TensorFlow의 경우 CUDA를 설치하고 싶습니다. Ubuntu 16.04에서 어떻게합니까?
TensorFlow의 경우 CUDA를 설치하고 싶습니다. Ubuntu 16.04에서 어떻게합니까?
답변:
가 리눅스 설치 가이드 . 그러나 기본적으로 해당 단계 만 있습니다.
md5sum cuda_7.5.18_linux.run
. 올바른 경우에만 계속하십시오.sudo apt-get purge nvidia-cuda*
-드라이버도 설치하려면 sudo apt-get purge nvidia-*
).
sudo service lightdm stop
/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
다음 내용 으로 파일을 작성하십시오 .
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u
sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --override
. y
심볼릭 링크를 사용해야합니다 .
sudo service lightdm start
참고 : 랩탑에서 Ubuntu 16.04 베타 버전의 NVIDIA CUDA (기다릴 수없는 경우)
참고 : 예 apt-get install cuda
. 를 통해 설치할 수 있습니다. 경로를 변경하고 다른 도구를 설치하기가 더 어려워서 사용하지 않는 것이 좋습니다.
당신은 또한에 관심이있을 수 있습니다 내가 우분투 16.04에 CuDNN를 설치할 수 있습니까? .
* :이 스크립트와 함께 디스플레이 드라이버를 설치하지 마십시오. 그들은 늙었다. http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 에서 최신 버전을 다운로드 하십시오.
다음 명령은 현재 CUDA 버전 (마지막 줄)을 보여줍니다.
$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
다음 명령은 드라이버 버전과 보유한 GPU 메모리 양을 보여줍니다.
$ nvidia-smi
Fri Jan 20 12:19:04 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57 Driver Version: 367.57 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce 940MX Off | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| N/A 75C P0 N/A / N/A | 1981MiB / 2002MiB | 98% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1156 G /usr/lib/xorg/Xorg 246MiB |
| 0 3198 G ...m,SecurityWarningIconUpdate<SecurityWarni 222MiB |
| 0 6645 C python 1510MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
참조 : CuDNN 설치 확인
당황하지 마십시오. 컴퓨터에서 아무것도 보이지 않더라도 다음 단계를 수행하면 이전 상태로 돌아갑니다.
mount -o remount,rw /
( -
이다 ?
와 /
이다 -
미국 레이아웃)sh cuda_7.5.18_linux.run --uninstall
sudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings
그래픽 드라이버 설치는 약간 까다 롭습니다. 그래픽 지원없이 수행해야합니다.
dpkg -l | grep -i nvidia
sudo apt-get remove --purge nvidia-WHATEVER
sudo service lightdm stop
reboot
PC / 블랙리스트에 nouveau 드라이버 가 필요할 수 있습니다 ( 독일어 자습서 )sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
설치 프로그램 을 실행 하기 전에 항상 실행 해야합니다. 이를 통해 커널 헤더 및 개발 패키지가 실행중인 특정 패키지에 있는지 확인하고 드라이버 설치가 실패하지 않을 것입니다!
.run 파일을 통해 여러 번 설치하려고했지만 일부 오류가 항상 발생하여 로그인 루프가 발생하거나 디스플레이가 완전히 손실되었습니다. 따라서 디스플레이 관리자와 함께 사용하지 말고 .deb 파일을 사용하는 것이 좋습니다.
Linux 용 NVIDIA CUDA 설치 안내서 는 전체 세부 정보를 제공하는 훌륭한 링크입니다. 각 단계를 따라야합니다.
Nvidia 드라이버를 설치하려면 다음을 수행하십시오.
Ubuntu의 왼쪽 상단 모서리에있는 "컴퓨터 검색"메뉴에서 "추가 드라이버"를 검색하십시오 (시스템 설정-> 소프트웨어 및 업데이트-> 추가 드라이버도 수행 할 수 있음)
나타나는 메뉴에서 Nvidia 드라이버 중 하나를 선택하고 "Apply Changes (변경 사항 적용)"를 클릭하십시오.
시스템을 재부팅하십시오.
터미널 창을 열고 nvidia-smi를 입력하십시오. 드라이버가 올바르게 설치 되었다면 다음과 같이 보일 것입니다 :
+ ------------------------------------------------- ----- + | NVIDIA-SMI 3.295.41 드라이버 버전 : 295.41 | | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- + | Nb. 이름 | 버스 ID 표시 | 휘발성 ECC SB / DB | | 팬 온도 전력 사용량 / Cap | 메모리 사용량 | GPU 활용. 계산 M. | | =============================== + =================== ===== + ======================= | | 0. 테슬라 C2050 | 0000 : 05 : 00.0 켜기 | 0 0 | | 30 % 62 C P0 N / A / N / A | 3 % 70MB / 2687MB | 44 % 기본값 | | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- | | 컴퓨팅 프로세스 : GPU 메모리 | | GPU PID 프로세스 이름 사용법 | | ==================================================== ============================= | | 0. 7336 ./ 정렬 61MB | + ------------------------------------------------- ---------------------------- +
이전 링크에 따라 CUDA를 쉽게 설치할 수 있습니다. 간단히 :
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
여기 에서 툴킷 을 다운로드 한 다음 .deb
파일 을 설치 하십시오 (그에 따라 이름 바꾸기).
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
그런 다음 다음을 실행하십시오.
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /
. 설치시 드라이버가 nvidia-381에서 -375로 다운 그레이드되었습니다. 나는 거기에 떠났다.
Unknown: Unknown This device is not working
그런 다음 사용할 것인지 묻습니다 Processor microcode firmware for Intel CPUs
. 내가 사용해야합니까? 감사합니다.
또한 우분투 16.04에 Cuda 8.0을 설치하기 위해 차이점을 시도했습니다. 마지막으로 트릭을 수행하는 단계입니다. 나는 다음 이 자습서를 다음과 같이 단계를 수정 업데이트되었습니다.
시스템 업데이트
apt-get update && apt-get upgrade
VirtualGL을 다운로드 하여 설치하십시오. 설치하기 위해서
dpkg -i virtualgl*.deb
CUDA 8.0을 다운로드하여 설치 하고 설치하십시오. 나는 인터넷을 통해 그것을하는 것이 좋습니다. 이렇게
필요한 종속성을 설치하십시오.
apt-get install linux-headers-$(uname -r)
apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
홈 디렉토리에서 찾을 수있는 .bashrc의 시스템 PATH를 업데이트하십시오. 그것들을 다른 위치에 설치하면 그 경로를 업데이트하십시오.
export PATH=$PATH:/opt/VirtualGL/bin
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
땅벌-엔비디아와 프리머스를 설치하십시오.
apt-get install bumblebee-nvidia primus
bumblebee 구성 파일을 편집하여 bumblebee가 NVIDIA 드라이버를 사용하고 있음을 알 수 있도록하십시오. 시스템에 따라 경로를 업데이트하십시오. 도움이되는 참조보기가 있습니다.
sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf
더하다:
[bumblebeed]
ServerGroup=bumblebee
TurnCardOffAtExit=false
NoEcoModeOverride=false
Driver=nvidia
XorgConfDir=/etc/bumblebee/xorg.conf.d
Bridge=auto
PrimusLibraryPath=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/primus:/usr/lib/i386-linux-gnu/primus
AllowFallbackToIGC=false
Driver=nvidia
[driver-nvidia]
KernelDriver=nvidia
PMMethod=auto
LibraryPath=/usr/lib/nvidia-367:/usr/lib32/nvidia-367
XorgModulePath=/usr/lib/xorg,/usr/lib/xorg/modules
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
Driver=nouveau
[driver-nouveau]
KernelDriver=nouveau
PMMethod=auto
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nouveau
다음을 실행하고 비디오 카드의 PCI 주소를 기록하십시오.
$ lspci | egrep 'VGA|3D'
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 5916 (rev 02)
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 179c (rev a2)
비디오 카드의 PCI 주소 (01 : 00.0)를 알 수 있도록 xorg.conf.nvidia 파일을 편집하십시오. "ServerLayout"섹션에서 아래와 같이 PIC 주소를 업데이트하십시오.
sudo nano /etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
더하다:
Section "ServerLayout"
Identifier "Layout0"
Option "AutoAddDevices" "false"
Option "AutoAddGPU" "false"
BusID "PCI:01:00.0"
시스템을 재부팅하고 일부 샘플 코드를 실행하여 재미있게 보내십시오.
sudo shutdown -r now
나를 위해 일한 단계 :
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 또는 1 '. 여기에 설치 지침
nvidia 드라이버 (제 맥락에서 375)는 소프트웨어 및 업데이트 / 추가 드라이버 중에서 선택해야합니다.
다시 시작할 때 블루 스크린을 따르고 nvidia 드라이버 설치 중에 설정된 비밀번호를 입력하여 보안 부팅을 비활성화하십시오. (BIOS를 통해 비활성화 된 모든 보안 부팅이 작동하지 않았습니다).
이제 설치 테스트 출력이 완료되었습니다.
- 내가 얼마 전에이에 블로그 게시물 작성했습니다 엔비디아 CUDA 툴킷 설치 - 우분투 16.04 LTS를 - 노트 /
내 환경 : 이중 부팅 Windows 10 및 Ubuntu 16.04 LTS.
주요 학습 내용을 복사하여 붙여 넣기 자세한 지침은 블로그 게시물을 참조하십시오 (중복을 피하기 위해)
여러 게시물을 읽은 후 작동하도록했습니다. 컴퓨터에 이미 ATI 카드가있어 매우 유용한 것으로 판명되었습니다. ATI 측면에 GTX 1070을 설치하고 Kubuntu 16.04 설치를 시작했습니다. 처음에는 ATI 카드에 연결된 디스플레이에만 이미지가 있었기 때문에 공급 업체 웹 사이트에서 다운로드 한 NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run 드라이버를 설치할 수있었습니다. CUDA를 설치하기 위해 cuda_7.5.18_linux.run 파일을 다운로드했습니다. 두 개의 스위치를 사용하여 cuda 툴킷을 설치했습니다.
cuda_7.5.18_linux.run --silent --toolkit
cuda 샘플은 .run 파일에서 설치할 수도 있습니다. 하나의 문제는 cuda가 gcc5를 좋아하지 않는다는 것입니다. 그래서 나는 sudo apt-get install gcc-4.8
다음과 같이 기본 gcc를이 버전으로 변경했다.
cd /usr/bin/
sudo unlink gcc
sudo ln -s gcc4.8 gcc
sudo unlink g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
cuda가 설치된 후 gcc를 gcc5로 교체했습니다. cuda 샘플 컴파일은 gcc4.8로 수행해야하며 gcc4.9는 작동하지만 시도하지는 않았습니다.
SW를 설치하는 것이 일반적으로 선호되는 방법은 종속 파일을보다 강력하게 처리 할 수있는 방법과 SW를 제거하는보다 안정적인 방법을 제공하기 때문에 deb 파일을 사용하는 것입니다. CUDA 8.0 릴리스 후보는 16.04 (개발자 영역)에서 사용 가능했으며 이제 Ubuntu 16.04 용 CUDA 8.0은 deb 파일 (로컬) 및 (네트워크)를 통해 사용할 수 있습니다. https://developer.nvidia.com/cuda -다운로드
우분투 16.04는 예상 위치에 cuda를 설치하지 않을 수도 있습니다 /usr/local/cuda-8.0.61
. 따라서 export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}
작동하지 않을 수 있습니다.
우분투 16.04에 "cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb"를 설치하려고 할 때, 여기에있는 지침을 따르기 만하면됩니다 http://docs.nvidia.com/cuda/cuda - 설치 가이드 - 리눅스 / index.html을 번호의 설치 후-행동 . 그러나 cuda-install-samples-8.0.61.sh \ home 또는 nvcc -V를 컴파일 할 수 없었습니다.
Ubuntu /usr/local/cuda-8.0
는 추정 위치 대신 cuda를 설치 한 것으로 나타났습니다 /usr/local/cuda-8.0.61
. 따라서 나는 cuda export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}
로 바뀌었고 export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
성공적으로 설치했습니다.
수락 된 답변이 제 경우에는 효과가 없었습니다. 랩탑에 CUDA 8.0을 다음 사양으로 설치했습니다.
다음 가이드는 NVIDIA 드라이버를 먼저 설치 한 다음 CUDA 8.0을 설치합니다.
목록에서 그래픽 카드를 찾으십시오. 카드에 사용할 수있는 드라이버 중에서 NVIDIA의 독점 드라이버를 선택하십시오. 그런 다음 [Apply Changes] 버튼을 누릅니다. 필자의 경우 그래픽 카드 이름 "NVIDIA Corporation : GM107M [Geforce GTX 950M]"에서 두 가지 선택이있었습니다.
로 기본 설치된 비디오 드라이버를 삭제하십시오 $ sudo apt remove xserver-xorg-video*
.
cuda_8.0.61_375.26_linux.run
됩니다.$ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
.
375.66
것보다 높은 드라이버 버전 375.26
이 있으므로 설치하지 않기로 선택했습니다.ld.so.conf
하고 다음 오류가 발생 하면이 링크libEGL.so.1 is not a symbolic link
의 지시 사항을 따르십시오 .내가 쓰는 동안 랩톱을 여러 번 조이는 것처럼 이것은 looooong 답변입니다. 그러나 다른 사람들에게도 유용하기 때문에 오래 유지하는 것이 좋습니다.) 내 대답의 가장 큰 부분은 편집 된 업데이트 에서 시작합니다.
Sooooo, 나는 여기와 다른 곳에서 모든 대답을 읽었습니다. 왜 그런지 모르겠지만, 각각 그들에게 문제가 발생합니다 :(
4 일 후, 여기 저기에 리눅스를 다시 설치하는 것이 저에게 효과적이었습니다.
주요 절차로 가기 전에 다른 방법을 언급하고 싶습니다.
랩톱을 사용하는 경우 다른 방법 :
따라서 랩톱에서 엔비디아와 인텔 GPU를 전환 할 수 있습니다.
sudo prime-select intel
sudo prime-select nvidia
즉, 인텔로 전환하고 nvidia를 설치하고 정상적인 사용을 위해 인텔로 다시 전환하여 딥 러닝 스위치를 사용하여 엔비디아로 전환 할 수 있습니다.
어쨌든,
마지막으로 나를 위해 작동하는 주요 방법에 대해 이야기하겠습니다 (여기에서 정보는 주로 Link 에서 가져옵니다 ).
기존의 모든 nvidia / cuda 항목 삭제 및 제거 :
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia-cuda*
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
그런 다음 모든 것을 업데이트합니다.
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo reboot
이제 로그인 할 수없고 루프에 갇힐 가능성이 있습니다 ...
걱정하지 마세요. 50 번 이상 겪었습니다.
ctr+alt+F2
사용자 이름과 비밀번호 를 입력하십시오
이제 다음을 입력하십시오.
sudo service lightdm stop
선택적으로 일부 사람들은 이것을 사용하고 정직하게 사용하는 것이 무엇인지 입력해야합니다. sudo init 3
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
더하다
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
그것에 저장하고 종료하십시오.
그런 다음 다음을 입력하십시오.
sudo update-initramfs -u
cuda .run 파일이있는 파일로 이동하여 다음을 입력하십시오.
sudo sh cuda_8.0_linux.run --override
sudo service lightdm start
sudo reboot
운이 좋으면 지금 로그인 할 수 있어야합니다. 당신이 짐작할 수 있듯이, 나는 운이 좋지 않았으며 여전히 로그인 할 수 없었습니다. 그래서 ctr+Alt+F2
다시 눌러야 하고 다음을 수행해야했습니다.
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
이제 마침내 로그인 할 수있었습니다.
이제 경로를 설정하고 설치를 확인해야합니다.
유형:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
nvidia-smi
nvcc -V
cuda 8이 있음을 보여줍니다.
또한 당신이 할 수있는 경우를 위해 :
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
gedit ~/.bashrc
끝에 이것을 추가하십시오 :
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
# Added by me on 2013/06/24
PATH=~/bin:$PATH
export PATH
gedit를 저장하고 종료하십시오. 유형:
sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64
나보다 더 많은 것을 아는 사람들을위한 질문 :
모든 것이 작동하는 것처럼 들리지만 몇 초 동안 시스템을 종료 / 재부트하면
따라서 모든 것이 작동하는 것처럼 들리지만 몇 초 동안 시스템을 종료 / 재부트하면 "로드 커널 모듈을 시작하지 못했습니다" 라고 표시 되지만 이 게시물을 시도했지만 도움이되지 않습니다. 해결 방법을 알려면 알려주십시오.
----------------
편집 업데이트
무엇을 추측, 나는 다시 망했다.
그러나 이번에는 훨씬 더 쉬운 암시를 받았습니다. 여기에 요점이 있습니다 : 때때로 우리는 NO라고 말할 필요가 있습니다
다음은 저에게 정말 효과적입니다. 모든 것을 제거하고 제거한 후 sudo reboot 후 다음을 수행하십시오.
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
ctr+alt+F2
사용자 이름과 비밀번호 를 입력하십시오
이제 다음을 입력하십시오.
sudo service lightdm stop
sudo sh cuda_8.0_linux.run
중요 : 설치하는 동안 첫 번째 질문은 드라이버를 다시 설치 하라는 메시지를 표시합니다.이 어머니에게 NO 라고 대답하십시오.
sudo service lightdm start
press `alt+ctr+F7`
친애하는 PC에 로그인
작동 했습니까? 천만에요 :)
처음에는 그 일을 시도했지만 sudo lightdm stop
로그인 루프가 발생했습니다. 그래서 새로운 방법을 찾았습니다.
파일 cuda_9.0.176_384.81_linux.run
(내 경우에는 실행 파일 임)을 /home/<your_username>
다운로드 또는 문서와 같은 디렉토리 나 다른 곳에 복사하십시오 .
컴퓨터를 다시 시작한 후 Ubuntu 부팅 메뉴가 나타나면 '고급 옵션 → 복구 모드'로 이동하십시오 ( shift부팅하는 동안 키를 누르고 있지 않은 경우 )
'drop to root shell'을 선택하고 Enter 또는 Ctrl-D를 누르라는 메시지가 표시되면 ENTER를 누르십시오.
편집 : mount -o rw,remount /
읽기-쓰기 권한을 얻기 위해 실행 합니다.
cuda 설치 파일을 복사 한 디렉토리로 이동하십시오.
파일 유형을 기준으로 명령을 실행하십시오. https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 에서 원하는대로 대상을 선택한 후 찾을 수 있습니다 . 내 경우에는sudo sh cuda_*.run
입니다 중요한 단계 와 천천히 조심스럽게 진행 긴 정보 / 계약이 종료 될 때, 동의 를.
그런 다음 NVIDIA DRIVER INSTALLATION 에 대해 물어볼 것입니다 . yes ( y )를 누르십시오 .
그럼 아마에 대해 묻습니다 의 OpenGL 라이브러리를 설치 , 그것은 당신의 정상적인 드라이버 설치를 무시하고 문제가 발생할 수 있기 때문에 그것을 건너 뛰고 , 내 경우는 않았다. 따라서 no ( n )를 누르십시오 .
그런 다음 모든 설치를 진행하면 자동으로 완료되고 마지막에에 로그 파일이/tmp
표시 됩니다 .
이제 복구 모드 쉘에서 reboot 명령을 입력 하여 시스템 을 재부팅하십시오 .
시스템이 시작된 후 다음 두 가지 필수 설치 후 단계를 완료해야하기 때문에 CUDA 샘플 파일이 표시되지 않을 수 있습니다.
[A] cuda의 올바른 경로를 추가하십시오.
[B] LD_LIBRARY_PATH에 대한 올바른 경로 추가
~ / .bashrc 파일에 경로를 추가하고 source ~/.bashrc
다시 부팅 한 후에 사라지지 않도록 경로를 영구적으로 만들려면 현재 터미널을 닫고 다른 터미널에서 12 단계의 두 번째 명령을 다시 실행하여 확인하십시오.
7. 설치 후 조치를 참조하십시오 .
CUDA가 올바르게 설치되어 있는지 확인하거나 아래 언급 된 명령을 모두 실행 nvcc -V
하지 않고 출력 제공 여부를 확인하십시오.
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V
로 이동하여 ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
다음을 실행하십시오.
make
./deviceQuery
이 이미지 와 출력을 일치 시키면 출력 형식이 다를 수 있습니다.
CUDA 툴킷을 성공적으로 설치 한 것을 축하 합니다 . 그런 다음 여기로 이동하여 몇 가지 예를보십시오 . 7.2 권장 조치 로 이동하십시오 .
코스-CUDA 툴킷 문서
추신-어떤 유형의 비판도 환영합니다. 실수에 대해 미리 사과드립니다. 이것이 askubuntu.com의 첫 번째 답변입니다.
읽기 주셔서 감사합니다 :)
이 작업을 여러 번 수행하면 성공적으로 / 내 디스플레이를 잃어 버려 여기에옵니다-통찰력을 얻습니다-일부 cuda 라이브러리가 경로에 없거나 누락되었거나 설치되지 않았습니다-깔끔한 방법은 nvidia-card https : // medium.com/techlogs/install-the-right-nvidia-driver-for-cuda-in-ubuntu-2d9ade437dec 및 nvidia-cuda 도커 이미지-기본 또는 개발.
코드 폴더에서 컨테이너로 볼륨 매핑-원하는 것을 설치하십시오-keras 또는 tensorflow 또는 순수한 opencv 로 작업하는 것과 동일
docker run --net = host --runtime = nvidia -it -v ~ / coding : / coding nvidia / cuda : / bin / bash
TF는 도커와 함께 제공됩니다