TensorFlow-GPU 環境構築(2018/12) on Ubuntu18.04 with RTX2080Ti
はじめに
現在在籍している研究室はGPUを主に研究しているので、新しいGPUが発売されると必ずと言っていいほどドスパラやパソコン工房でPC本体ごと購入されて設置されます。
昨年の晩秋に発表されたRTXを関するTuringGPU「RTX2080Ti」が12月に研究室に導入されてOS&CUDA&TensorFlow環境を構築したのでメモ代わりに。
導入環境
CUDA導入
TensorFlow-GPUをpipでインストールすれば楽なので、RTX2080Tiには申し訳ないがCUDA 9.0をインストールすることに。
※注意
CUDAインストール時にはUEFI(BIOS)設定からセキュアブートをOFFにすること。そうしないとNVIDIA Driverがうまくインストールされなかった。
また、ASUS製のマザボの場合、セキュアブートを切る=非UEFIを選択となることにも注意。
CUDA&cuDNNインストール
TensorFlow1.6が対応しているCUDA 9.0、cuDNN7をインストールする。
CUDA 9.0 CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
cuDNN https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
cuDNNはアカウント作成とログインを行ってからダウンロードする必要がある。
CUDAは楽なので.run形式でインストール。
それぞれアクセスした先の方法を見ていけば特に問題なくインストール可能なはず。
TensorFlow-GPUインストール
Python3にインストールするならば
pip3 install tensorflow-gpu
で簡単にインストールできるはず。
まとめ
現状CUDA 10.0環境でTensorFlow-GPUをインストールするには自身でビルドするしかない。が、bazel云々で躓いてしまったため本記事ではCUDA 9.0で甘えました。RTX2080Tiスマン
TensorFlow-GPUが正式にCUDA 10.0に対応したらまた試してみましょう。