashrcファイルにパスを追加し、source ~/.bashrc
再起動後に消えないようにパスを永続的にするために実行します。現在のターミナルを閉じ、別のターミナルで手順12の2番目のコマンドを再度実行して確認します。
「7.インストール後のアクション」に進むを参照してください。
CUDAが適切にインストールされているかどうかを確認するには、以下の両方のコマンドを実行し、nvcc -V
出力するかどうかを確認します
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V
に移動してから~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
、次を実行します。
make
./deviceQuery
出力をこのImageと一致させますが、異なる場合がありますが、出力形式は一致する必要があります。
おめでとう、あなたは成功したCUDA Toolkitをインストール。その後、ここに進み、いくつかの例を試してください7.2推奨されるアクションに進みます。
礼儀-CUDA TOOLKIT DOCS
PS-あらゆるタイプの批判を歓迎します。ミスを事前に謝罪します。これはaskubuntu.comでの最初の回答です。
読んでくれてありがとうございます:)
これを複数回行い、成功/失敗して私のディスプレイを失い、ここに来ます-洞察を得ます-パスにないいくつかのcuda libs、欠落、インストールされていません-健全な方法は、nvidia-card https://の Linuxドライバをインストールすることですmedium.com/techlogs/install-the-right-nvidia-driver-for-cuda-in-ubuntu-2d9ade437dec で作業し、nvidia-cudaドッカーイメージで作業します-ベースまたは開発。
コンテナにあなたのコードフォルダからボリュームマッピングを行います-あなたが望むものをインストール- kerasまたはtensorflowまたはちょうど純粋での作業と同じOpenCVの
docker run --net = host --runtime = nvidia -it -v〜/ coding:/ coding nvidia / cuda:/ bin / bash
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