A maneira mais fácil: Instale os drivers Nvidia, CUDA, CUDNN e o GPU Tensorflow no Ubuntu 18.04

Question

Como posso obter facilmente o gpu do tensorflow?

    

Answer 1

Acabei de instalar o GPU Tensorflow no Ubuntu 18.04. Há muitas instruções para isso, mas acho que a maneira mais rápida e fácil geralmente não é usada e eu quero compartilhá-la:

NVIDIA DRIVER:

ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
nvidia-smi

CUDA:

Normalmente: "sudo apt instala nvidia-cuda-toolkit" No entanto, isso instala a versão 9.1, muito nova no momento e o tensorflow não será executado. Em vez disso, faça o download do CUDA 9.0: link Em seguida, execute (Detalhes adicionais na primeira linha podem ser encontrados em: Como posso instalar o CUDA 9 no Ubuntu 17.10 ):

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run --override
sudo ln -s /usr/bin/gcc-6 /usr/local/cuda/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-6 /usr/local/cuda/bin/g++
cd ~
sudo nano .bashrc

add at the end of the file:
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
CTL+X to save and exit

CuDNN:

registre-se nos desenvolvedores da nvidia link Download 9.1 tempo de execução & biblioteca de desenvolvimento para 16.04 (Biblioteca de tempo de execução de arquivos cuDNN v7.1.3 para Ubuntu16.04 (Deb) e biblioteca de desenvolvimento de cuDNN v7.1.3 para Ubuntu16.04 (Deb)) Abra os arquivos com o gerenciador de software e instale-os. Verifique com:

cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Instalar bibliotecas e tensorflow:

sudo apt-get install libcupti-dev
pip3 install tensorflow-gpu

Verifique:

in tensorflow check for GPU support 
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

Nota: Inicie o tensorflow ou o seu ambiente de desenvolvimento a partir do terminal, caso contrário, para mim, ele não carregará as variáveis PATH.

    

Answer 2

Apenas para estender a resposta de Jonny: ao seguir o método de Jonny para instalar o CUDA, eu tive que escolher "Não" para "Instalar o driver de placa gráfica NVIDIA Accelerated para Linux-x86_64 384.81?" (sim ou padrão para todo o resto). Caso contrário, a instalação do driver CUDA falhará dizendo "ERRO: Um módulo do kernel NVIDIA 'nvidia-drm' parece já estar carregado em seu kernel"

Então você pode testar sua instalação CUDA executando as amostras.

Primeiro instale as dependências deles:

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libglfw3-dev libgles2-mesa-dev

Estes não serão compilados com os novos compiladores no Ubuntu 18, então você precisará fazer o downgrade para o gcc / g ++ 6:

sudo apt-get install gcc-6 g++-6
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 10

Compile as amostras navegando para:

~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release

E compile usando:

make -k

Execute uma das amostras como:

./nbody