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Wie kann ich CuDNN unter Ubuntu 16.04 installieren?

Für TensorFlow möchte ich cuda und CuDNN installieren. Wie mache ich das auf Ubuntu 16.04?

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Martin Thoma

Schritt 0: Installieren Sie cuda aus den Standard-Repositorys. (Siehe Wie kann ich CUDA unter Ubuntu 16.04 installieren? )

Schritt 1: Registrieren Sie ein nvidia-Entwicklerkonto und laden Sie cudnn hier herunter (ca. 80 MB)

Schritt 2: Überprüfen Sie, wo sich Ihre cuda-Installation befindet. Für die Installation aus dem Repository sind dies /usr/lib/... und /usr/include. Andernfalls ist es /usr/local/cuda/ oder /usr/local/cuda-<version>. Sie können es mit which nvcc oder ldconfig -p | grep cuda überprüfen.

Schritt 3: Kopieren Sie die Dateien:

Repository-Installation:

$ cd folder/extracted/contents
$ Sudo cp -P include/cudnn.h /usr/include
$ Sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
$ Sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*

Runfile-Installation:

$ cd folder/extracted/contents
$ Sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
$ Sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ Sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
132
Martin Thoma

Ab 5.1 können Sie nicht mehr installieren, wie in @Martin angegeben. Laden Sie libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_AMD64.deb, libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_AMD64.deb, libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_AMD64.deb von nvidia site herunter und installieren Sie es nacheinander.

 Sudo dpkg -i <library_name>.deb

Bearbeiten : Sie müssen zuerst die Laufzeit installieren (libcudnn6_6.0.21-1 + cuda8.0_AMD64.deb), da dev von der Laufzeit abhängt (Danke @tinmarino)

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GPrathap
  1. Registrieren Sie sich auf der NVidia-Website. Es kann ein oder zwei Tage dauern, bis Ihr Konto genehmigt wird. Zumindest war das früher der Fall, als ich mich anmeldete.
  2. Laden Sie die neueste CUDA von NVidia herunter und installieren Sie sie oder die neueste Version, die zu der Software passt, mit der Sie in diesem Fall arbeiten, sofern vorhanden, Ihre Version von T-Flow.

    Beachten Sie, dass die Installation über Ubuntus Standardpaket-Manager per Mausklick wahrscheinlich nicht richtig funktioniert.

    Stattdessen müssen Sie wahrscheinlich diese Anweisungen im Terminal befolgen, um das Paket .deb zu installieren. Danach müssen Sie fügen Sie ein paar Zeilen hinz zu .bashrc, oder wo immer dies in Ihrem Fall angemessen ist. Wenn Sie beispielsweise einen Server konfigurieren, wird dieser möglicherweise vor dem automatischen Start Ihrer App an einem anderen Ort abgelegt, da .bashrc in diesem Fall wahrscheinlich nicht ausgeführt wird.

  3. CuDNN von NVidia herunterladen

    Ich habe die "Library for Linux" -Version verwendet und hatte mit .deb -Paketen nicht viel Glück.

  4. Wo sich CUDA befindet, erfahren Sie über which nvcc. Normalerweise ist /usr/local/cuda/ ein symbolischer Link zu Ihrer aktuell installierten Version.

  5. Öffnen Sie das CuDNN-Archiv und kopieren Sie den entsprechenden Inhalt in den entsprechenden CUDA-Installationsordner (cuda/lib64/ und cuda/include/). Normalerweise Sudo nautilus und mache es von dort aus visuell.
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Íhor Mé

Schneller Vorlauf 2018 und NVIDIA bietet jetzt cuDNN 7.x zum Download an. Die Installationsschritte ähneln denen von @GPrathap. Wenn Sie jedoch die alte cuDNN-Version durch die neuere ersetzen möchten, müssen Sie diese vor der Installation zuerst entfernen.

Um es zusammenzufassen:

Schritt 0. Stellen Sie sicher, dass Sie das CUDA-Toolkit bereits installiert haben. Fahren Sie mit der Installation des CUDA-Toolkits fort, wenn Sie dies nicht getan haben.

Schritt 1. Gehen Sie zum NVIDIA-Entwicklerportal https://developer.nvidia.com/cudnn und laden Sie cuDNN herunter.

Schritt 2. Wenn Sie zuvor cuDNN installiert haben, entfernen Sie es

Sudo dpkg -r <old-cudnn-runtime>.deb
Sudo dpkg -r <old-cudnn-dev>.deb

Schritt 3. Installieren Sie die cuDNN-Bibliothek (Runtime, Dev, Doc) mit dpkg

Sudo dpkg -i <new-cudnn-runtime>.deb
Sudo dpkg -i <new-cudnn-dev>.deb
Sudo ldconfig

Schritt 4. Wenn Sie herausfinden möchten, wo die Bibliothek installiert wurde, können Sie den Lokalisierungsindex aktualisieren und dann den Bibliotheksspeicherort ermitteln.

Sudo updatedb
locate libcudnn

Wenn Sie cuDNN 7.x speziell für CUDA Toolkit 9.1 installieren, enthält dieser Artikel weitere Informationen, die hilfreich sein können: http://tech.amikelive.com/node-679/quick-tip-installing- cuda-deep-neural-network-7-cudnn-7-x-library-for-cuda-toolkit-9-1-on-ubuntu-16-04 /

8
Mike

Sie können auch die deb-Pakete für Debian-basierte Distributionen herunterladen.

Auf der NVIDIA-Webseite stehen für das Entwicklerprofil die folgenden Dateien zur Verfügung:

  • cuDNN v5.1 Runtime Library für Linux (Deb)
  • cuDNN v5.1 Developer Library für Linux (Deb)
  • cuDNN v5.1 Codebeispiele und Benutzerhandbuch Linux (Deb)

Ich habe dies über meine Maschine mit Debian (Stretch) getestet und TensorFlow funktioniert!

3
LAraque

Hinzufügen eines wichtigen Details zu den noch gültigen Antworten von @Martin Thoma und @ Íhor Mé: Nach dem Kopieren der libcudnn-Dateien in die cuda-Verzeichnisse müssen Sie Ihre .bashrc-Datei aktualisieren:

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

Sie müssen dann das Include-Verzeichnis zu jeder Konfigurationsdatei hinzufügen, die es verwendet. Caffe, z. hat eine Konfigurationsdatei, die Sie bearbeiten müssen, bevor Sie mit make kompilieren. Bearbeiten Sie dazu caffe/Makefile.config, um die Pfade zu diesen Konfigurationsvariablen hinzuzufügen (fügen Sie Leerzeichen zwischen den Pfaden hinzu):

INCLUDE_DIRS: /usr/local/caffe/cuda/include/ 
LIBRARY_DIRS: /usr/local/cuda/lib64/

Vergessen Sie nicht, die Datei für jedes aktuelle Terminalfenster, in dem diese Änderungen wirksam werden sollen, einmal auszuführen!

. ~/.bashrc
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Agile Bean

In 16.04 können Sie, wenn Sie CUDA direkt von der Nvidia-Website installieren und Tensorflow auch aus dem Quellcode erstellen, das Verzeichnis angeben, das Sie als Cudnn angeben möchten. Standardmäßig ist es:

/usr/include/x86_64-linux-gnu

Wenn Sie Tensorflow erstellen, werden Sie gefragt, welche Version Sie für Cudnn verwenden möchten. Danach fragt es, wo es sich befindet. Geben Sie einfach das Verzeichnis oben an und es wird gut funktionieren. Es sollte an diesem Punkt eine Raddatei erstellen und Sie können sie mit pip installieren.

0
Goddard

die Antwort ist richtig, aber für cuDNN 5.1 wurden einige Namen geändert. Wenn Sie diese Version nach dem Entpacken der cuDNN-Datei verwenden, finden Sie zwei Ordner: lib und include. Ändern Sie den Namen der * .h-Datei im Include-Ordner in cudnn.h und folgen Sie dann https://askubuntu.com/a/767270/641589 . Diese Änderung ist erforderlich, wenn Sie cuDNN für Caffe verwenden möchten!

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