ubuntu19.10システムにtensorflowをインストールします

1.テンソルフローのさまざまなバージョンの比較

tensorflowをインストールする前に、各tensorflowバージョンに対応するcudaバージョンとcudnnバージョンの関係に注意してインストールしてください。次のリストは、各cudaおよびcudnnバージョンに対応するtensorflow-gpuバージョンです。
Linux版

MacOS対応バージョン

2. CUDA + CUDNNをインストールします

CUDA環境は、深層学習で一般的に使用されるハードウェアアクセラレーションライブラリであるため、ここでは詳しく説明しません。インストールプロセスについては、著者の別のブログUbuntuインストールCUDAおよびCUDNNチュートリアルを参照してください。

3.リンクファイルを変更します

著者が使用する環境は、ubuntu19.10、およびCUDA10.2とCUDNN7.6.5です。ただし、現在、tensorflowはtensorflow-gpuのcuda10.2インストールパッケージをリリースしていないため、この状況でtensorflow-2.2.0をインストールすると、次の状況が発生します。
したがって、tensorflow-gpu2.2.0は使用できません。この問題を解決するには2つの方法があります。最初の方法は、bazelツールを直接使用してソースコードからコンパイルし、whlファイルを生成してインストールすることです。この方法については、当面は説明しません。後の記事で、ソースコードからtensorflowインストールパッケージを構築する方法について説明します。興味のある友人は表示できます。公式文書のソースコード構築方法。2つ目は、ライブラリファイルのソフトリンクを変更することです。tensorflow-gpu2.2.0でcuda10.2ライブラリファイルを使用するには、次の2つのファイルのソフトリンクを作成するだけで済みます。

cd /usr/local/cuda-10.2/targets/x86_64-linux/lib/
ln -s libcudart.so.10.2.89 libcudart.so.10.1

cd /usr/local/cuda-10.2/extras/CUPTI/lib64
ln -s libcupti.so.10.2.75 libcupti.so.10.1

このように、tensorflowはcuda10.2ライブラリをcuda10.1として使用します。使用できるGPUデバイスの数
を
確認するためのテスト結果を以下に示します。

参照

[1] tensorflow2.xはcuda10.2を使用します
[2] Zhihu Q＆A