Ubuntu 18.04 でCUDA, Cudnn, Tensorflow GPU のインストール - CodeLabo
今までで、一番環境構築に躓いたかもしれません。 テンション上がった日に何を考えたのかGeForce GTX 1060を購入し、デープラーニングを始めようと思ってしまったのが運の尽き。 UbuntuのバージョンやCUDA, Cudnnのバージョン、Tensorflowのバージョンに悩まされ、環境構築だけで何日かければ気が済むのか。 「お前達はまだ門の前にすら立てちゃいない」とは正にこのことです。 ってわけで、苦痛に耐え抜いた末にたどり着いた、環境構築手順をまとめておこうと思います。 TensorFlow GPUの環境構築でとっても大事なこと ハマった場所です。 というより、誰か教えてくれればこんなに苦労しなかったのに。。。って思ったことです。 まず、とにかく大事なのはそれぞれのバージョンです。 特に大事なのがCUDA, Cudnn, Tensorflowのバージョンの対応関係です。 以下のサ
ubuntu18.04でTensorFlow-gpuを動かす - Qiita
ubuntu18.04でTensorFlow-gpuを動かすまでの環境構築記事です。 まっさらな環境で導入した際の手順なので、会社や学校、個人で新しく機械学習環境を作る方に役立つ記事だと思います。 それでは、Nvidia driver, CUDA, cuDNN, Anaconda, TensorFlow-gpuを順に導入していきます。 ##実施環境 Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remix NVIDIA Geforce GTX 1050Ti ##Ubuntuのインストール 割愛しますが、参考リンクを載せておきます。 参考：[/homeを残して、Ubuntu 16.04LTS をクリーンインストールする] (https://qiita.com/hkuno/items/52ef4a300262a51f982e) 公式インストーラー：Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remi
開発メモ その114 Ubuntu 18.04でNvidia Driverをインストールする · A certain engineer "COMPLEX"
# デバイスの認識を確認 $ ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001B80sv00001028sd00003366bc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation model : GP104 [GeForce GTX 1080] driver : nvidia-driver-390 - distro non-free recommended driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin # 自動でインストール $ sudo ubuntu-drivers autoinstall # 再起動 $ sudo reboot
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