Dưới đây là hướng dẫn chi tiết các bước cài đặt Tensorflow 1.13 trên Ubuntu 18.04 với hỗ trợ GPU. Bài viết này có thể giúp bạn kiểm tra những thông số như nhiệt độ GPU từ khay hệ thống…
Lưu ý: Bài viết này không dành cho việc thiết kế từ source code vì phiên bản 1.13 đã hỗ trợ CUDA 10.0 và CuDNN 7.5. Ngoài ra, bản NCCL đã bao gồm và không cần phải cài đặt.
Bước 1: Cập nhật và nâng cấp hệ thống của bạn
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
Bước 2: Kiểm tra cài đặt CUDA - GPU
lspci | grep -i nvidia
Nếu chưa thấy cài đặt, cập nhật cơ sở dữ liệu phần cứng PCI của Linux bằng cách gõ dòng lệnh dòng lệnh update-pciids (thường được tìm thấy trong /sbin) và chạy lại lệnh lspci trước đó.
Bước 3: Đảm bảo phần mềm hỗ trợ phiên bản Linux hiện tại
Để xác định phiên bản Linux mà bạn đang chạy, hãy nhập dòng lệnh sau vào giao diện dòng lệnh CLI:
uname -m && cat /etc/*release
Kết quả x86_64 cho biết bạn đang chạy trên hệ thống 64 bit được hỗ trợ bởi CUDA 10.0.
Bước tùy chọn: Cài đặt kernel 4.19
Tải dữ liệu:
cd /tmp/
wget -c http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.19/linux-headers-4.19.0-041900_4.19.0-041900.201810221809_all.deb
wget -c http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.19/linux-headers-4.19.0-041900-generic_4.19.0-041900.201810221809_amd64.deb
wget -c http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.19/linux-image-unsigned-4.19.0-041900-generic_4.19.0-041900.201810221809_amd64.deb
wget -c http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.19/linux-modules-4.19.0-041900-generic_4.19.0-041900.201810221809_amd64.deb
Cài đặt:
sudo dpkg -i *.deb
Sau khi cài đặt bạn cần xác thực để sử dụng kernel (nếu không, khi khởi động bạn sẽ nhận được thông báo rằng phiên bản kernel của bạn không được xác thực và hệ thống không thể khởi động được).
Bạn cần cài đặt gói lib-elf:
sudo apt install libelf-dev
Sau đó tải và cài đặt libssl (nếu liên kết bên dưới đã cũ, vui lòng truy cập vào đây và thay thế ubfox4.3_amd64 bằng phiên bản mới):
wget -c security.ubuntu.com/ubuntu/pool/main/o/openssl/libssl1.1_1.1.0g-2ubuntu4.3_amd64.deb
sudo dpkg -i *.deb
Sau khi cài đặt, khởi động lại hệ thống Ubuntu của bạn:
sudo reboot
Kiểm tra phiên bản kernel linux:
uname -a
Bạn sẽ nhận được kết quả tương tự dưới đây:
Bạn có thể xóa kernel này nếu bạn muốn (cần chắc chắn rằng bạn có ít nhất một kernel bổ sung để giữ cho hệ thống của bạn có khả năng khởi động):
sudo dpkg --purge linux-image-unsigned-4.19.0-041900-generic linux-image-4.19.0-041900-generic
Bước 4: Cài đặt NVIDIA CUDA 10.0
Gỡ cài đặt phiên bản CUDA cũ (nếu có)
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get autoremove
sudo apt-get autoclean
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
Cài đặt CUDA 10.0
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
echo "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
Khởi động lại và gõ lệnh:
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
sudo ldconfig
Để kiểm tra xem cài đặt có thành công hay không, kiểm tra phiên bản trình điều khiển NVIDIA và GPU bằng dòng lệnh:
nvidia-smi
Nếu màn hình của bạn có độ phân giải thấp, hãy khắc phục điều này bằng lệnh Xorg:
sudo nvidia-xconfig
Nếu vẫn không khắc phục được vấn đề, hãy kiểm tra một trong các cài đặt trước đây.
Ngoài ra, đừng quên kiểm tra lại bản cài đặt NVIDIA - tại đây bạn có thể tìm hiểu xem GPU đã load được bao nhiêu % , sử dụng dòng lệnh:
nvidia-settings
Bước 5: Cài đặt cuDNN 7.5.0
Nhấp vào: “Download CuDNN”. Đăng nhập và chấp nhận các thỏa thuận cần thiết. Nhấp vào: “Download cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 10.0” và sau đó nhấp vào: “cuDNN Library for Linux”.
Cài đặt:
tar -xf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
sudo cp -R cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include
sudo cp -R cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64
Bước 6: Cài đặt các gói cần thiết
Cài đặt libcupti:
sudo apt-get install libcupti-dev
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
Python:
sudo apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel
**Bước 7: Cài đặt Tensorflow-GPU**
Cài đặt Tensorflow-GPU 1.13 bằng pip:
pip3 install –user tensorflow-gpu==1.13.1
Bây giờ bạn có thể kiểm tra phiên bản tenorflow bạn đã cài đặt bằng dòng lệnh:
pip3 show tensorflow-gpu
