J'ai pu utiliser Ubuntu 16.04 + GTX1080 + Tensorflow v0.10, mais j'ai soudainement eu l'erreur suivante.
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/val/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/__init__.py", line 23, in <module>
from tensorflow.python import *
File "/home/val/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/__init__.py", line 48, in <module>
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
File "/home/val/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 28, in <module>
_pywrap_tensorflow = swig_import_helper()
File "/home/val/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 24, in swig_import_helper
_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow', fp, pathname, description)
File "/home/val/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow/lib/python3.5/imp.py", line 242, in load_module
return load_dynamic(name, filename, file)
File "/home/val/.pyenv/versions/anaconda3-4.1.1/envs/tensorflow/lib/python3.5/imp.py", line 342, in load_dynamic
return _load(spec)
ImportError: libcudart.so.7.5: cannot open shared object file: No such file or directory
Il fonctionnait avec CUDA 8.0 installé (c'est-à-dire que CUDA 7.5 n'était pas installé), mais c'est un mystère pourquoi j'ai soudainement voulu 7.5 libcudart. ..
J'étais en difficulté et j'ai essayé diverses choses. J'ai pensé qu'il était nécessaire de réinstaller Tensorflow, et quand j'ai regardé l'installation d'Anaconda sur la page officielle (https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/get_started/os_setup.html), c'était certainement la v0.10. Les commentaires nécessitent CUDA 7.5.
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.
$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
Donc, depuis la sortie de r0.11, quand je l'ai regardé, le commentaire a changé et il dit que la boîte à outils CUDA 8.0 est nécessaire. Après avoir vu cela, j'ai franchi le pas et mis à jour la v.0.11.
Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 3.5
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
# Python 3
(tensorflow)$ pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL
Quand je l'exécute avec l'activation de la source, cela réussit!
>>> import tensorflow as tf
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcurand.so locally
Donc, pour ceux qui ont installé CUDA 8.0, il semble préférable d'utiliser r0.11 ou supérieur.