windows10

Wndows10+WSL+TensorFlow

今回は古いCPUでもTensorFlowを動かしてみようということで

TensorFlow1.5をインストールします。

TensorFlow1.6からはAVX対応のCPUでしか動かないようです。

WSLについては過去記事参照

Ubuntu上にTensorFlow+GPUの環境を構築していきます。

まずはPythonのインストールから

Pythonは3.6以降だとTensorFlow1.5がインストールできないのでPythonは3.5にします。

そしてPython3.5はそのままだと面倒なので

2.7系をインストールしたのちpyenvで3.5をインストールします。(めんどい。。。)

pyenvのインストール

 

環境変数の設定 ~/.bash_profile

インストールシェルの実行

TensorFlowの作業用ディレクトリ作成

Pythonのコンパイルに必要なライブラリをインストールします。

更新

 

Python3.5.6のインストール

確認

 

うまく反映されていない場合はハッシュを再構築してください

 

CUDAのインストール

ppaリポジトリを追加してインストールします。

 

↓以下の方法だとうまく行かなかったので上記の方法でやりなおしました。

CUDA Toolkit Archiveから9.1をダウンロードします。

※Ubuntuのバージョンは17.04を選択してます。

2019年3月時点でのWSLではIPC connect call failerのエラーがでると思いますので

以下のコマンドで代用してください。

$ curl -sL http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub | sudo apt-key add

さらにバージョン指定でインストールします。

$ sudo apt-get install cuda-9-0

 

続いてcuDNNをインストールします。

ここからファイルをファイルをダウンロードしますがアカウントが必要です。

私はGoogleアカウントでログインしました。

CUDA9.1向けの

libcudnn7_7.1.3.16-1+cuda9.1_amd64.deb

libcudnn7-dev_7.1.3.16-1+cuda9.1_amd64.deb

をダウンロードします。

それぞれのパッケージをインストールします。

 

 

以上で古いCPUでもtensorflowでGPUを使って学習が可能になります。