GPUマシン環境整備2 〜 cuda / pytorch / tensorflow / chainer / jupyter を使えるようにする

目的

• ディープラーニングフレームワーク環境を整える
• フレームワーク毎に仮想環境を使用する
• Jupyterで仮想環境カーネルを切り替えられるようにする

Cuda

公式CUDA Toolkit 10.2 Download | NVIDIA Developer をみると、cuda10からnvidiaのリポジトリからインストールできるようになったのでこれを使う。 以下の説明の通りにインストールで得に問題なし。以前のnouveauの苦労はない。すばらしい。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=debnetwork

# CUDAインストール
$ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
$ sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
$ sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
$ sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /"
$ sudo apt-get -y update
$ sudo apt-get -y install cuda

#再起動
$ reboot

#動作確認
$ nvidia-smi

Anaconda

公式からインストーラダウンロードしてインストール。
https://www.anaconda.com/

$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh
$ sh Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

Pytorchの仮想環境構築

(base) $ conda create -y --name pytorch python=3.7 jupyter
(base) $ conda activate pytorch
(pytorch) $ conda install -y pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
(pytorch) $ conda deactivate

Tensorflow-gpuの仮想環境構築

(base) $ conda create -y --name tf-gpu python=3.7 jupyter
(base) $ conda activate tf-gpu
(tf-gpu) $ conda install -y tensorflow-gpu keras
(tf-gpu) $ conda deactivate

Chainerの仮想環境構築

(base) $ conda create -y --name chainer python=3.7 jupyter
(base) $ conda activate chainer
(chainer) $ conda install -y chainer
(chainer) $ pip install chainerui
(chainer) $ conda deactivate

Jupyterにカーネルを追加

jupyterで仮想環境のカーネルを追加して切り替えられるようにする。

#pytorchのカーネル追加
(base) $ conda activate pytorch
(pytorch) $ ipython kernel install --user --name=pytorch --display-name=pytorch
(pytorch) $ conda deactivate

#tensorflow-gpuのカーネル追加
(base) $ conda activate tf-gpu
(tf-gpu) $ ipython kernel install --user --name=tf-gpu --display-name=tf-gpu
(tf-gpu) $ conda deactivate

#chainerのカーネル追加
(base) $ conda activate tf-chainer
(chainer) $ ipython kernel install --user --name=chainer --display-name=chainer
(chainer) $ conda deactivate

#カーネルの一覧を表示
(base) $ ipython kernelspec list
Available kernels:
  chainer    /home/ma/.local/share/jupyter/kernels/chainer
  pytorch    /home/ma/.local/share/jupyter/kernels/pytorch
  tf-gpu     /home/ma/.local/share/jupyter/kernels/tf-gpu
  python3    /home/ma/anaconda3/share/jupyter/kernels/python3

コマンドのメモ

jupyterのカーネル

#一覧
$ ipython  kernelspec list

#追加(カレントの環境が追加される）
$ conda activate test
$ ipython  kernel install --user --name=test --display-name=test

#削除
$ ipython  kernelspec uninstall test

conda 仮想環境

#一覧
$ conda env list
$ conda info -e

#作成
$ conda create --name test python=3.7 jupyter

#削除
$ conda remove --name test --all

ー以上ー