そこで今回はCUDAのバージョン確認の方法と、CUDAとセットで使うことが多いcuDNNのバージョンを確認する方法を紹介したいと思います。 既に環境構築がされている前提でバージョンを確認しますので、環境構築の方法を知りたいという方は以下の記事等を参照してください。 CUDAとCaffeをインストールしたときの手順。 CUDA ※CUDAは、apt-getでなく、本家サイトからdebファイルを取得してやったほうがいいらしい。 ここ（CUDA 7.5 Downloads | NVIDIA Developer）から、debファイルをダウンロードする。 cuDNNについては、インストールするのをやめた。 ダウンロードサイトに
古いバージョンのgcc、g ++をインストールしなければなりませんでした。 sudo apt-get install gcc-4.4 sudo apt-get install g++-4.4 gcc-4.4が/ usr / bin /にあり、g ++でも同じであることを確認してください。
依存関係をインストールします sudo apt-get install libatlas-base-dev libhdf5-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev GPU環境設定しようかと思ったが、仮想環境だし、GPUがNVIDIAじゃないから、できないですよね。 ということ 2018年8月3日 以下のコマンドを実行して、nvidia-cuda-toolkitをインストールします（依存関係で必要なものはインストールされます）. $ sudo apt install nvidia-cuda-*. 結果として、主要なソフトウェアは以下のバージョンになりました。 CUDA：9.1（最新版 2015年4月15日 今回はCUDAの最新バージョン7をインストールします。 のレポジトリパッケージcuda-repo-ubuntu1410-7-0-local_7.0-28_amd64.debをダウンロードし、dpkgを使ってCUDA sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1410-7-0-local_7.0-28_amd64.deb > sudo apt-get update > sudo apt-get upgrade デスクトップの起動後、Ctl+Alt+F1を押しコンソールモードに切り替えて、依存性の問題があるlibcheese関連の 2018年3月29日 NVIDIA GPU がインストールされた amd64 マシンで、Ubuntu 16.04 がインストールされていること; NVIDIA ドライバ、CUDA、cuDNN 等が一通りインストールされていること sudo apt update; $ sudo apt install tensorrt JetPack には以下の3バージョンがあります。 Step 1 でダウンロードした JetPack のインストーラを、ホスト上の適当な場所に配置します。 中にパッケージの依存関係問題が生じる場合がある(特に CUDA と OpenCV) ので、その際は関係する項目を適宜「no action」にする. 2019年7月23日 ドライバーが古いものしか対応していないと、対応するCUDAのバージョンも古くなります。 NVIDIAはリポジトリをdeb なお、ダウンロードは必要ありません。 そうすると、今回の場合、 私は最初そこに気づかずによくわからないと思っていました。apt install で、リポジトリを設定しているんだと思ってください。ここで、CUDAの Tools such as apt and aptitude , on the contrary, will create a list of dependencies to install everything as automatically as possible. を担当しているツールです (ダウンロード機能を持っていません)。 dpkg を使ってパッケージをインストールするには、 -i または --install オプションを使ってください。 バージョンよりも新しいバージョンに依存しているにも関わらず、その依存関係を無視して rdesktop をインストールした結果です。
2014/01/07
（ただし、apt dist-upgrade コマンドも agt-get からの移行用としてサポートされている。) またこれらaptコマンドを使用すると、システムに必要なパッケージが存在しない場合、その不足している依存性パッケージを自動的に判別し、そのパッケージも同時にインストールしてくれる。 寸法（長さ×幅×高さ）（mm） 472×331×445: 本体乾燥質量(kg) 21.0 2018年3月14日 最新版のCUDAをインストールする CUDAはこちらのページからダウンロードします。 http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get ちなみにリポジトリーには最近のバージョンのCUDAパッケージがあるので、一度cuda-repoパッケージをインストールしたあと 2020年2月11日 今回は 前編(Driver / Library install 編)と称しまして、 NVIDIA Driver / CUDA / cuDNN のインストールに関して触れていきます。 基本的にコピペでできるよう これらはバージョンを合わせないと依存関係が云々、とエラーを言い渡されます。。 私は上記の Command 'ubuntu-drivers' not found, but can be installed with: sudo apt install ubuntu-drivers-common. と言われたら 本当は wget などしてダウンロードしたいのですが、ユーザ認証か何かで弾かれる (403 Forbidden) ので.. 手元に何か 2019年10月30日 オンプレミスなど自前でGPUマシーンを構築する場合は、NVIDIAのドライバ、CUDA、cuDNN等をインストールする必要があります。 apt-get install nvidia-driver-430 したNVIDIAのドライバに該当するCUDA Toolkitのバージョンを確認した上で、NVIDIAのリポジトリよりダウンロードします。 にエラーが発生しました (--install): 依存関係の問題 - 設定を見送ります処理中にエラーが発生しました: libcudnn7-dev. 2019年7月4日 注意：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads は，最新バージョンのダウンロードリンクなので，ここから安易にダウンロードしてはいけない． 注意：公式に書かれている sudo apt-get install cuda を実行すると自動的に最新版のCUDAがインストールされる． # CUDA 注意：3つの.devファイルには依存関係があるので，「libcudnn7 > libcudnn7-dev > libcudnn7-doc」の順番でインストールする． 2016年12月2日 CUDAやDIGITS関連のアップデートをUbuntuの通常の方法でできなくなるばかりか、一部をapt-getなどのコマンドで更新してしまうと状態が 「deb(local)」と「deb(network)」の違いは、最初にまとめてダウンロードするか、インストール中にダウンロードするかの違いである。 が、CUDA 8.0は、特定バージョンの「NVIDIAディスプレイドライバ」（原稿執筆時点ではnvidia-367と呼ばれるパッケージ）に依存している。
CUDAツールキットをダウンロードするには、nvidia WebサイトではUbuntu 17.10および16.04でのみ使用できるため、ツールキットをダウンロードしてインストールするコマンドを使用しました（残念ながら覚えていませんが、9.1バージョンを
NvidiaドライバはCUDAのバージョンに合わせて，CUDAとcuDNNとPythonはtensorflowのバージョンに合わせる。 合っていないと， ログインループに陥った り，The system is running in low-graphics modeになったりした。 はじめに Ubuntu18.04でNVIDIA周りの環境構築の方法を記述します。 Ubuntu16.04よりも少し面倒くさいですが、手順を追えば難しいことはありません。 想定している環境 OS：Ubuntu 18.04 LTS GPU：Geforce GTX-1060（1080Tiでも確認済み） Ubuntu18.04にインストールするもの NVIDIAドライバ 430.26 Cuda 10.0 cuDNN v7.6.1 NVIDIA 前提 Ubuntu 18.04に nvidia-driver 418 cuda-toolkit 10.1 をインストールします 手順 古いドライバーの削除 まず古いnvidiaドライバー等を削除します sudo ap CUDAとCaffeをインストールしたときの手順。 CUDA ※CUDAは、apt-getでなく、本家サイトからdebファイルを取得してやったほうがいいらしい。 ここ（CUDA 7.5 Downloads | NVIDIA Developer）から、debファイルをダウンロードする。 cuDNNについては、インストールするのをやめた。 ダウンロードサイトに CUDA, Cudnn、Tensorflowをインストールし、最終的にKerasを動かします。UbuntuのバージョンやCUDA, Cudnnのバージョン、Tensorflowのバージョンに悩まされ、環境構築だけで何日かければ気が済むのか。 sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit. をしたあとにnvidia公式の方法でcudaを入れようとするとapt-get cudaのときに「満たされない依存関係があります」と怒られてインストール不可でした。gccのバージョンがどうのこうの言っていたような。 とりあえず CUDA Toolkit Documentationを参照し、インストールしたNVIDIAのドライバに該当するCUDA Toolkitのバージョンを確認した上で、NVIDIAのリポジトリよりダウンロードします。本記事ではCUDA 10.1をダウンロードしています。 CUDAのダウンロード
寸法（長さ×幅×高さ）（mm） 472×331×445: 本体乾燥質量(kg) 21.0 2018年3月14日 最新版のCUDAをインストールする CUDAはこちらのページからダウンロードします。 http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub sudo apt-get ちなみにリポジトリーには最近のバージョンのCUDAパッケージがあるので、一度cuda-repoパッケージをインストールしたあと 2020年2月11日 今回は 前編(Driver / Library install 編)と称しまして、 NVIDIA Driver / CUDA / cuDNN のインストールに関して触れていきます。 基本的にコピペでできるよう これらはバージョンを合わせないと依存関係が云々、とエラーを言い渡されます。。 私は上記の Command 'ubuntu-drivers' not found, but can be installed with: sudo apt install ubuntu-drivers-common. と言われたら 本当は wget などしてダウンロードしたいのですが、ユーザ認証か何かで弾かれる (403 Forbidden) ので.. 手元に何か 2019年10月30日 オンプレミスなど自前でGPUマシーンを構築する場合は、NVIDIAのドライバ、CUDA、cuDNN等をインストールする必要があります。 apt-get install nvidia-driver-430 したNVIDIAのドライバに該当するCUDA Toolkitのバージョンを確認した上で、NVIDIAのリポジトリよりダウンロードします。 にエラーが発生しました (--install): 依存関係の問題 - 設定を見送ります処理中にエラーが発生しました: libcudnn7-dev. 2019年7月4日 注意：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads は，最新バージョンのダウンロードリンクなので，ここから安易にダウンロードしてはいけない． 注意：公式に書かれている sudo apt-get install cuda を実行すると自動的に最新版のCUDAがインストールされる． # CUDA 注意：3つの.devファイルには依存関係があるので，「libcudnn7 > libcudnn7-dev > libcudnn7-doc」の順番でインストールする．
オプション1：apt-get. 満たされていない依存関係をインストールする. sudo apt-get install cuda-runtime-7-0 . sudo apt-get install cuda-7-0 メインパッケージをインストールする. sudo apt-get install cuda オプション2：aptitude. aptitudeをインストールする apt-getでパッケージをダウンロードし、dpkgでインストールして、無視したい依存関係を手動でリストすることができます。 たとえば、mypackageをダウンロードしたいがlibperl5.14に依存していて、異なるバージョンを持っているのでlibperl5.14をインストールしたく 依存関係のエラーで sudo apt-get -f installをやってもエラーが返ってくる場合です。 以下サイトを参考に対処しました。 Error: Depends: libcublas-dev (>= 10.1.0.105) but it is not installed, Ubuntu 18.04 パッケージを依存関係を辿ってダウンロード. 今まで見てきたものを組み合わせれば良い. dpkg管理下のインストール済みのパッケージはダウンロードしない. さもなくばとんでもない量のファイルをダウンロードしてしまう. NvidiaドライバはCUDAのバージョンに合わせて，CUDAとcuDNNとPythonはtensorflowのバージョンに合わせる。 合っていないと， ログインループに陥った り，The system is running in low-graphics modeになったりした。 はじめに Ubuntu18.04でNVIDIA周りの環境構築の方法を記述します。 Ubuntu16.04よりも少し面倒くさいですが、手順を追えば難しいことはありません。 想定している環境 OS：Ubuntu 18.04 LTS GPU：Geforce GTX-1060（1080Tiでも確認済み） Ubuntu18.04にインストールするもの NVIDIAドライバ 430.26 Cuda 10.0 cuDNN v7.6.1 NVIDIA
ところが、2つ以上の GPU を使い、3つ以上の画面を使う予定なら、ドライバのバージョンを気をつけなければならない。 ベータドライバ & 過去の sudo apt-get install build-essential linux-headers-4.2.0-1-amd64. $ sudo . クライアント環境なので X をインストールする。 xinit を入れると startx が入り、必要な X 関係のファイルも依存関係で一通り入る。 eclipse はよく更新されるので直接ダウンロードしてきたものにリンクを張る。
依存関係のエラーで sudo apt-get -f installをやってもエラーが返ってくる場合です。 以下サイトを参考に対処しました。 Error: Depends: libcublas-dev (>= 10.1.0.105) but it is not installed, Ubuntu 18.04 パッケージを依存関係を辿ってダウンロード. 今まで見てきたものを組み合わせれば良い. dpkg管理下のインストール済みのパッケージはダウンロードしない. さもなくばとんでもない量のファイルをダウンロードしてしまう. NvidiaドライバはCUDAのバージョンに合わせて，CUDAとcuDNNとPythonはtensorflowのバージョンに合わせる。 合っていないと， ログインループに陥った り，The system is running in low-graphics modeになったりした。 はじめに Ubuntu18.04でNVIDIA周りの環境構築の方法を記述します。 Ubuntu16.04よりも少し面倒くさいですが、手順を追えば難しいことはありません。 想定している環境 OS：Ubuntu 18.04 LTS GPU：Geforce GTX-1060（1080Tiでも確認済み） Ubuntu18.04にインストールするもの NVIDIAドライバ 430.26 Cuda 10.0 cuDNN v7.6.1 NVIDIA 前提 Ubuntu 18.04に nvidia-driver 418 cuda-toolkit 10.1 をインストールします 手順 古いドライバーの削除 まず古いnvidiaドライバー等を削除します sudo ap CUDAとCaffeをインストールしたときの手順。 CUDA ※CUDAは、apt-getでなく、本家サイトからdebファイルを取得してやったほうがいいらしい。 ここ（CUDA 7.5 Downloads | NVIDIA Developer）から、debファイルをダウンロードする。 cuDNNについては、インストールするのをやめた。 ダウンロードサイトに CUDA, Cudnn、Tensorflowをインストールし、最終的にKerasを動かします。UbuntuのバージョンやCUDA, Cudnnのバージョン、Tensorflowのバージョンに悩まされ、環境構築だけで何日かければ気が済むのか。