GPUでAI のバックアップ(No.3)

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GPUでAI へ行く。
- 1 (2021-08-04 (水) 16:02:58)
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- 3 (2021-08-05 (木) 09:59:29)

研究室2021

nvidiaドライバーを入れるのとanacondaからやるのとある †

とりあえずanacondaを入れてやるほうを試みる。こちらはPythonからのみAI,MLをする人向けらしい。

conda install scikit-learn-intelex

をやってみたが、何やらエラーが出る。この440というのは何なのか？ほかの数字のも入れているようだが。nvidiaのドライバーなので肝心なところ。

conda install scikit-learn-intelex
conda clean -y --packages
conda install -y tensorflow-gpu tensorflow-datasets tensorflow-hub keras scikit-learn scikit-learn-intelex matplotlib
conda install -c conda-forge -y opencv
conda config --remove channels conda-forge
python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
sudo apt install nvidia-driver-440
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install nvidia-driver-440
python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; print(device_lib.list_local_devices())"
nvidia-smi

見様見真似で作業をやってみたところ、AIのツールとしてGPUが認識されているようである。cifer10をやってみたが、CUDNNの初期化のエラーが出た。やっぱりGPUは面倒な部分があるようだ。

config = tf.compat.v1.ConfigProto() 
config.gpu_options.allow_growth = True
tf.keras.backend.set_session(tf.Session(config=config))

ネットを見ると（エラーで検索）が処方箋のようだが。

from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession

config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = InteractiveSession(config=config)

要するに今はTF version2.4なのでversion1の関数を使うためにはおまじないがいるということ。やっぱりノートPCより早い。