Ubuntu 18.04にTensorFlow-GPUをインストールする+Jupyter Notebookのサービス化

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構成

5/20現在,公式で18.04用のバイナリは提供されていないっぽいです。aptで入るけど,やると死ぬ(libcublas.so.9.1がないと怒られるが,CUDA9.1を入れてもうまくいかない)。そもそも最新版のTF1.8.0ではCUDA 9.0までしか対応してないみたい……?TF1.9でCUDA9.1を飛ばして9.2に対応するみたいなのでそれを待つ必要がありそうです。
なので,以下の構成でインストールしました。

  • TensorFlow 1.8.0
  • CUDA 9.0
  • cuDNN7.1.3 (for CUDA 9.1なんだけど上手くいった)

以下のサイトを参考にしています。
https://medium.com/@taylordenouden/installing-tensorflow-gpu-on-ubuntu-18-04-89a142325138

TensorFlow-GPUのインストール

NVIDIA Driverのチェック

nvidia-smi

CUDA

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive を開いて
Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 17.04 -> runfile (local) -> Base Installer を選択してダウンロードしましょう。

ダウンロードしたら,

sudo chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run
./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?
だけはnoにしましょう。ほかはyesで大丈夫だと思います。

cuDNN

既に入っていたので割愛(後日追記予定です)

libcupti

sudo apt-get install libcupti-dev

環境変数

vim ~/.bashrc

として,

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

を追記して:wq

source .bashrc

で読み込みましょう。

tensorflow-gpu

sudo pip3 install tensorflow-gpu

Jupyter Notebookのサービス化

準備

基本的なインストールは他の記事に説明を譲ります。

jupyter notebook

で起動することを確認してください。

jupyterユーザーの作成

sudo adduser jupyter

環境変数の確認

echo "PATH=$PATH LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH"

Unitファイルの作成

jupyter-notebook.service

[Unit]
Description = Jupyter Notebook
[Service]
Type=simple
PIDFile=/var/run/jupyter-notebook.pid
ExecStart=/usr/local/bin/jupyter notebook
WorkingDirectory=/home/jupyter
User=jupyter
Group=jupyter
Restart=always
Environment=(「環境変数の確認」で出てきた内容)
[Install]
WantedBy = multi-user.target

を/etc/systemd/system/jupyter-notebook.serviceに保存しましょう。

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable jupyter-notebook.service
sudo service jupyter-notebook start

で起動すれば成功です。


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