Ubuntu 18.04.1 - instalação do Cuda 10.1, atualização do driver nvidia para 455, que não é compatível com tensorflow,

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T.singh 2020-10-08 08:13.

Minha configuração de tensorflow 2.3.1 com cuda 10.1 estava funcionando bem até o momento em que atualizei por engano os drivers da nvidia e cuda.

A seguir estão as etapas que estou usando para instalar o cuda 10-1

  1. Limpe todos os drivers cuda e nvidia

sudo apt-get --purge remove " cublas " "cuda *" "nsight *"

sudo apt-get --purge "nvidia *"

sudo apt-get autoremove sudo apt-get autoclean sudo rm -rf / usr / local / cuda *

Reiniciar

  1. Depois disso, sigo as instruções da página do tensorflow

https://www.tensorflow.org/install/gpu

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb

sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.1.243-1_amd64.deb

sudo apt-get update

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb

sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb

sudo apt-get update

  1. sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-450

  2. sudo apt-get install --no-install-recommends cuda-10-1

Ele cria 2 pastas em my / usr / local cuda-10.1 cuda-10.2

nesta etapa, ele remove 450 driver e instala 455 , a seguir fazem parte das mensagens que recebo

Os seguintes pacotes serão REMOVIDOS: libnvidia-cfg1-450 libnvidia-compute-450 libnvidia-decode-450 libnvidia-encode-450 libnvidia-extra-450 libnvidia-fbc1-450 libnvidia-gl-450 libnvidia-ifr1-450 nvidia-compute -utils-450 nvidia-dkms-450 nvidia-driver-450 nvidia-kernel-common-450 nvidia-kernel-source-450 nvidia-utils-450 xserver-xorg-video-nvidia-450

Se eu prosseguir e instalar libcudnn7 e tensorflow

sudo apt-get install --no-install-recommends
libcudnn7 = 7.6.5.32-1 + cuda10.1
libcudnn7-dev = 7.6.5.32-1 + cuda10.1

Eu pego isso em python

tf.config.list_physical_devices ("GPU")

2020-10-07 13: 10: 02.262260: E tensorflow / stream_executor / cuda / cuda_diagnostics.cc: 313] A versão do kernel 450.80.2 não corresponde à versão DSO 455.23.5 - não é possível encontrar dispositivos funcionando nesta configuração

Para consertar isso eu tentei

  1. desinstalando 455

sudo apt purge nvidia-455 *

reinstalando tensorflow, agora recebo este erro em python

tf.config.list_physical_devices ("GPU")

2020-10-07 13: 20: 46.923513: I tensorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 48] Biblioteca dinâmica aberta com sucesso libcuda.so.1 2020-10-07 13: 20: 46.959289: I tensorflow / stream_executor /cuda/cuda_gpu_executor.cc:982] o nó NUMA lido do SysFS teve valor negativo (-1), mas deve haver pelo menos um nó NUMA, retornando o nó NUMA zero 2020-10-07 13: 20: 46.959608: I tensorflow / core / common_runtime / gpu / gpu_device.cc: 1716] Dispositivo encontrado 0 com propriedades: pciBusID: 0000: 01: 00.0 nome: GeForce RTX 2070 computeCapability: 7.5 coreClock: 1,62 GHz coreCount: 36 deviceMemorySize: 7,79 Dispositivo GiBMemoryBandwidth: 417,29 Dispositivo GiBMemoryBandwidth: 417,29 / s 2020-10-07 13: 20: 46.959626: I tensorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader.cc: 48] Biblioteca dinâmica aberta com sucesso libcudart.so.10.1 2020-10-07 13: 20: 46.959769: W tensorflow /stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] Não foi possível carregar a biblioteca dinâmica 'libcublas.so.10'; dlerror: libcublas.so.10: não é possível abrir o arquivo de objeto compartilhado: Não existe esse arquivo ou diretório

Como consertar isso, obrigado

1 answers

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T.singh 2020-10-08 14:01.

A resposta de Terrance ajudou a consertar o problema de atualização do driver, mas teve que instalar pacotes adicionais e definir os arquivos de configuração.

esta https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/How-to-install-CUDA-9-2-on-Ubuntu-18-04-1184/ ajudou com etapas adicionais

A seguir estão as etapas que usei para cuda10.1 com driver nvidia 450 para unix 18.04

Passos:

Antes de instalar o cuda a partir do arquivo de execução, precisamos instalar o driver

## Driver, é de acordo com o requisito de tensorflow, 455 não funciona para a versão atual de tensorflow

  1. sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver-450

## get runfile para cuda 10.1

  1. wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

## instalar dependências

  1. sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev

## Siga as etapas de instalação executando o seguinte

  1. sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

#installer avisa sobre driver preexistente, continue #selecione tudo exceto o driver no menu, cuda será instalado, use ls / usr / local

Pasta cuda-10.1

  1. Criar arquivo bash para o perfil cuda

# você pode usar qualquer editor de texto,

vim /etc/profile.d/cuda.sh

## adicione as seguintes linhas a este arquivo para adicionar o caminho

export PATH = $ PATH: /usr/local/cuda-10.1/bin export CUDADIR = / usr / local / cuda-10.1

## Crie outro arquivo para LD_LIBRARY_PATH

vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

#add esta linha

/usr/local/cuda-10.1/lib64

#corre

sudo ldconfig

  1. Para Cudnn, use estas etapas para instalação do arquivo tar

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

Estes são 4 comandos

tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

sudo cp cuda / include / cudnn * .h / usr / local / cuda / include

sudo cp cuda / lib64 / libcudnn * / usr / local / cuda / lib64

sudo chmod a + r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h / usr / local / cuda / lib64 / libcudnn *

  1. Se você receber este erro ao usar tf

falha na chamada para cuInit: CUDA_ERROR_UNKNOWN

# use este sudo para instalar nvidia-modprobe

  1. Se alguém quiser instalar o tensorRT, esses links são úteis

https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html#installing-tar

Por que obtenho "/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7 não é um link simbólico"?

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