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Ubuntu 20.04から結局18.04にしたワークステーション の環境構築

新しいワークステーションを購入したのでtensorflow-gpuのインストールまでの2回目です. 1回目についてはこちら.結局,試行錯誤の末,以下の構成になりました.

CPU:Corei9-11900
GPU:RTX3090
OS:Ubuntu 18.04
Nvidia-driver:470
Cuda:11.5
Cudnn:8.0.5.39
Python:3.8
TensorFlow-gpu:2.4.1

一番はまった点が,CUDA11とCudnn7は相性が悪いのかGPUの認識?に時間がかかって動くんだけど使いづらい状況になります.更にCudnn8に上げようと思ってもcondaコマンドで見つからないという意地悪な仕様...こちらを参考に以下のように「~/.condarc」を編集し,ミラーソースを追加することで解決しました.一から作り直したい...

show_channel_urls: true
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- defaults



最初はUbuntu 20.04をインストールしたのですが,マザーボード「Z590-S01」のNICが認識してくれず, ネットにつながらない状況でした...しょうがなく,usbのlanアダプタを使ったら認識してくれたので とりあえずインストール作業を進める.しかし,「ubuntu-bribers autoinstall」したら何故か, usbのNICまで認識しなくなりインターネットに繋げなくなったので断念...因果関係は不明です.

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