冒頭に書いた内容: 最新バージョンが必ずしも最良というわけではなく、適切なバージョンが最良です。cuda10.1+cudnn7.6.5が推奨されます。 1. 元のドライバーをアンインストールする#インストールされたパッケージを表示する apt list --installed|grep -i nvidia #パッケージをアンインストール apt-get purge nvidia* 2. 新しいグラフィックカードドライバーをダウンロードするhttps://www.nvidia.cn/ダウンロード/index.aspx?lang=cn ダウンロードリンクをコピーし、システムでwgetを使用してダウンロードします。 #ダウンロード wget https://cn.download.nvidia.cn/tesla/470.57.02/NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run #インストール sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run 2.1 グラフィックカードドライバをインストールする3 CUDAをインストールする公式サイトリンク ドライバーのcudaバージョンと一致するcudaバージョンを選択します。 https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux を実行します。 sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux 環境変数を追加し、上図の提案を.bashrcファイルに追加します。
vim ~/.bashrc #パスを追加 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.4/bin LD_LIBRARY_PATHを$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.4/lib64にエクスポートします。 #環境を効果的にするソース ~/.bashrc nvcc -V をチェックcudaツールキットsudo apt install nvidia-cuda-toolkit 4. cudnnをインストールするcudnnをインストールする https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_07062021/Ubuntu18_04-x64/libcudnn8_8.2.2.26-1%2Bcuda11.4_amd64.deb?aJLLhXbzztwE4iizwf68uvg1s73kk4KKBGqv6B0UkO9HhnOhOsGHlyo1Br5CWc0nAIJLmc6C5SkLYqbdQqdZBoAdcVQgBTmWKXJXigR7roUeXd0VIKUuM57UKWMp3BUQgr6SQ4kkGnRRtUJ5mJt で実行します。 dpkg -i libcudnn8_8.2.2.26-1+cuda11.4_amd64.deb 5. アナコンダをインストールするhttps://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh を実行します。 環境変数を追加するvim ~/.bashrc PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH" をエクスポートします。 ソース ~/.bashrc アナコンダソースを置き換える「清華大学の conda ソースを変更する」 conda config --チャンネルを追加 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add チャネル https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add チャネル https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ テンソルフローのバージョンを確認するtensorflow-gpu==2.2.0 をインストール -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple インストールしたTensorFlowをテストするテンソルフローをtfとしてインポートする 印刷(tf.test.is_gpu_available()) tf.__バージョン__ tf.__パス__ 上記のエラーの原因は、cudaのバージョンが高すぎることです。バージョン10.1を選択する必要があります。 上記のエラーの原因は、cudnnのバージョンが高すぎることです。バージョン7.6.5を選択する必要があります。 デフォルトのPython2がPython3に変更されました apt-get で python3.7 をインストールします sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100 sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150 sudo apt で python3-pip をインストールします 上記は、Ubuntu にグラフィック ドライバーと cuda をインストールするチュートリアルの詳細な内容です。Ubuntu にグラフィック ドライバーと cuda をインストールする方法の詳細については、123WORDPRESS.COM の他の関連記事をご覧ください。 以下もご興味があるかもしれません:
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