Установка Tensorflow GPU / CUDA в Ubuntu

Question

Я установил Ubuntu 16.04.5-сервер и попытался заставить работать графический процессор Tensorflow (у меня есть графическая карта Nvidia / CUDA) с Python. Даже после прочтения документации https://www.tensorflow.org/install/gpu#linux_setup, это не удалось (см. Ниже).

Вопрос: есть ли у вас канонический список «задач» (отправная точка: недавно установленный сервер Ubuntu) о том, как установить tensorflow-gpu и заставить его работать всего за несколько шагов?

Примечания:

• Я прочитал много похожих сообщений на форуме, и я думаю, что было бы интересно иметь каноническое "todo" (от новой установки Ubuntu до работающей tensorflow-gpu), с помощью нескольких шагов / команд bash

• документация Я использовал вовлеченный

  export LD_LIBRARY_PATH...
  
  # Add NVIDIA package repository
  sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download...
  ...
  # Install CUDA and tools. Include optional NCCL 2.x
  sudo apt install cuda9.0 cuda...
  

  Даже после большого количества проб и ошибок (здесь я не копирую / вставляю все разные ошибки, это будет слишком долго), затем в конце:

  import tensorflow
  

  всегда терпел неудачу. Некоторые причины включали ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory. Я уже прочитал соответствующий вопрос здесь , или этот очень длинный (!) Выпуск github .

Answer 1

Я также столкнулся с проблемой при использовании облачной платформы Google для двух проектов, связанных с углубленным изучением. Они предоставляют серверам только недавно установленную ОС Ubuntu. Что касается моего опыта, я рекомендую сделать следующие шаги:

• Посмотрите версию cuda и cuDNN, поддерживаемую текущей версией Tensorflow на странице Tensorflow .
• Установите целевую версию cuda из пакета deb, полученного со cva-страницы Nvidias и , следите за тем, чтобы более поздние версии cuda не работали! Это автоматически установит соответствующие драйверы Nvidia.
• Установите целевую версию cuDNN с этой страницы и снова будьте осторожны, чтобы более поздняя версия cuDNN могла не работать .
• Установить tenorflow-gpu с помощью pip.

Это должно работать. Возможно, ваша проблема в том, что вы используете более свежую версию cuda, чем намеченную в текущем выпуске Tensorflow.