2024年4月14日
WindowsでAIプログラミング
WSL：CUDA10.0の実装（Ubuntu18.04）
はじめに
WSL（Ubuntu18.04）で、『CUDA10.0』を設定します。
これにより『Tensorflow-GPU 1.14』が使えます。
設定方法
モジュールのインストール
『Ubuntu18.04』の起動し、下記のコマンドを順に実行
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wget "https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64" |
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mv cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64 cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb |
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sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb |
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sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub |
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1 |
sudo apt update |
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sudo apt install cuda-10-0 |
PATHを通す
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echo -e "\n## CUDA and paths" >> ~/.bashrc |
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echo 'export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:${PATH}' >> ~/.bashrc |
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echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}' >> ~/.bashrc |
確認コマンド
『nvcc -V』とコマンドを打って下記の様に表示されればOK(‘ω’)ノ
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$ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018 Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130 |
化学系で博士号を取得したが、
あるとき、これからの時代はプログラミング！、と目覚める。
pythonを用いてデータ解析や機械学習に没頭。
最近は、Pytorchで作ったONNXモデルを、Nuxt3にのせたWebサービスの開発、
ChatGPT や Stable Diffusion に没頭中☆('ω')☆
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