TensorFlow

Ubuntu Desktop 16.04にCUDAによるディープラーニング環境を構築する！（TensorFlow）

Ubuntu Desktop 16.04にCUDAによるディープラーニング環境を構築する！（TensorFlow）

Ubuntu 16.04 LTS Desktopに、CUDAによるTensorFlowのディープラーニング環境を構築します。本校執筆時では、最新のCUDA 9.2を使用するためにはTensorFlowのコンパイルが必要なため、環境構築が容易なCUDA 9.0を使用します。もう一つ重要なポイントが、AVX機能を持つCPU（Sandy bridge以降のCore iシリーズ）を使用することです。AVX機能がないCPU（特にCeleron、Pentium）を使用する場合は、TensorFlowをソースからコンパイルするか、バージョン1.5以前を使用する必要があります。旧型のCPUを使用する場合は、AVX機能があるCPUであるかよく確認する必要があります。

使用した環境

  • Core i5-7500
  • GeForce GTX 1050 Ti
  • Ubuntu 16.04 LTS Desktop (16.04.5)
  • CUDA Toolkit 9.0
  • cuDNN 7.2
  • Anaconda 5.2 (Python 3.6)
  • TensorFlow (GPU)

CUDA Toolkit 9.0のインストール

CUDA Toolkit 9.0をインストールします。

CUDA Toolkit 9.0のダウンロード

CUDA 9.0のインストール用モジュールを、Nvidiaのホームページ「CUDA Toolkit 9.0 Download」から以下を選択して、ダウンロードします。

  • Operating System : Linux
  • Architecture : x86_64
  • Distribution : Ubuntu
  • Version : 16.04
  • Installer Type : dev [network]

CUDA Toolkit 9.0のインストールの実行

以下のコマンドを実行して、CUDA Toolkit 9.0をインストールします。デバイスドライバーも同時にインストールされます。

$ cd $HOME/Downloads
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
$ sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-9-0

インストールが終了したら、ドライバーを有効にするため、OSを再起動します。

CUDA Toolkit 9.0のインストールの検証

CUDA Toolkit 9.0のインストールの検証を行います。nvidia-smiコマンドを実行して、GPUの情報が表示されることを確認します。ドライバーのバージョンも確認できます。

nvidia-smi
Fri Sep 14 23:25:47 2018       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 396.44                 Driver Version: 396.44                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 105...  Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| 35%   34C    P0    N/A /  75W |    184MiB /  4040MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1202      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            28MiB |
|    0      1420      G   /usr/lib/xorg/Xorg                            57MiB |
|    0      1755      G   /usr/bin/gnome-shell                          66MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

cuDNN 7.2のインストール

デープラーニング用のライブラリcuDNN 7.2をインストールします。

cuDNN 7.2のダウンロード

cuDNN 7.2のインストール用モジュールを、Nvidiaのホームページ「NVIDIA cuDNN」から「Download cuDNN」ボタンをクリックして画面遷移し、ユーザ登録を行い、ダウンロードページにログインします。CUDA 9.0用のページに遷移して、以下を選択して、ダウンロードします。

  • cuDNN v7.2.1 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
  • cuDNN v7.2.1 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)
  • cuDNN v7.2.1 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)

cuDNN 7.2のインストールの実行

以下のコマンドを実行して、cuDNN 7.2をインストールします。

$ cd $HOME/Downloads
$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.2.1.38-1+cuda9.0_amd64.deb

cuDNN 7.2のインストールの検証

cuDNN 7.2のインストールの検証を行います。最後に、「Test passed!」と表示されることを確認します。

$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
$ cd  $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
$ make clean && make
$ ./mnistCUDNN

Anaconda 5.2のインストール

python環境を構築するため、Anacondaをインストールします。

Anaconda 5.2のダウンロード

Anacondaのダウンロードページ「Download Anaconda Distribution」から、python 3.6バージョンのanacondaをダウンロードします。

Anaconda 5.2のインストールの実行

以下のコマンドで、Anaconda 5.2をインストールします。途中、ライセンスへの同意、PATH変数への登録、VSCodeの導入を聞かれますが、以下の例では、すべて"yes"でインストールを行います。

$ bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
...
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>> 
...
Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>> yes
...Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
to PATH in your /home/sysadm001/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>> yes...
Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]
>>> yes
...
VSCode successfully installed in /usr/share/code !

Anaconda 5.2のインストールの検証

anacondaのナビゲータが起動することを確認します。

$ source ~/.bashrc
$ anaconda-navigator

TensorFlowのインストール

TensorFlowをインストールします。

TensorFlowのインストールの実行

pythonの環境を確認します。

$ python -V
Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.
$ pip -V
pip 10.0.1 from /home/sysadm001/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pip (python 3.6)

以下のコマンドで、GPU対応のTensorFlowをインストールします。

$ pip install --upgrade --user tensorflow-gpu

TensorFlowインストールの検証

TensorFlowのサンプルコードを実行し、「b'Hello, TensorFlow!'」の文字列が出力され、TensorFlowが使用できることを確認します。以下の例は、CPUが「Core i5-7500」の環境を使用したため、AVX2 FMAを使用するようにコンパイルされていないとのメッセージが出力されています。その他、GPUの情報も出力されました。

$ python
Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Apr 29 2018, 16:14:56) 
[GCC 7.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
/home/sysadm001/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
  from ._conv import register_converters as _register_converters
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
2018-09-15 16:46:26.839201: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2018-09-15 16:46:27.377131: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:897] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
2018-09-15 16:46:27.378222: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1405] Found device 0 with properties: 
name: GeForce GTX 1050 Ti major: 6 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.455
pciBusID: 0000:01:00.0
totalMemory: 3.95GiB freeMemory: 3.64GiB
2018-09-15 16:46:27.378276: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1484] Adding visible gpu devices: 0
2018-09-15 16:46:36.710863: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:965] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
2018-09-15 16:46:36.710945: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:971]      0 
2018-09-15 16:46:36.710966: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:984] 0:   N 
2018-09-15 16:46:36.716621: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3371 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1)
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensorFlow!'
>>>

GPUを使用しない場合

GPUを使用せず、CPUのみでディープラーニングを行う場合は、本稿の「Anaconda 5.2のインストール」から開始し、TensorFlowのインストールは、以下のCPUなしのコマンドでインストールを行います。

 pip install --upgrade --user tensorflow

おわりに

本稿では、TensorFlowをインストールしました。インストール環境がサポートされている環境であれば比較的容易にインストールを行うことができます。ただし、TensorFlowがまだCUDA 9.2に対応していないことや、AVX機能がないCPUを使用する場合はソースからのコンパイルを行うか旧バージョンを使用する必要があることに注意します。

参考情報

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