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TrainWithGPU.md

File metadata and controls

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Training neuronaler Netze mit GPU

Allgemeine Informationen

Versionen abfragen

  • Nvidia Treiber (Version: 455.23.05) jetzt 455.45.01

    • modinfo nvidia | grep "^version:" | sed 's/^version: *//;'

  • CUDA (Version: 11.4) brauche 10.1

    • nvidia-smi

  • CuDNN

    • function lib_installed() { /sbin/ldconfig -N -v $(sed 's/:/ /' <<< $LD_LIBRARY_PATH) 2>/dev/null | grep $1; }
    • function check() { lib_installed $1 && echo "$1 is installed" || echo "ERROR: $1 is NOT installed"; }
    • check libcudnn

  • nvcc (Nvidia Toolkit) (Version: V9.1.85)

    • nvcc --version

  • Tensorflow, Tensorflow-gpu (Version: 2.3.1)

    • pip list | grep tensorflow

  • Python (Version: 3.6.9)

    • python3 --version

Ablauf

  1. NVIDIA Treiber installieren/aktivieren

    • installieren
    • aktivieren unter: Anwendungen & Aktualisierungen > Zusätzliche Treiber > NVIDIA driver metapackage nvidia-driver-470...

  2. CUDA Toolkit installieren

    • die .run Datei runterladen
    • Nvidia Driver nicht mit installieren
    • Nach Installation PATH ändern und Umgebungsvariablen ändern
      • export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
      • export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64\
        ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

  3. cuDNN installieren

    • Konto anlegen oder login bei https://developer.nvidia.com/cudnn
    • Passende .deb-Dateien downloaden
      • cuDNN Runtime Library for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb)
      • cuDNN Developer Library for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb)
      • cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb)
    • in den Download Ordner navigieren
      • cd Downloads
    • Pakete entpacken und installieren
      • sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
      • sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
      • sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.4.15-1+cuda11.4_amd64.deb
    • Cuda path exportieren
      • export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
      • export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH

// - tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz - sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include - sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 - sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* //5. sudo apt install nvidia-cuda-toolkit //6. Separates cublas lib Paket installieren und manuell zu installieren: // - entweder download: - https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/libcublas10_10.1.0.105-1_amd64.deb - sudo dpkg -i libcublas10_10.1.0.105-1_amd64.deb - oder kopieren: - Terminal aus folgendem Ordner öffnen: /usr/loal/cuda-10.2/lib64 - sudo cp /libcublas.so.10 /usr/local/cuda-10.1/lib64/ - oder: - im Terminal: cd / um in ~/.bashrc zu kommen - export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

  1. TensorFlow installieren
    • pip install tensorflow
      • bei dieser Fehlermeldung: ERROR launchpadlib 1.10.6 requires testresources which is not installed
        sudo apt install python3-testresources
    • pip install tensorflow-gpu

sudo apt-get purge nvidia-* sudo apt-get autoremove sudo apt-get install cuda

  • REMOVE -----------------------------------------------

Remove existing CuDA versions

  1. sudo apt --purge remove "cublas*" "cuda*"
  2. sudo apt --purge remove "nvidia*"
  3. rm -rf /usr/local/cuda*
  4. sudo apt-get autoremove && sudo apt-get autoclean

Reboot to remove cached files

  1. reboot

/usr/local/cuda/bin/cuda-uninstaller rm -rf /usr/local/cuda-10.0