Ubuntu Üzerine GPU Destekli Tensorflow 1.8, keras, CUDA 9.0, cuDNN 7.0 Kurulumu


Öncelikle kuruluma başlamadan önce bios’tan secure boot özelliğini kapatmanız gerekmektedir.

Aşama 1 Kurulum için gerekli güncelleme ve yüklemeleri yapalım

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential cmake g++ gfortran
sudo apt-get install git pkg-config python-dev
sudo apt-get install software-properties-common wget
sudo apt-get autoremove
sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

Aşama 2 NVIDIA Driver Yüklemesi

Bilgisayarınızdaki nvidia aygıtını öğrenmek için şu komutu kullanın.

lspci | grep -i nvidia

Daha sonra aşağıdaki gibi bir çıktı alacaksınız.

Bilgisayarınız için doğru driverı ve son sürümünü nvidianın sitesinden bulabilirsiniz. Kuruluma aşağıdaki komutlarla devam ediyoruz.

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-375

Bilgisayarımızı yeniden başlatıyoruz. Nvidia driverını yükledik kurulumu şu komutla test edebilirsiniz.

cat /proc/driver/nvidia/version

Aşama 3 Cuda 9.0 Kurulumu

Ben bu kurulumdan önce cudanın son sürümü olan 9.2 kurulumunu gerçekleştirdim, ancak daha sonra tensorflow’un 9.2 sürümünü şu ana kadar desteklemediğini öğrendim aklınızda bulunsun.

cuda web sitesi’nden sisteminiz için uygun olan .deb sürümünü seçip indiriyoruz.

Daha sonra terminali açarak paketi indirdiğimiz dizine gidip, indirdiğimiz sitede belirtildiği gibi şu komutları giriyoruz.

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-9-0

Sonra .bashrc dosyasına kütüphane yolunu ekliyoruz.

echo 'export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

cuda kurulumu tamamlandı kurulumu test edelim

nvcc -V

Aşama 4 cuDNN 7.0 Kurulumu

Nvidia sitesinden uygun olan cuDNN sürümünü indirip çıkartarak kuralım.

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.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*

Aşama 5 Gerekli Python Araçlarının Kurulumu

sudo apt-get update && apt-get install -y python-numpy python-scipy python-nose python-h5py 
python-skimage python-matplotlib python-pandas python-sklearn python-sympy
sudo apt-get clean && sudo apt-get autoremove
sudo rm -rf /var/lib/apt/lists/*

pip, pip3, jupyter notebook vs kurarak devam ediyoruz.

sudo apt-get update
sudo apt-get install git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy build-essential 
python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel libcurl3-dev
sudo apt-get install -y libfreetype6-dev libpng12-dev
pip3 install -U matplotlib ipython[all] jupyter pandas scikit-image

Aşama 6 openBLAS Kurulumu

OpenBLAS matris işlemlerini daha hızlı yapmamızı sağlayan bir kütüphane.

mkdir ~/git
cd ~/git
git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git
cd OpenBLAS
make FC=gfortran -j16
sudo make PREFIX=/usr/local install

Aşama 7 Tensorflow Kurulumu

Arkadaşlar tensorflow kurulumunu virtualenv kullanarak gerçekleştireceğim bunun ne olduğunu bilmeyen varsa şu yazımıza bakabilir.

virtualenv kurulumunu yapıyoruz

sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv

Bir virtual enviroment oluşturup aktifleştiriyoruz.

virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/tensorflow
source ~/tensorflow/bin/activate
(tensorflow)$ easy_install -U pip

gpu destekli tensorflow kurulumunu yapıyoruz.

(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

Tensorflow kurulumu tamamlandı şimdi kurulumu test etmek için aşağıdaki komutlarla basit bir deneme yapabiliriz.

(tensorflow)$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> a = tf.constant(5)
>>> b = tf.constant(6)
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(a+b)
Bu komutlardan sonra sürücü durumunu ve cevabı veren bir çıktı alacaksınız

Aşama 8 Keras Kurulumu

Basit bir şekide aşağıdaki komutla keras kurulumunu yapıyoruz.

(tensorflow)$ sudo pip3 install keras

Kurulumu test ediyoruz

(tensorflow)$ python
>>> import keras

Kurulumumuz bu kadar. Kurulum yaptığınız eviroment içerisinden daha sonra uygulamalarınızı çalıştırabilirsiniz. Başarılar…

Source: Deep Learning on Medium