[PYTHON] Setzen Sie TensorFlow mit pip3 in die P2-Instanz

Setzen Sie einfach Python3 in die p2-Instanz und setzen Sie TensorFlow mit pip. Spielen Sie mit Tesla K80.

Bedarf

TensorFlow ist wie gewohnt

Tesla K80 verfügt über 3.7, sodass Sie sicher sein können. CUDA GPUs | NVIDIA Developer

Einführungsmethode

Richten Sie eine Instanz ein

TensorFlow scheint Ubuntu zu mögen, deshalb habe ich vom offiziellen Ubuntu nach AMI gesucht. Ubuntu Amazon EC2 AMI Finder

Ich habe versucht, die Ubuntu 16.10 hvm: ebs-ssd Kerl.

Setzen Sie, was Sie brauchen

Klassisch

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

Python3 (mit 3.5.2+)

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

Die neueste CUDA ist 8. Sie finden die Befehle, die Sie mit wget mitbringen können, indem Sie dem Ablauf von CUDA 8.0 Downloads | NVIDIA Developer folgen.

sudo apt-get wget
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo apt-get update
rm cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64-deb
sudo apt-get install cuda

Für cuDNN müssen Sie ein Konto erstellen und die cuDNN-Bibliothek für Linux von cuDNN Download | NVIDIA Developer zum Hochladen bereitstellen.

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-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*

cd /usr/local/cuda/lib64
sudo ln -s libcudart.so libcudart.so.7.5

Die letzten beiden Zeilen sind die Maßnahmen, die ergriffen werden müssen, wenn "ImportError: libcudart.so.7.5: Freigegebene Objektdatei kann nicht geöffnet werden: Keine solche Datei oder kein solches Verzeichnis" angezeigt wird. CUDA 7.5 schlägt mit Pip-Installation und Docker fehl (Ubuntu 14.04) · Problem Nr. 20 · Tensorflow / Tensorflow.

Lass es durch den Weg.

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_ROOT/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_ROOT/lib64

Ich habe das TensorFlow-Hauptgerät mit GPU ausgestattet.

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

Verweise

Installing TensorFlow on an AWS EC2 P2 GPU Instance - ExpressionFlowExpressionFlow Dies ist der Ort, an dem Sie mit dem Quellcode beginnen können.

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