既存のNVIDIA CUDAドライバで大丈夫でした
まず最初にお断りですが、私はTensorflowの技術的な詳細やディープラーニングの技術については知識が全くありません。単なるインストールログですので、技術的なご期待にはお答え出来ません。予めご了承ください。
Ubuntu 21.04は正式リリース前のためTensorflow GPUは動かないのではないかと思っていましたが、実際はcuda_11.2.2_460.32.03_linux.runがすんなり動きました。
sudo wget -O /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.2/local_installers/cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run
sudo sh cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run
nvidia-smiThu Apr 8 16:29:59 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 460.67 Driver Version: 460.67 CUDA Version: 11.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 1650 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| N/A 49C P0 15W / N/A | 3764MiB / 3911MiB | 4% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| 0 N/A N/A 1741 G /usr/lib/xorg/Xorg 214MiB |
| 0 N/A N/A 1949 G /usr/bin/gnome-shell 72MiB |
| 0 N/A N/A 3535 G ...AAAAAAAAA= --shared-files 81MiB |
| 0 N/A N/A 7116 G ...AAAAAAAAA= --shared-files 5MiB |
| 0 N/A N/A 312502 C ...saru/anaconda3/bin/python 3333MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+sudo apt -y install libcudnn8 libcudnn8-dev
conda install tensorflow-gpu
jupyter-notebook &以下はJupyter Notebookでの作業となります。
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)2.4.1
gpu_num = len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
print(gpu_num)1
勉強会でみんな大好きiris、titanic、mnistを今さらやっても得られるものは無さそうなので、文系の私でも興味を持てそうなサンプルコードを見つけて実行してみようと思います。
