Первоначально опубликовано arandilopez.dev . Прочитайте это Испанский тоже .
POP! _OS – невероятное распределение Linux на основе Ubuntu. Но что более удивительно по поводу POP! _Os – это его поддержка видеокарт NVIDIA и Tensorflow, которая является отличной функцией, чтобы выбрать POP! _OS как дистрибутив. В этом посте я покажу шаги, чтобы получить Tensorflow GPU 1.13 с Python3.
POP! _OS 18.04 поддерживает видеокарту с ISO Image Это имеет самые актуальные запатентованные драйверы, которые поддерживают System76. Самый текущий драйвер – версия 418, вы можете проверить версию, установленную на вашей ОС с командой NVIDIA-SMI Отказ
+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 418.56 Driver Version: 418.56 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+
Поп! _Os имеет MetaPackage Чтобы внасолочь устанавливать Tensorflow и Cuda, однако этот метапакат устанавливает до версии 1.9 Tensorflow.
Настроить Python 3.
Сначала мы устанавливаем необходимые пакеты, чтобы начать наше развитие с Python3, мы установим PIP и Venv для управления зависимостями наших проектов Python.
$ sudo apt install python3-dev python3-pip python3-venv
Установите CUDA 10.0
Чтобы установить версию 1.13, последний стабильник из Tensorflow, нам нужно иметь драйверы NVIDIA 418 и установить следующие зависимости для CUDA и Tensorflow.
$ sudo apt install autogen autogen-doc cmake cmake-data guile-2.0-libs libblas3 libgc1c2 libgfortran4 libjsoncpp1 liblapack3 libnvidia-compute-418 libopts25 libopts25-dev librhash0 libuv1 python3-numpy
Сейчас установите необходимые пакеты CUDA.
$ sudo apt install system76-cuda-10.0 system76-cudnn-10.0
Есть куда пакеты с версией 10.1, однако у них нет поддержки для Tensorflow 1.13. Посмотреть здесь.
Установите Tensorflow GPU
Мы создадим новую папку для нашего проекта
$ mkdir ~/test_tensorflow_gpu $ cd test_tensorflow_gpu
Мы начали новую виртуальную среду для наших зависимостей к этому проекту.
$ python3 -m venv venv $ source venv/bin/activate
Будучи активировав виртуальную среду, уже позволяет нам работать как Python3. и PIP3 как Python и Пип соответственно.
Установите TenSorflow. Правильный пакет для установки Tensorflow с поддержкой CUDA – Tensorflow-GPU Отказ
(venv) $ pip install --upgrade tensorflow-gpu
Проверьте установку Tensorflow.
(venv) $ python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_built_with_cuda());" True # <-- expected output
Оригинал: “https://dev.to/arandilopez/install-tensorflow-gpu-1-13-on-pop-os-18-04-2ham”