iT邦幫忙

第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 29
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Software Development

30 天的 SFC 學習日誌系列 第 29

Day 29 - GPU安裝 & GPU/CPU切換

大家好,我是毛毛。
今天是Day 29
今天主要來看tensorflow-gpu怎麼安裝 & 如何切換GPU和CPU~ ヽ(✿゚▽゚)ノ


GPU

要使用GPU就得先安裝些東西/images/emoticon/emoticon37.gif

  1. NVIDIA drivers
  2. cuDNN
  3. CUDA
  4. tensorflow-gpu

Nvidia drivers

在去NVIDIA的官網下載驅動前要先來看看自己的顯卡是哪個~
可以在裝置管理員中看到,如下
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/201299346mkjsKDTvR.png
這邊我的顯卡是NVIDIA GeForce RTX 2080,接著我們就到官網去載驅動程式啦~

填入顯卡資訊與作業系統等,在按下SEARCH
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/201299348Z9hzxUpgt.png

按下DOWNLOAD,安裝完就好啦~
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934VrIovfAkWU.png

cuDNN

這個部分會比較麻煩一些,因為需要註冊會員才能下載
話不多說,就先去NVIDIA cuDNN吧~
進來會看到這個畫面,選擇Download cuDNN
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934y8kNW1R1pk.png

接著就會需要加入會員,填一些資料
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934aDBShLfCTC.png

Login後,勾選I Agree...會看到底下畫面,這邊我是載下面這個版本
Download cuDNN v8.0.4 (September 28th, 2020), for CUDA 11.1
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934hR234xHplM.png

載下來之後,它是一個壓縮檔裏頭有三個資料夾,分別是bin、include、lib,要把bin的路經加到環境變數(Path)中
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934mqSj91afFf.png

開啟環境變數:本機案右鍵-內容-案系統左邊的進階系統設定-環境變數
將bin路徑加入環境變數(Path)中,這部分就完成啦~
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934yqjMjEvFPG.png

CUDA


CUDA GPUs

在安裝CUDA前,要先到CUDA GPUs確認一下GPU符不符合資格(Compute Capability > 3),進去之後點選CUDA-Enable GeForce and TITAN Products,會看到下圖
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934oXGiXGKbQI.png


接下來要來下載CUDA啦~
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934pcv6W8lJRO.png

這邊我是下載最新的版本
CUDA Toolkit 11.1 (Sept 2020),按了之後會進到底下頁面,要選一下作業系統與版本
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/201299344fCXcx3PcL.png

將底下兩個資料夾的路徑加到環境變數中,安裝完通常會自動加入,沒有的話在自己加入
/bin
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934Tk4gM8MM65.png
/libnvvp
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934nVdctRjuvA.png

tensorflow-gpu

這邊是使用Anaconda的termial
安裝tensorflow-gpu
conda install tensorflow-gpu
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934lXwMJag8Ls.png

進行更新
conda create -n tensorflow python=3.7
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934eRR407Gdsh.png

activate tensorflow
可以看到前面變成了tensorflow
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934YQP97fKA7v.png

再輸入底下
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

測試一下

在Anaconda的terminal輸入
python
import tensorflow
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934quEI4wyFB4.png

成功啦~/images/emoticon/emoticon07.gif


GPU <=> CPU

Spyder這個編譯器會自動選用GPU,所以如果要改用CPU模式,只要在程式碼一開始加入底下程式碼即可

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='-1' 

GPU

可以看到會顯示目前使用的顯示卡:GeForce RTX 2080
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934OaL326SSY6.png

CPU

加入上述程式碼後,會看到目前是使用的CPU
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201005/20129934u7R6g99XJT.png


本來今天是想看看前面的3個實作用GPU和CPU跑時間會差多少
但發生了點意外只好明天再放了 0(:3 )~ ('、3_ヽ)_

今天就到這啦~
大家明天見/images/emoticon/emoticon29.gif


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