установка tensflow на gpu в убунту

Question

установка tensflow на gpu в убунту

1

pip3 установить tensorflow-gpu --user

всякий раз, когда я запускаю указанную выше команду, я обычно получаю это сообщение;

Requirement already satisfied: tensorflow-gpu in ./.local/lib/python3.5/site-packages (1.9.0)
Requirement already satisfied: setuptools<=39.1.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (39.1.0)
Requirement already satisfied: protobuf>=3.4.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (3.6.0)
Requirement already satisfied: absl-py>=0.1.6 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (0.3.0)
Requirement already satisfied: wheel>=0.26 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (0.31.1)
Requirement already satisfied: numpy>=1.13.3 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.15.0)
Requirement already satisfied: termcolor>=1.1.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.1.0)
Requirement already satisfied: six>=1.10.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.11.0)
Requirement already satisfied: gast>=0.2.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (0.2.0)
Requirement already satisfied: tensorboard<1.10.0,>=1.9.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.9.0)
Requirement already satisfied: grpcio>=1.8.6 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (1.13.0)
Requirement already satisfied: astor>=0.6.0 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorflow-gpu) (0.7.1)
Requirement already satisfied: werkzeug>=0.11.10 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorboard<1.10.0,>=1.9.0->tensorflow-gpu) (0.14.1)
Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in ./.local/lib/python3.5/site-packages (from tensorboard<1.10.0,>=1.9.0->tensorflow-gpu) (2.6.11)

и когда я перейду python3 и импортирую тензорный поток как tf; Я получаю следующие ошибки:

ImportError: libcublas.so.9.0: невозможно открыть файл общих объектов: нет такого файла или каталога

ASAD 26 июль 2018, в 22:39

Источник

0

Следовали ли вы полным инструкциям по установке tenorflow? Сначала установите CUDA / CUDNN и убедитесь, что вы обновили переменную среды LD_LIBRARY_PATH, указав расположение библиотек cuda.
swiftg 26 июль 2018, в 20:01
0

Да, вот мой путь для cuda env. экспорт PATH = / usr / local / cuda-9.2 / bin $ {PATH: +: $ {PATH}} экспорт LD_LIBRARY_PATH = / usr / local / cuda-9.2 / lib64 $ {LD_LIBRARY_PATH: +: $ {LD_LIBRARY_PATH}}
ASAD 26 июль 2018, в 20:03
0

Используйте Cuda 9.0. Скомпилированный тензор потока выглядит для 9.0. Если вы хотите использовать 9.2, создайте тензорный поток из исходного кода. Также запустите команду 'env', чтобы убедиться, что у вас есть правильные компоненты пути, разделенные ":"
swiftg 26 июль 2018, в 20:04
0

спасибо за ваш комментарий: я повторил $ {LD_LIBRARY_PATH}, и он дает мне эту информацию: /usr/local/cuda-9.2/lib64: /opt/intel/compilers_and_libraries_2018.3.222/linux/tbb/lib/intel64_lin/gcc4.7 : /opt/intel/compilers_and_libraries_2018.3.222/linux/compiler/lib/intel64_lin: /opt/intel/compilers_and_libraries_2018.3.222/linux/mkl/lib/intel64_lin
ASAD 26 июль 2018, в 20:09
0

pip3 show tenorflow Имя: tenorflow Версия: 1.9.0 Описание: TensorFlow - это среда машинного обучения с открытым исходным кодом для всех. Домашняя страница: tenorflow.org Автор: Google Inc. Автор электронной почты: [email protected]Лицензия: Apache 2.0 Расположение: /home/asad.ullah/.local/lib/python3.5/site-packages Требуется: protobuf, gast, тензорная доска, termcolor, grpcio, absl-py, setuptools, колесо, numpy, шесть, astor Требуется:
ASAD 26 июль 2018, в 20:16
0

@swiftg говорит, что вы должны следовать «ТОЧНО» шагам, включая «ТОЧНЫЕ ВЕРСИИ». Что-нибудь другое сломает установку.
Daniel Möller 26 июль 2018, в 20:44
0

Самая важная часть: установите cuda 9.0 , я уже дважды сталкивался с этой проблемой.
swiftg 26 июль 2018, в 21:29
0

У меня не может быть доступа к sudo. Можно ли установить cuda 9.0 без команды sudo?
ASAD 26 июль 2018, в 21:54

Показать ещё 6 комментариев

Теги:

python

tensorflow

keras

gpu

1 ответ

Ещё вопросы

Следовали ли вы полным инструкциям по установке tenorflow? Сначала установите CUDA / CUDNN и убедитесь, что вы обновили переменную среды LD_LIBRARY_PATH, указав расположение библиотек cuda.
Да, вот мой путь для cuda env. экспорт PATH = / usr / local / cuda-9.2 / bin $ {PATH: +: $ {PATH}} экспорт LD_LIBRARY_PATH = / usr / local / cuda-9.2 / lib64 $ {LD_LIBRARY_PATH: +: $ {LD_LIBRARY_PATH}}
Используйте Cuda 9.0. Скомпилированный тензор потока выглядит для 9.0. Если вы хотите использовать 9.2, создайте тензорный поток из исходного кода. Также запустите команду 'env', чтобы убедиться, что у вас есть правильные компоненты пути, разделенные ":"
спасибо за ваш комментарий: я повторил $ {LD_LIBRARY_PATH}, и он дает мне эту информацию: /usr/local/cuda-9.2/lib64: /opt/intel/compilers_and_libraries_2018.3.222/linux/tbb/lib/intel64_lin/gcc4.7 : /opt/intel/compilers_and_libraries_2018.3.222/linux/compiler/lib/intel64_lin: /opt/intel/compilers_and_libraries_2018.3.222/linux/mkl/lib/intel64_lin
pip3 show tenorflow Имя: tenorflow Версия: 1.9.0 Описание: TensorFlow - это среда машинного обучения с открытым исходным кодом для всех. Домашняя страница: tenorflow.org Автор: Google Inc. Автор электронной почты: [email protected]Лицензия: Apache 2.0 Расположение: /home/asad.ullah/.local/lib/python3.5/site-packages Требуется: protobuf, gast, тензорная доска, termcolor, grpcio, absl-py, setuptools, колесо, numpy, шесть, astor Требуется:
@swiftg говорит, что вы должны следовать «ТОЧНО» шагам, включая «ТОЧНЫЕ ВЕРСИИ». Что-нибудь другое сломает установку.
Самая важная часть: установите cuda 9.0 , я уже дважды сталкивался с этой проблемой.
У меня не может быть доступа к sudo. Можно ли установить cuda 9.0 без команды sudo?

Yadunandan Kini · Accepted Answer · 2018-07-27T04-51-00.000Z

У меня была точная проблема. Я удалил shadoworflow и выполнил шаги, указанные в приведенной ниже ссылке, и это сработало: http://www.python36.com/how-to-install-tensorflow-gpu-with-cuda-9-2-for-python-on- убунт /

Спасибо за ваш ответ, возможно ли установить TF без рута или sudo?
Да. Это возможно. Но я не уверен насчет результатов ваших программ. Вы можете столкнуться с некоторыми проблемами, связанными с доступом для CUDA или чем-то еще. Если вы нашли мой ответ полезным, и это устранило ваши проблемы, примите и подтвердите ответ.
для 9.1 cuda вы можете напрямую скомпилировать tenorflow, не создавая исходный код bazel, используя следующую команду: conda install -c anaconda tenorflow-gpu