Ubuntu18.04 + CUDA + cuDNN + Pytorchの環境構築

python3
2020.04.17

環境

  • OS : Ubuntu 18.04 LTS
  • GPU : GTX970
  • Shell : zsh
  • 確認日時 : 2020年4月16日

    ドライバのセットアップ

    既に入っているドライバの削除

dpkg -l | grep nvidia
dpkg -l | grep cuda
sudo apt --purge remove nvidia-*
sudo apt --purge remove cuda-*

デフォルトのドライバの無効化

sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

を実行して

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

を追記して保存

sudo update-initramfs -u
reboot

上記コマンドで再読込と再起動をする
起動後、ドライバが読み込まれないので解像度が落ちているはずである

ドライバのインストール

aptリポジトリにグラフィックドライバを提供しているリポジトリを追加

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

こちらのページから自分の環境に合ったNVIDIAドライバのバージョンを確認する。
私の場合は

  • 製品タイプ : GeForce
  • 製品シリーズ : GeForce 900 Series
  • 製品ファミリー : GeForce GTX 970
  • オペレーティングシステム : Linux 64-bit
  • ダウンロードタイプ : Linux Long Lived
  • 言語 : Japanese
    を選択した。
    検索ボタンをクリックし、出てきたバージョンを控えておく。
    私の場合は440.92だった。

ターミナルに戻り、

sudo apt install nvidia-driver-440
reboot

を実行してドライバをインストールする。

CUDAのインストール

こちらのサイトでCUDA Toolkitをダウンロードしてくる。私の場合はバージョン10.1をインストールしたが、使用したい機械学習フレームワーク等によって対応しているバージョンが決まってる場合があるので調べておくことを推奨する。
私の場合は

  • Operating System : Linux
  • Architecture : x86_64
  • Distribution : Ubuntu
  • Version : 18.04
  • Installer Tyep : runfile(local)

を選択し、ダウンロードした。

mv ~/Donwloads/cuda_10.1.105_418.39_linux.run ~/

ファイルを移動させて、ディスプレイマネージャを停止させる。

sudo service gdm3 stop

Ctrl + Alt + F3を押してCUIモードでログインをして、以下のコマンドを実行する（CUIモードの起動方法は環境によって異なる場合があります）

sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run
export PATH="/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH" >> ~/.zshrc
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
reboot

cuDNNのインストール

こちらにログインして、バージョンに合ったcuDNNをダウンロードする。
私の場合は
Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 10.1内の

  • cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
  • cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
  • cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)

の3つをダウンロードした。
dpkgでインストール

dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb
dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb
dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb

Pythonの環境構築

デフォルトでPythonはインストールされているが、環境を壊さないためにも、Pyenvとvirtualenv等で仮想環境を構築しておくことを推奨する。ここでは説明しないので、各自別の記事などを参照してください。

pyTorchのインストール

こちらの公式サイトで自分の環境に合ったインストールコマンドを調べる
私の場合は

  • PyTorch Build : Stable(1.4)
  • Your OS : Linux
  • Package : Conda
  • Language : Python
  • CUDA : 10.1

を選択した。
Run this Commandに表示されているコマンドをコピーして実行する。

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

環境構築完了！！

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